LLM как собеседник для стратегии, а не как генератор текста

LLM как собеседник для стратегии, а не как генератор текста

Заметил сдвиг в том, как команды используют модели в рабочих процессах. Ещё полгода назад основной запрос к ChatGPT или Claude внутри маркетинга звучал как «напиши пост», «сделай описание», «перепиши в другом тоне». Сейчас на встречах всё чаще вижу другой сценарий: маркетолог диктует модели контекст рынка, описание сегмента, свои гипотезы — и просит модель не писать за него, а задавать уточняющие вопросы. Фактически использует LLM как sparring-партнёра (партнёра для тренировки аргументации) на стадии, когда решения ещё нет.

Похожий паттерн встречаю в работе с данными. Раньше аналитик просил модель «посчитай корреляцию», теперь — «вот моя гипотеза про отток, какие ещё переменные стоит проверить прежде чем идти к данным». Модель работает как расширитель пространства гипотез, а не как калькулятор.

Отдельный пласт — подготовка к встречам с клиентом или стейкхолдером (заинтересованной стороной). Менеджер загружает в контекст историю переписки, последний бриф, свои опасения — и прогоняет с моделью сценарии разговора: какие вопросы зададут, где будет давление, что уязвимо в его позиции. Не генерация аргументов, а тренировка устойчивости к возражениям.

Общее в этих сценариях одно: модель встраивается в процесс *до* появления артефакта (готового материала), а не после. Текст, презентация, таблица — это всё результат мышления, которое уже произошло. Сдвиг именно туда: LLM помогает думать, а не оформлять.

У вас в командах этот переход уже виден, или модели пока по-прежнему остаются на этапе «сделай красиво»?

— @AIinMarketingRuPro