Как промпт-инжиниринг меняет подход к персонализации продуктов, контента и даже жизни

Катерина, что сегодня представляет собой промпт-инжиниринг и почему его считают технологией будущего?

Катерина Янченко: Промпт-инжиниринг — это по сути искусство и наука формулировки запросов к языковым моделям, например, GPT-4, чтобы получать точные, релевантные и управляемые ответы. Мы не просто задаем вопросы — мы проектируем взаимодействие. И это уже не просто инструмент генерации текста, а целый слой управления цифровыми процессами, влияющий на маркетинг, медиа, медицину, производство и многое другое. И самое интересное — это лишь начало.

Сегодня промпт-инжиниринг уже трансформирует индустрии, делая их более персонализированными. В развлечениях искусственный интеллект (ИИ) генерирует контент, который адаптируется под конкретного пользователя. Например, в видеоиграх ИИ может создавать уникальные сюжеты или уровни, основанные на ваших интересах. В музыке такие платформы, как AIVA, позволяют пользователям задавать параметры для создания композиций, соответствующих их вкусам. В сфере продуктов искусственный интеллект используется для персонализированных рекомендаций — от одежды, идеально подходящей вашему стилю, до косметики, подобранной под тип вашей кожи.

Например, мы в Amazon постоянно строили системы, которые автоматически «ловили» ошибки, даже если их источником были люди. Мы исходили из того, что ошибки неизбежны, но вместо того, чтобы требовать идеальности, мы создавали механизмы, которые быстро выявляли сбои, анализировали их и улучшали процессы. В итоге система сама подсказывала, где что-то не работает, становясь надежнее с каждым циклом.

Сейчас мы стоим перед аналогичным вызовом в работе с LLM. Как и тогда, нам нужно проектировать «предохранители» для промптов: внедрять проверки на токсичность, смещения или некорректные выводы. Но главное — это культура постоянного улучшения. Промпты нельзя написать раз и навсегда. Их нужно тестировать, обновлять, адаптировать под новые данные и сценарии. Специалистам в этой сфере предстоит стать «инженерами-терапевтами»: не просто создавать запросы, но и следить за их «здоровьем», учить модели работать прозрачнее, а пользователей — формулировать задачи точнее. Это будет бесконечный процесс, но именно он превратит LLM из черного ящика в предсказуемый и безопасный инструмент. Именно поэтому промпт-инжиниринг — не временный тренд, а основа для цифровой инфраструктуры будущего. Как в Amazon мы учились масштабировать надежность, так и здесь нам предстоит масштабировать «разумность» систем.Сколково и TAdviser определили лидеров российского рынка ESB решений 10.8 т

Где вы уже сегодня видите наиболее значимые применения этой технологии?

Катерина Янченко: В первую очередь — в индустриях с высоким спросом на персонализацию. Возьмем, например, индустрию развлечений. Сегодня ИИ способен создавать музыку, адаптированную под характер и вкусы конкретного пользователя. В проекте Jukebox пользователь может указать, что хочет джаз с элементами рока и получить трек, созданный специально для него.

Технологии вроде Replika – стартапа, который разрабатывает ИИ-компаньонов, которые не просто выполняют команды — они «учатся» на основе вашего поведения и выдают уникальный результат, становясь уникальными цифровыми спутниками. Они могут поддерживать разговоры, подстраиваясь под ваш характер и настроение. Или DALL-E: вы описываете изображение и получаете готовую иллюстрацию, точно в том стиле, о котором думали. Эти примеры показывают, как промпт-инжиниринг уже сегодня позволяет людям проявлять свой внутренний мир через творчество, не требуя профессиональных навыков.

Сейчас я вижу огромный интерес в области генерации кода, мой опыт в Machinet как Founding Engineer особенно влияет на мое мнение. Сегодня платформы для автоматической генерации кода, такие как Bolt, Devin, Replit или Machinet, трансформируют разработку ПО. Они позволяют людям без знания кода создавать бизнесы, минимизируя рутинную работу и сокращая время выхода на рынок. Например, Bolt фокусируется на генерации кода, который можно потом скачать себе или же задеплоить там. Такие решения уже сейчас показывают взрывной рост прибыли, потому что спрос на быструю и доступную разработку критически высок. Это не только ускоряет цифровизацию, но и дает бизнесам возможность экспериментировать с идеями, не вкладываясь в большие команды.

Таким образом, генеративный ИИ становится ключевым элементом в креативных индустриях, персональных сервисах и технологиях, которые делают цифровые продукты доступными для всех — от художников до стартаперов.

Есть ли реальные инструменты, которые помогают бизнесу работать с этим?

Катерина Янченко: Конечно. Например, Lamoom — платформа для управления промптами, тестирования и масштабирования решений на базе ИИ. Она помогает компаниям быстро тестировать гипотезы, создавать кастомизированные цифровые продукты и минимизировать риски. Сложность промпт-инжиниринга заключается в его точности. И Lamoom закрывает этот «технический разрыв» между идеей и внедрением.

Как вы видите будущее промпт-инжиниринга? Какие направления особенно перспективны?

Катерина Янченко: Мы идем к миру, где каждый человек сможет «настроить» свой жизненный опыт. Это касается и контента — фильмы, книги, музыка под ваше настроение. А также потребительских продуктов: одежда под ваш рост и стиль, еда или диета с учетом вашего генетического кода, таблетки, созданные для конкретного человека.

Промпт-инжиниринг, по сути, станет новым языком взаимодействия с технологией. Мы будем не программировать — а просить. А система сама поймет, что и как нужно сделать. И именно это сделает технологии по-настоящему массовыми и «человечными».

Звучит как цифровой мир на заказ. Где здесь место для человека?

Катерина Янченко: В самом центре. Я думаю, мы больше не будем адаптироваться под интерфейсы и алгоритмы, технологии будут подстраиваться под нас. Промпт-инжиниринг откроет двери к персонализированному жизненному опыту. Представьте цифровую версию игры Лила — древней индийской практики самопознания, но в формате ИИ. Эта «игра» будет анализировать ваши действия, прогресс и установки, подсказывая, куда идти и что делать. Например, вы задаетесь вопросом: «Как мне улучшить карьеру?». Искусственный интеллект, основываясь на ваших данных, предложит конкретные шаги и инсайты, адаптированные под вашу ситуацию — от обучения новым навыкам до изменения распорядка дня.

Такие технологии уже появляются. Например, Replika может выступать в роли личного коуча, помогая вам рефлексировать и принимать решения. В будущем подобные системы станут еще более точными, превращая жизнь в интерактивный опыт, где каждый шаг — это часть уникального пути.

Что бы вы посоветовали компаниям, которые хотят быть на передовой этой трансформации?

Катерина Янченко: Первое — начать экспериментировать. Не бояться внедрять LLM-модели, тестировать промпты, искать сценарии применения в своей отрасли. На моем опыте, много отраслей могут сейчас автоматизировать, например Второе — обучать команду. Промпт-инжиниринг — это навык, который скоро станет таким же базовым, как умение работать с Excel. Есть множество курсов, и платформ, например, мы делаем в Lamoom бесплатные промпт инжиниринг курсы, где мы пробуем автоматизировать задачу используя ллм.

И третье — думать не только о технологии, но и о человеке. Побеждать будут те, кто создает не решения, а опыт.

Автор: Турана Ализаде