Промпт-инженер — кто-кто? Кто такой, что делает, зачем, как стать и перспективы

Вы же пробовали какой-то ИИ? 100% баловались :) ChatGPT, DeepSeek, может быть, Grok 3 от Илона Маска успели затестить? И это круто, вы — большие молодцы! 

Если есть такая крутая технология, почему бы и не заюзать? Бизнесы подключают умные боты, которые отвечают на вопросы клиентов 24/7, консультируют, записывают заказы — а тем самым снижают нагрузку на поддержку. Рекламные агентства, медиа и SMM-команды используют нейросети для подготовки текстов, генерации идей, заголовков, описаний товаров и постов. И в обучении ИИ помогает — подбирает материалы, тестирует знания, дает рекомендации. Идеально для эйчаринга! Давайте начистоту, сложно придумать задачу, к которой нельзя подключить AI хотя бы на 5%.

Это все — автоматизация и оптимизация бизнеса. Следовательно, сокращение затрат, возможность «произвести» больше за тот же промежуток времени, четкость и контроль процессов.

Но сейчас поговорим реалистично. Часть пользователей ИИ (не все, конечно) уверены: достаточно загрузить в ИИ максимально много всего по задаче — и результат будет окей. Еще одна часть знают «секретный прием»: нужно задать ИИ роль, например, «ты — копирайтер-маркетолог», и сразу будет круто. А если сказать нейросети «ты — ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ копирайтер-маркетолог». Ну, воооообще результат гениальнейший будет. Вы поняли, к чему я клоню — НЕТ, так не работает.

Прав Наруто!

Реальность такова, что ИИ нужно буквально дрессировать — обучать, настраивать, данных ему давать, за ошибки его ругать. Без этого результаты будут посредственными, неточными, а еще каждый раз может быть дикий рандом: то ИИ вам выдает нормально, то уже не может отличить желтый от яйца при том, что запрос точно такой же. Вот попробуйте сейчас один и тот же промпт закинуть не то, что в две разные нейросети — в разные диалоги внутри одной модели. Вы убедитесь во всем сами. 

Я вот попросила рецепт тонких блинчиков. Даже ингредиенты расписаны по-разному.

И какой рецепт мне прикажете выбрать? Да, знаю — бабушкин.

Вот поэтому и существует промпт-инженер! С введением закончили, теперь к базе.

База в теории — мы тут по понятиям

Промпт-инжиниринг — процесс разработки, настройки и оптимизации запросов и сценариев взаимодействия с языковыми моделями (ИИ) в рамках конкретной задачи для выработки максимально точных, осмысленных и ценных ответов, решений, корректного управления поведением языковой модели, автоматизации работы с текстами, данными, клиентскими запросами и др.

Если проще: это настройка ИИ под решение вашей задачи. 

Промпт-инженер — специалист, который глубоко обучает нейросеть под конкретные задачи: разрабатывает оптимальные запросы, цепочки и сценарии запросов, контролирует качество ответов, оценивает результат, корректирует алгоритм, а затем создает шаблоны и инструкции для пользования сценариями, запросами, алгоритмами. Промпт-инженер знает, как работают разные модели и разные ИИ и понимает, как интегрировать их в процессы, как и какие задачи им делегировать.

Если проще: специалист в этой сфере создает комплексные инструкции, которые направляют поведение модели и заставляют ее работать в нужном формате, тоне (TOV) и контексте.

Важно: промпт-инженер не создает нейросети с нуля — он не программист. Но может интегрировать!

Круто, а что конкретно делает этот промпт-инженер?

ТОП-6 обязанностей промпт-инженера, или рабочий процесс спеца по полочкам

Давайте в формате небольшого (да кого мы тут обманываем, мы за качественным контентом тут пришли) резюме.

Разработка и тестирование промптов

Специалист пишет сложные, многоуровневые промпты, тестирует разные их вариации и определяет: какие работают лучше, дают более точный и качественный результат. Далее оптимизирует промпты, чистит от двусмысленностей, неточностей, лишних деталей. Без выверенного до последнего символа промпта ИИ может галлюцинировать (придумывать, додумывать или коверкать факты), путаться и выдавать откровенный бред.

А хотите инсайт, почему запросы «ты — профессиональный маркетолог», «ты — психолог», «ты — аналитик» НЕ работают? Мы знаем, что ИИ всего лишь обучается на предоставленных ему данных. Так вот, с такими запросами ИИ не становится «экспертом», он подстраивает тон. Еще раз: модель не получает новые знания и не становится умнее, не учитывает специфику вашей ниши или продукта, не начинает сама по себе проводить анализ, искать данные, изучать тренды. Она всего лишь начинает писать текст в стиле маркетолога, психолога, аналитика. Как это исправить? Правильно — промпт-инжиниринг.

Настройка ИИ под конкретные задачи

Например, вы хотите, чтобы ИИ сам определял TOV отзывов о вашем продукте и составлял грамотные человечные ответы: где надо, поздравил с покупкой или посоветовал что-то, где надо, извинился или успокоил. Как минимум, вам предстоит:

1. Собрать отзывы в огромную базу (чем больше — тем лучше, речь может идти о 1000+), 
2. Отсортировать их по критериям (например, нейтральные, негативные, положительные),
3. Обучить ИИ вашему продукту (не только что за он и какие преимущества, но и почему покупают, почему его могут воспринимать слишком дорогим, как именно его можно купить),
4. Разработать tone-of-voice отзывов (на основе анализа целевой аудитории, естественно),
5. Объяснить ИИ принципы сортировки отзывов (чтобы он сами понимал, хвалят или ругают)...
6. И еще этапов 10. 

И каждый этап — это загрузка в ИИ колоссального количества данных и работа на каждым витком сценария. Если что-то идет не так, мы возвращаемся назад и пробуем заново. Но зато, в конце мы получаем готовый настроенный алгоритм, в который вы загружаете отзыв — и он вам выдает человечный, релевантный, адекватный ответ. Вуаля, больше не нужно ничего писать!

Так вот, промпт-инженер готов взять разработку сценариев под ваши задачи на себя. А задачи могут быть из любой оперы: финансы, маркетинг, аналитика, customer support, HR-tech, ED-tech. Но что действительно важно: ваш промпт-инженер, которому вы доверите задачу, должен соображать не только в нейросетях, но и в бизнес-анализе, и, в идеале, в маркетинге.

Поиск и исправление ошибок в работе ИИ

Мало того, что один неверный запрос может сбить ИИ с толку и «спутать вам все карты» — ладно, начнем заново, будем работать до результата. Но иногда нейросеть так убедительна при том, что она… галлюцинирует.

Галлюцинации ИИ — это момент, когда искусственный интеллект начинает придумывать факты, которые звучат правдоподобно, но не имеют никакого отношения к реальности: фейковая статистика, вымышленная цитата, несуществующая научная теория или просто случайно сгенерированная ерунда, которая звучит убедительно для непрофессионального или впечатлительного собеседника ИИ.

Апдейт, буквально 05.03 новость увидела: OpenAI тут как раз признались, что GPT-4.5 галлюцинирует в 37% случаев.

Почему так происходит? Потому что языковые модели не «знают» информацию так, как человек. Они не оперируют знаниями в классическом смысле, а просто предсказывают наиболее вероятные слова в наиболее логичной для них последовательности. Если в их обучающем корпусе не было нужных данных, они не скажут «я не знаю», а сгенерируют что-то, что звучит логично, но является чистой фантазией. Чтобы фильтровать такие «вбросы», промпт-инженер подключает фактчекинг. 

Фактчекинг — это процесс перепроверки всех утверждений, которые дал ИИ. Вообще всех, всегда и везде. На каждый чих нейросети у промпт-инженера один ответ — фактчекинг. Иначе потом факапы такие случаются, ууууу…

Кстати, DeepSeek пошел чуть-чуть дальше и показал, как ИИ думает, это помогает при фактчекинге.

Вот так выглядят размышления DeepSeek: достаточно логично, да?

Но не расслабляйтесь. Он хоть и признался, что его знания ограничены (когда напрямую спросили), но ловить его все равно придется.

Чистосердечное DeepSeek

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 12599 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

Когда его применять? Всегда, когда ответ кажется слишком уверенным, но нет ссылок на источник. Если ИИ называет конкретные даты, фамилии или исследования — лучше перепроверить. Если он выдает формулу или методику, которой вы раньше не встречали, стоит найти первоисточник. Именно поэтому хороший промпт-инженер не просто формирует запросы, но и умеет анализировать, исправлять ошибки ИИ и отсекать выдумки от реальности.

Давайте попробуем проследить самый простой пример алгоритма фактчекинга. Говорит вам ИИ, значит: «Компания Tesla в 2023 году представила первый в мире полностью автономный грузовик, который прошел 5000 км без вмешательства человека». Тут у людей, интересующихся прогрессом Tesla, уже возникают вопросы: ничего себе, а как я такое пропустил. У промпт-инженера все проще, он просто такой: чё-за? И пошло-поехало:

1. Первый шаг — задаем уточняющие вопросы. Если ИИ такой умный, пусть сам объясняет. Пишем: «Откуда ты взял эту информацию? Есть ли официальные источники? В каких СМИ это упоминалось?» Часто на этом этапе ИИ начинает юлить и признается, что «не может проверить источники» или «основан на данных до определенной даты». Это уже звоночек, что его ответ может быть выдумкой.
2. Второй шаг — поиск подтверждения в независимых источниках. Открываем Google и, надо же, ГУГЛИМ: действительно ли Tesla сделала такой анонс? Если информация реальная, то об этом будут писать авторитетные ресурсы. А лучше найти официальный пресс-релиз компании, а то у РЕН-ТВ бывало всякое, знаете ли. Если же в поиске ничего нет или все ссылки ведут на сомнительные форумы, значит, ИИ нафантазировал.
3. Третий шаг — анализ структуры информации. Если ИИ выдал список фактов, проверьте, не звучат ли они слишком идеально или шаблонно. Например, если в каждом пункте говорится, что «это первый в мире», «единственный» или «революционный», это повод усомниться. Хороший фактчекинг — это разбивка информации на составляющие, поиск контекста и проверка деталей.
4. Четвертый шаг — обратная проверка через другой ИИ. Иногда можно спросить тот же факт в другой модели и сравнить ответы. Если один говорит одно, а второй — совершенно другое: истина где-то рядом, но не в этих ответах.
5. Финальный тест — здравый смысл. Если вам говорят, что новый ИИ-сервис уже заменил всех юристов в мире или что ученые нашли способ записывать сны в формате видео, подумайте: а почему об этом не говорят все подряд? Если звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой — скорее всего, это и есть галлюцинация ИИ.

Мы слушаем, но не осуждаем...

Фууух, подытожим. Фактчекинг — это не обычная проверка фактов, а анализ достоверности информации. И он проводится на каждом шаге.

Документирование и создание инструкций

Вот все готово: промпты написали, сценарий проработали, ИИ от галлюцинаций фактчекингом излечили — а как с этим работать не промпт-инженеру, а тем, кто заказывал его услуги? Ответ: чтобы другие пользователи могли легко работать с настроенным ИИ и получать стабильные, качественные результаты, промпт-инженер пишет инструкции — как правильно взаимодействовать с моделью, какие запросы работают, а какие могут привести к сбоям. И пусть первым камень кинет в меня тот, кто считает, что это просто! Так, подождите, давайте сначала расскажу — положите камень!

Загвоздка в том, что ИИ — не человек, он не может догадаться, что от него хотят. И банальные фразы типа «Привет, как дела» или «Чё-по-чём» на старте диалога могут сломать ему TOV и контекст. Именно поэтому в инструкциях инженер не только объясняет, что можно спрашивать у ИИ, но и отдельно подмечает, чего делать нельзя категорически. Давайте по порядку:

1. В первой части инструкции промпт-инженеры прописывают четкое объяснение, для чего используется ИИ и какие у него ограничения. То есть, какие вопросы он может решать, о чем лучше не спрашивать, в каком формате с ним взаимодействовать (если ИИ не умеет работать с вложениями или не понимает английский, например, это важно отметить).
2. Дальше инженер описывает корректные промпты с примерами. Не только как писать, но и как это выглядит. Например, если ИИ используется для создания текстов, можно указать: хороший промпт «Напиши email для новых клиентов. Тон — дружелюбный, короткий. Основной месседж — скидка 10% на первый заказ», плохой промпт «Напиши письмо для клиентов». Во втором случае ИИ просто не поймет, чего от него хотят (да, даже при условии, что он был дотошно настроен и знает о вашей задаче все), и выдаст что-то максимально абстрактное.
3. Теперь специалист указывает промпты, которых стоит избегать. Самая важная часть — предостережения, поверьте. Очень многие, получив ИИ-инструмент, начинают экспериментировать, задавая ему самые странные и бесполезные вопросы. А потом ИИ что? Именно — путается. Поэтому, не церемонясь, инженер прямо пишет, какие промпты нельзя использовать.
4. Также спец должен вам передать список ошибок и типичных проблем. Если кто-то, все же, ошибется с запросом и ИИ выдаст полнейший бред — скорее всего, промпт-инженер уже это видел во время своей работы и описал в инструкции, что делать.
5. Конечно, финалим — оформляем инструкцию. Инструкция должна быть оформлена так, чтобы ее мог понять даже человек, который никогда раньше не работал с ИИ. Структурированной, с примерами и наглядными примечаниями, на человеческом языке — ИИ так не напишет :)

Не забывайте: без грамотной инструкции даже самый хорошо обученный ИИ работает плохо, потому что люди неправильно с ним взаимодействуют. Пользуйтесь возможностями промпт-инжиниринга на 100% и не стесняйтесь просить подробную инструкцию — такую подробную, как считаете нужным. Инструкция все равно будет, но вам же ей пользоваться.

Интеграция ИИ в бизнес-процессы — НО это для хай-скейлов

Если вы думаете, что промпт-инженер покупает вам чатик гэпэтэ и дает ключик — нет.

Как минимум, кроме подготовки инструкций промпт-инженер проводит обучение ваших сотрудников. А на старте, кстати, может оценить целесообразность настройки ИИ под конкретные задачи (да, даже цифрами рассчитать: сколько сэкономите, сколько получите, насколько быстрее начнете работать).

А если промпт-инженер еще и по API может подвязать вам ИИ — ммм... больше денег этому гению! В некоторых случаях, связанных с NDA или чисто внутренними процессами, ИИ не должен существовать отдельно от корпоративных сервисов. Это значит, что его нужно интегрировать с CRM, ERP, базами данных, маркетинговыми платформами и внутренними чатами компании. Чаще всего промпт-инженеры (пока что) этим не занимаются, а работают в связке с прогерами. И это нормально — у них и так работа непростая.

Фидбэээээк

Это уже финалочка, обещаю, честно-честно. Промпт-инженер обязан собирать фидбек от пользователей: что работает хорошо, а что нет, какие новые ошибки возникли и есть ли проблемы с фиксом старых по инструкции. По сути, это как техподдержка.

Как стать крутым промпт-инженером

Фууух, давайте добьем этот лонгрид. Сейчас часть для тех, кто загорелся и хочет в промпт-инжиниринг. 

Какие ключевые навыки нужно освоить?

1. Погрузитесь в принципы генеративного ИИ. Вы должны понимать, как работают нейросети от истоков: как их обучают, на чем они основывают ответы, что умеют и чего не умеют.
2. Научитесь писать качественные промпты. Поймите, откуда появляется галлюцинация, предсказывайте, где ИИ будет нести бред. Учитесь строить многоступенчатые промпты и задавать уточняющие вопросы.
3. Освойте работу с данными. Понимайте, как их собирать, структурировать, обрабатывать, анализировать и представлять самостоятельно. Иначе вы не сможете объяснить этого ИИ и тем более не сможете понять: хорошо ли нейросеть выполнила свою работу.  
4. Привейте себе навыки фактчекинга. Если у вас уже есть навыки 1-4, вы понимаете, откуда берутся галлюцинации и где они с высокой вероятностью появляются. Вам нужно освоить и ввести в привычку реально проверять каждое утверждение.
5. Поймите чуть-чуть бизнес-анализа. Чтобы строить сценарии, вам нужно понимание бизнес-процессов и умение раскладывать сложные задачи на части, упорядочивать эти части, строить между ними логические связи.
6. Тут уж если прямо совсем вы крутой: базовые навыки программирования (Python, API, SQL). Промпт-инженер не должен быть программистом, но если он умеет работать с кодом, он становится, как минимум, на порядок ценнее.
7. Постоянно обучайтесь и тестируйте новые технологии. Каждый день появляется новость, что кто-то где-то создал «новый, абсолютно в миллион раз лучший, прогрессивный ИИ». Следите за ними, заходите на тесты, разбирайте эти ИИ по битам. Да и «старички» не останавливаются в развитии. OpenAI, то и дело, что-нибудь допиливает.

Окей, а как и где это все учить? Как — аккуратненько, шаг за шагом. Где — книжек по ИИ очень много, курсов развелось. Но, знаете, как и с нейросетью, нужен фактчекинг: почитайте аннотации, отзывы — посмотрите, реально ли там смогут дать то, что вам нужно для развития в промпт-инжиниринге.

Я вот, как копирайтер, могу посоветовать начать с одной книжки: очень простой и написанной очень доступным языком, разжевывающей понятия и дающий практические алгоритмы.

Это супер крутая база для авторов от авторов.

И, конееееечно, очень много работайте с разными ИИ (даже если ИИ откровенно слабый, ищите, почему именно он слабый и как это оптимизировать). Чем больше занимаетесь промптингом, чем больше набиваете руку на практике — тем лучше ваш скилл. Недостаточно теории, практика comes first.

Будущее профессии промпт-инженера

На самом деле, спрос на промпт-инженеров уже есть. Но он не до конца сформирован (т.е. не каждый работодатель знает, что это называется «промпт-инженер» и как такого человека найти и нанять).

Рынок узнает о профессии постепенно.

Но, по фактам, компании массово внедряют ИИ в бизнес и сталкиваются со всеми подводными камнями, которые мы сегодня с вами уже обсуждали. Именно здесь приходят и предлагают свои услуги промпт-инженеры.

Прямо сейчас:

• Корпорации ищут специалистов, которые помогут адаптировать ИИ к их бизнес-процессам — но не знают, как их найти.
• Маркетинг, контент, финансы, аналитика, HR — все эти сферы уже используют AI, и им нужны люди, которые умеют с ним правильно работать.
• Вакансии промпт-инженеров появляются (пока что) редко-да-метко: зарплаты в описании вакансии растут, особенно в крупных технологических компаниях, банках, агентствах. А будут чаще, как только нащупается спрос и пойдет предложение.

Нейросети не обучаются сами — им нужны люди. Окей, а еще через 5 лет хайп не спадет?

Не-а, разве что, промпт-инженеры станут более подкованы технически: больше про API, про интеграции, про системный анализ. Роль промпт-инженера расшириться до «ИИ-архитектора». Нормальная эволюция любой профессии.

ИМХО+аналитика: как это будет выглядеть.

Ну что, вроде бы, обсудили и разложили все по полочкам. See u next time ;)

Повсеместное использование ИИ (2027+) → работать с ИИ станет базовым требованием для большинства профессий.