Что ждёт профессию UX-редактора в ближайшем будущем — выйдет ли она на новый уровень или будет вытеснена искусственным интеллектом? Этот вопрос вы обсудим в числе прочих на онлайн-конференции Стать или остаться UX-редактором в 2026, которая состоится уже в эту субботу, 20 декабря. 

Владимир Лалош, UX-редактор с огромным опытом и автор ТГ-канала «Плавучая редакция», создатель чат-бота Write for UX, уверен: ИИ — не конкурент, а удобный и полезный рабочий инструмент, способный сделать труд редактора легче и продуктивнее.

В этой статье мы решили познакомить вас с частью его большого и насыщенного доклада на одном из предыдущих UX-Марафонов, посвящённых тексту в интерфейсе.

Несмотря на бум искусственного интеллекта, который мы наблюдаем в последнее время, в повседневной работе UX-редакторов чат-боты всё ещё используются не так уже часто. Возможно, это связано с недостатком позитивного опыта — а чтобы получить позитивный опыт работы с нейросетями, нужно знать определённые приёмы и хитрости. Именно они и будут рассмотрены ниже. 

Важный момент: для профессионального использования стоит выбирать чат-боты на базе GPT-4. Более ранние версии могут работать только с самыми простыми запросами, и заточить их под задачи UX-редактуры на необходимом уровне вряд ли получится. 

Базовые принципы

Начать чистый чат

Вам понадобится новый чат. Не используйте чат, в котором вы, условно говоря, спрашивали рецепты яблочного пирога, потому что это может повлиять на чистоту ответов — ИИ может использовать это в дальнейшем как контекст для следующих ваших запросов. 

Придерживайтесь правила: один чат — одна задача / один проект.

Забрифовать

У чат-бота есть «врождённые» знания — это весь объём текстов, на которых его тренировали, и знания приобретённые в ходе диалога с вами.

Повлиять на то, что бот уже знает, вы не можете, зато можете адаптировать его под свою задачу с помощью запроса в чате, а  также различных документов и ссылок, которые вы прилагаете к этому запросу. Всё это становится тем контекстом, который чат-бот будет использовать в дальнейшем.

Обучать в процессе

Скорее всего, с одного раза вам не удастся получить подходящий ответ — бота придётся дообучать, уточняя запросы и подгружая необходимую информацию.  Благодаря этому вы получаете в итоге специализированный ответ, а не что-то обобщённое в стиле Капитана Очевидность.

Выбор стратегии

По простым запросам чат-бот будет давать максимально общие ответы, которые вы и так можете найти по первым строчкам любого поисковика. Но это не значит, что он тупой — чат-бот на базе GPT-4 способен понимать сложнейшие проблемы и создавать удивительно креативные вещи, но для этого его нужно грамотно погрузить в контекст. 

Nielsen Norman Group выделяет шесть паттернов взаимодействия пользователей с чат-ботами. Нас интересуют в первую очередь два из них:

• булавочный (Pinpointing conversation) — когда вся информация, необходимая для ответа, наиболее полно содержится в запросе, чтобы минимизировать количество реплик в диалоге
• вороночный (Funneling conversation) — когда мы начинаем с достаточно общего запроса и постепенно направляем чат-бот в процессе диалога в нужную нам сторону

Лучше всего работает сочетание этих двух подходов, потому что один, даже идеально сформулированный запрос, скорее всего, не принесёт нужного результата, и вам придётся давать чат-боту дополнительные указания.

Как это выглядит на практике

Рассмотрим абстрактный пример: допустим, мы делаем приложение для улучшения сна и составляем запрос для чат-бота. Из чего он состоит?

Сначала мы объясняем боту «условия игры»: кто автор запроса, какая перед ним стоит задача и какую роль в этой задаче должен сыграл чат-бот. 

Дальше мы объясняем контекст (в данном случае — функцию приложения) и сценарий, включающий в себя нужный нам элемент (текст на кнопке): что было до и что произойдёт после нажатия на кнопку.

Рассказываем об ограничениях: Tone of Voice приложения и существующее ограничение по символам.

И, наконец, мы ставим задачу: 5 вариантов текста кнопки. Здесь же мы даём дополнительные инструкции по взаимодействию, предлагая боту задавать вопросы, если что-то будет непонятно. 

Дальше мы можем корректировать полученные ответы: уточнить контекст, если видим, что исходных данных оказалось недостаточно; попросить сделать предложенные чат-ботом варианты более соответствующими ToV, более краткими и т.д.

В итоге мы получаем огромный набор сочетаний, подходящих по тематике и соответствующих требованиям,из которых уже можно выбирать наиболее удачные.

Что чат-бот может на 5+

• Придумать варианты (то, что мы рассмотрели выше). ИИ очень хорошо генерирует разнообразные версии той или иной микрокопии. 
• Отревьюить. Вы можете показать чат-боту текст и попросить сделать его лучше. Бот предложит правки и даст рекомендации по улучшению текста.
• Объяснить тонкости значений между похожими по смыслу фразами или словами. Например, чем отличается ‘Date of birth’ от ‘Birth date’. Это особенно полезно, если вам приходится писать на неродном языке.
• Порисёрчить. ИИ отлично справляется с задачей изучить ту или иную проблему и подготовить краткое резюме по этой теме.

Чего чат бот точно не может — найти проблему в UX за вас

К сожалению или к счастью, здесь вы всё равно остаётесь незаменимым звеном. Именно вы должны найти и сформулировать проблему, и лишь после этого чат-бот поможет найти варианты ответов. Но для этого вы сами должны понимать все условия и существующие ограничения.

Правильно составленный запрос, как известно, — половина решения, и эта та задача, которую ИИ не может сделать за вас.

Лайфхаки

Что ещё можно сделать, чтобы сделать ваше общение с чат-ботом более продуктивным?

• Один чат — один проект/задача. Золотое правило, о котором уже говорилось выше. Каждый запрос не по теме актуальной задачи остаётся в памяти бота. Сначала это может быть незаметно, но в любой момент «лишние» запросы могут прорваться в виде некорректных ответов и ассоциаций. 
• Пишите запросы на английском. В GPT-4 дисбаланс между корпусом обучающих текстов на английском и на русском языках уже не так заметен, но в ряде случаев всё ещё бывает полезно давать задания на английском, а затем отдельно переводить результат (также с помощью ботов — они справляются с переводом лучше, чем обычные онлайн-переводчики).
• Попросите бота задавать вам уточняющие вопросы, если ему не хватает информации для принятия решений по задаче (и да, он действительно будет это делать, и это бывает очень полезно).
• Попросите чат-бота описать ход его мысли. Таким способом вы сможете вовремя обнаружить изъяны в том, как он понял задачу и контекст. Если вы видите, что бот выдаёт некорректные варианты, но не понимаете, почему это происходит, этот приём поможет определить, где произошла ошибка, и исправить ситуацию следующим уточняющим запросом. 
• Ролевая игра — ещё один способ улучшить ответы ИИ. Изначально чат-бот умеет быть собственно ботом, который отвечает на вопросы. И если его спросить о чём-то специфическом, узкоспециальном, можно получить в ответ: «Извините, я обычный чат-помощник и не разбираюсь в этой теме». Чтобы обойти этот «комплекс самозванца», попросите бота сыграть некую роль, например, роль UX-эксперта. Как правило, это помогает получить более профессиональные и специализированные ответы. 
• Покажите референсы. Если у вас уже есть примеры нужного текста, которые вам нравятся, покажите их боту в качестве ориентира — это реально поможет. 

Как видите, GPT можно смело использовать в работе над UX-текстом (и не только). Однако для того, чтобы получать стабильно хороший результат, нужно понимать его слабые и сильные стороны, уметь составлять правильные запросы и всё время контролировать.  

Несмотря на солидный объём этой статьи, в ней не удалось отразить и половины полезной информации, которой делится Владимир Лалош. Узнать, какие нейросети лучше использовать в работе редактора, как построить рабочий флоу под ChatGPT и создать конвейер ботов, можно из его доклада Коллаб UX-редактора и ChatGPT: как использовать нейросети в UX-редактуре. А ещё там можно найти множество примеров взаимодействия с ботом и ссылку на чат-бота Write for UX.

И конечно мы ждём вас в эту субботу, 20 декабря, на UX-Марафоне #41 Стать или остаться UX-редактором в 2026.

Кризис или новые возможности? Определим пути развития профессии вместе с экспертами-практиками!