Как работать с проектом, чтобы он «думал вместе с тобой»
Когда мы работаем над большим аналитическим кейсом, важно не просто собирать информацию, а выстраивать экосистему смыслов. Так, чтобы всё — от закона до финальной речи — было связано в одну логическую цепочку.
Для этого в ChatGPT есть инструмент, о котором мало кто знает — проект. Он позволяет загрузить все файлы, сохранить историю запросов и буквально построить “умный контекст”, где нейросеть начинает рассуждать не поверхностно, а глубоко и системно, как часть команды.
🔍 Чем проект отличается от обычного чата
В обычном чате модель помнит только последние сообщения. В проекте — она опирается на все загруженные документы: презентации, нормативку, транскрипты встреч, Excel-модели, заметки и даже аудио-расшифровки.
Когда я работала над кейсом, внутри проекта были:
- исследование по компании и рынку;
- нормативно-правовая база (законы, регламенты, позиции регулятора);
- стенограммы командных встреч, где мы обсуждали гипотезы;
- внутренние памятки и брендбук для оформления презентации;
- черновики речи и презентаций для защиты.
Результат? ChatGPT знал контекст проекта не хуже любого члена команды. Я могла задать вопрос вроде «Какие есть риски для участников сделки?» — и он отвечал, опираясь сразу на анализ законодательства, цели компании и наши внутренние гипотезы из митапов.
🧠 Приемы, которые сработали
1 Группировка информации по смысловым слоям
Я разделила файлы по уровням — «рынок», «законодательство», «внутренняя дискуссия», «финансы», «презентация». Так нейросеть понимала, где искать ответы на аналитические вопросы, а где — на визуальные.
2 Работа с вопросами как с “точками входа”
Я не просто просила «сделай анализ», а задавала вопросы вроде:
«Что в этом рынке ограничивает развитие?» «Какие есть возможности, если снизить барьеры?» «Как можно улучшить продукт, не меняя законодательную базу?»
Так проект не “подменял” мышление, а помогал его структурировать.
3 Использование транскриптов встреч
Мы загружали аудио-расшифровки командных обсуждений. Из них модель извлекала ключевые гипотезы, фиксировала противоречия и помогала формулировать итоги. Это превратило хаос мозговых штурмов в стройный документ с аргументами и распределением задач.
4 Референсы и логика McKinsey
Я использовала консалтинговый подход — всё строилось по принципу пирамиды Минто: от сути → к аргументам → к выводам → к визуализации. Так появился сторилайн, в котором логика не терялась ни на одном слайде.
5 Кросс-проверка фактов между файлами
Проект позволял сравнивать данные: если в презентации было 8%, а в исследовании — 8,7%, ChatGPT отмечал расхождение. Это то, чего почти невозможно добиться при работе “вручную”.
⚙ Что дают такие проекты в итоге
- Эффект «единых мозгов» — все данные, документы, гипотезы и речи объединяются в одном контексте.
- Экономия времени — не нужно каждый раз объяснять задачу, ChatGPT уже «в теме».
- Системное мышление — модель учится видеть связи между законами, цифрами и идеями.
- Готовность к защите — из проекта можно мгновенно собрать речь, презентацию и финансовую модель, где всё взаимосвязано.
- Навык стратегического анализа — работа в проекте превращается в тренировку аналитического мышления и структурирования.
✨ Почему это важно
Современные задачи редко решаются линейно. Они требуют умения держать в голове десятки факторов, видеть взаимосвязи, синтезировать экономику, право и стратегию. Проект в ChatGPT позволяет выстроить не просто “чат”, а цифрового партнера по мышлению, который растет вместе с тобой по мере того, как растет сложность задачи.
Если ты работаешь с кейсами, аналитикой или стратегией — попробуй завести проект. Ты поймёшь, как меняется сам процесс мышления, когда у тебя появляется контекст, который помнит всё.