Пять AI-инструментов, которые зарабатывают за меня каждый день

Я протестировал больше сотни AI-инструментов. Большинство из них выглядят впечатляюще в демо, но в реальной работе либо ломаются, либо создают больше шума, чем пользы. Со временем я понял простую вещь: деньги приносит не сам AI, а то, как он встроен в систему.

Всем привет, на связи Ринат! Есть пять инструментов, которые я использую каждый день. Не потому, что они «модные», а потому что они экономят время, усиливают решения и масштабируют уже работающие процессы. Именно это и делает их ценными.

Первый инструмент решает одну из самых недооценённых проблем в работе с AI — достоверность. Мне регулярно нужно быстро разобраться в человеке или компании: кто он, чем занимается, с кем работает, какие у него достижения. Речь не про праздное любопытство, а про подготовку к звонкам, переговорам, встречам.

Я тестировал это на всех популярных моделях — и почти всегда сталкивался с одной и той же проблемой: информация вроде бы логичная, но ссылки не работают, данные устаревшие или просто выдуманные. Когда ты тратишь время на перепроверку — вся магия AI исчезает. Поэтому я использую Perplexity. Не потому, что он «умнее», а потому что он показывает источники, которые реально открываются. Это даёт уверенность. А уверенность напрямую конвертируется в результат — на звонках, встречах, переговорах. Ты приходишь подготовленным и сразу поднимаешь свой уровень в глазах собеседника.

Второй инструмент кажется простым, но его эффект накапливается каждый день. Это Whisper Flow — голосовой ввод, который реально работает быстро и точно.

Если честно, я раньше не замечал, сколько времени уходит на печать. Сообщения, письма, заметки, документы, задачи в менеджерах проектов. Несколько часов в день — легко. Сейчас я нажимаю одну клавишу и просто говорю. Текст появляется там, где стоит курсор: в Slack, Gmail, Notion, Google Docs — везде. Я использую это постоянно, и команда тоже. Это не «вау-фича», это возврат времени, а значит — денег.

Третий инструмент есть у всех, но используют его единицы — кастомный GPT.

Я перестал воспринимать ChatGPT как чат для вопросов. Для меня это набор специализированных «ролей», каждый из которых решает конкретную задачу. У меня есть GPT, который помогает принимать маркетинговые решения, GPT для операционных задач, GPT для личных вещей. Один знает мои параметры внешности и подсказывает, что надеть на мероприятие. Другой — мои добавки, режим и самочувствие.

Суть не в том, что AI «всё знает». Суть в том, что он всегда отвечает в одном и том же контексте. Ты не объясняешь одно и то же каждый раз. Это как личный консультант, который уже в курсе. Ключевой момент здесь — точность инструкций. Чем конкретнее роль, опыт, ограничения и контекст, тем сильнее результат. Но важно не переоценивать масштаб. Если твой бизнес на одном уровне, не стоит заставлять AI мыслить категориями корпораций — это создаёт разрыв, а не пользу.

Четвёртый инструмент я использую, когда важны слова и тон. Это Claude. Есть ситуации, где одно неверное предложение может испортить отношения: разговор с клиентом, обратная связь сотруднику, установка границ. В такие моменты легко либо смягчить слишком сильно, либо быть резким. Я просто описываю ситуацию Claude без украшательств и говорю, какого результата хочу. Он выдаёт текст, который одновременно:

Но настоящий скачок происходит, когда ты создаёшь для него контекст. Я загрузил данные о себе, стиле коммуникации, ценностях, прошлых текстах. Теперь он пишет не просто «хорошо», а в моём стиле. Это экономит часы и убирает постоянное ощущение, что ты борешься с формулировками.

Пятый инструмент — это уже не просто AI, а система. Основа — AI-агенты, которые работают через автоматизацию. У нас в команде больше никто не пишет email-цепочки с нуля. AI запускается кнопкой, сам анализирует аудиторию, предложение и пишет серию писем по заранее проверенным шаблонам. Не «что-то креативное», а конкретные форматы, которые уже работают.

Это принципиально важно: AI должен делать то, что ты уже умеешь делать вручную. Не экспериментировать за тебя, а масштабировать проверенное. Технически всё это реализовано через N8N — инструмент, который связывает процессы в единый поток. Но сама технология вторична. Главное — сначала задокументировать процесс, а уже потом автоматизировать. Терпение здесь окупается сторицей, потому что после настройки система работает 24/7.

После всего этого легко сделать неправильный вывод — будто дело в конкретных сервисах. На самом деле — нет. Настоящий рычаг в том, что:

AI не заменяет мышление. Он усиливает уже выстроенные процессы. И именно поэтому одни люди с теми же инструментами получают ноль, а другие — устойчивый рост. В конечном итоге деньги приносит не AI. Деньги приносит система, в которой AI занимает правильное место.

Если всё, что ты сейчас прочитал, зацепило - тебе важно идти дальше

В профиле есть разбор с примерами, как сегодня реально строят доходы через AI-ботов и зачем за этим направлением будущее.

Загляни в описание — там всё подробно.

Также не забывай подписываться на канал, здесь еще много интересных статей!