Я отдал ведение своего канала ИИ-ассистенту. Главной работой оказалась проверка

Полгода назад я бы сказал, что автоматизировать контент нельзя: слишком много вкуса, контекста и мелких решений. Сейчас у меня работает система, которая собирает посты, готовит утренний дайджест по нише и раскладывает материал под несколько площадок. И главный вывод оказался не про генерацию.

На входе — сырая мысль голосом или ссылка. Дальше система вытаскивает смысловое ядро, проверяет фактуру по первоисточникам, готовит визуал и собирает версии под разные площадки: у каждой свои ограничения по длине, разметке и тону. Финальное решение остаётся за человеком: без явного подтверждения не публикуется ничего.

Не в тексте. Генеративная модель уверенно выдаёт правдоподобные даты, цифры и имена — и ровно так же уверенно ошибается. Поэтому примерно половина системы занята не написанием, а верификацией: каждое проверяемое утверждение сверяется с первоисточником, спорное удаляется. Это дороже и медленнее, чем «нажать кнопку», но именно это делает результат пригодным для публикации от лица компании или руководителя.

Задачи, которые раньше занимали отдельный рабочий день (мониторинг ниши, сверка новостей, адаптация под площадки), идут фоном. Освободившееся время уходит не на отдых, а на более сложные задачи — это честная картина, а не обещание «работать меньше».

Ассистент бесполезен без базы: чтобы система опиралась на ваш контекст, его нужно сначала привести в порядок. В моём случае это три тысячи разрозненных заметок, которые пришлось связать в работающую структуру. Инфраструктурная работа обычно и есть основная стоимость внедрения — не подписка на модель.

Если вы считаете экономику ИИ-ассистента, закладывайте три статьи: подготовка данных и контекста, контур проверки фактов, и только потом сама генерация. Проекты, где считают только третье, обычно и приносят те самые истории про «нейросеть всё придумала».