Как я готовлюсь к публичным выступлениям с ChatGPT и тренирую блок «вопросы из зала»
Если честно, больше всего в подготовке к выступлениям меня интересует не «как красиво подать слайды», а как снизить вероятность провала в самые критичные 10 минут — когда начинаются вопросы из зала.
Ты уже выстроил логику, показал кейсы, подвел выводы — и дальше все уезжает в сторону вместе с фразой из зала: «А вот у нас…». В этот момент проверяют не только тему, но и вашу устойчивость.
В какой-то момент я понял, что к докладу готовлюсь как к проекту, а к вопросам «как получится». Ниже мой рабочий сценарий, как я использую ChatGPT (в голосовом режиме) для подготовки именно к этой части.
Почему блок вопросов — отдельный навык
У доклада есть понятные рамки:
- Вы контролируете время;
- Вы управляете темпом и визуалом;
- Вы заранее отрепетировали связки и примеры.
С вопросами все наоборот:
- Повестка может резко смениться;
- Человек спрашивает из своей реальности: другой рынок, другие ограничения, другой уровень зрелости;
- Мозг уже частично выгорел на самом выступлении, а думать нужно быстрее и точнее.
По сути, блок Q&A — это стресс-тест вашей идеи. Если в конструкции есть слабое место, зал его найдет. И это тот кусок, который чаще всего отдают на откуп «опыту» и импровизации.
Почему ChatGPT подходит на роль «зала»
Если сильно упростить, большие языковые модели работают как предсказание следующего наиболее вероятного слова в контексте. На человеческом языке это означает: они умеют продолжать типичные паттерны поведения — в том числе и паттерн «человек задает вопрос после выступления».
Типовые вопросы вы наверняка слышали десятки раз:
- «А какие риски?»
- «А вы сами так делали?»
- «А сколько это стоит и когда окупится?»
- «А что, если у нас все устроено иначе?»
Если дать модели:
- Презентацию или подробный конспект доклада;
- Описание аудитории: кто эти люди, чем занимаются, какие у них мотивы и ограничения,
то она начинает задавать очень похожие по логике и интонации вопросы. Не дословно, но по сущности — да. В итоге ChatGPT превращается не в «абстрактный ИИ», а в довольно реалистичный симулятор зала.
Сценарий подготовки: шаг за шагом
Шаг 1. Создаю контекст
Я начинаю с нового чата в релевантном проекте и сразу задаю рамку:
- Загружаю презентацию или тезисы доклада;
- Описываю аудиторию, например: «директора по маркетингу и цифровой трансформации в фарме и медицине; отвечают за план, живут в комплаенсе и ограничениях, скептически относятся к “магическим решениям”».
Чем точнее портрет, тем реалистичнее будут вопросы.
Шаг 2. Прошу сыграть роль зала
Дальше формулирую задачу примерно так: «Представь, что ты сидишь в зале на конференции N в роли директора по маркетингу компании X. Ты только что послушал мой доклад. Задай 20 вопросов по содержанию презентации».
И прошу разбить их на три блока:
- Обычные — уточнения, расширение темы;
- Каверзные — деньги, риски, ограничения, слабые места;
- Токсичные — пассивная агрессия, скепсис, «мы все это уже пробовали».
На выходе получаю набор вопросов, который уже сам по себе неплохой чек-лист для доклада.
Шаг 3. Перехожу в голосовой режим
Ключевой момент — не отвечать текстом.
Если печатать, появляется лишний буфер: можно остановиться, удалить фразу, переписать, подобрать формулировку. В реальном выступлении так не работает.
Поэтому дальше схема такая:
- ChatGPT задает вопрос.
- Я отвечаю голосом, в том темпе, в котором буду говорить на сцене.
- После серии вопросов прошу модель разобрать мои ответы: что было понятно; что ушло в сторону; где слишком много воды; какие части ответа можно было сократить или усилить.
Голосовой формат дает две вещи:
- Честное ощущение скорости мышления;
- Понимание, где вы начинаете «тонуть» в деталях или оправданиях.
Что меняется в докладе после такой тренировки
По результатам таких прогонов почти всегда всплывает одно и то же:
- Обнажаются слабые места конструкции. Вопросы быстро показывают, где не хватает аргумента, шага или конкретного примера. Иногда проблема не в ответе, а в том, что сама логика презентации подразумевает «дырку».
- Появляются новые формулировки и примеры. В устных ответах часто рождаются более живые объяснения, чем в исходных слайдах. Их можно и нужно переносить обратно в презентацию.
- Становится понятно, что упростить. Например: убрать перегруженный слайд; заменить часть терминологии на простой язык; добавить диаграмму вместо абзаца текста.
После одной-двух таких сессий я почти всегда:
- Меняю порядок блоков в докладе;
- Выбрасываю 1–2 слайда;
- Добавляю конкретный кейс или аналогию, которых раньше не было.
И это все происходит до реального выступления, а не по факту «что-то пошло не так».
Как повторить этот подход у себя
Если превратить все выше в короткий алгоритм, получается:
- Задайте контекст. Презентация или тезисы + портрет аудитории.
- Попросите ChatGPT сыграть роль зала. 15–20 вопросов, разделенных на обычные, каверзные и токсичные.
- Отвечайте голосом. Без правок, в живом темпе.
- Запросите разбор. Пусть модель укажет на слабые места и недосказанности.
- Перепишите доклад. Подправьте порядок, уберите лишнее, добавьте примеры и более ясные формулировки.
Где еще это может работать, кроме конференций
Этот сценарий хорошо переносится на другие форматы:
- питчи перед инвесторами или стейкхолдерами — можно заранее «прожить» вопросы про экономику, риски и команду;
- сложные клиентские встречи — когда ожидаете сопротивление или жесткие уточнения.
По сути, это один и тот же паттерн: есть ситуация, где вас будут проверять вопросами. Вместо того чтобы надеяться на импровизацию, вы создаете безопасный симулятор и проходите через это заранее.