Год назад я поймала себя на странном ощущении: нейросети начали отнимать у меня больше сил, чем экономить.

Каждый день появлялись новые сервисы, новые модели, новые обзоры. Все советуют разное. Все «уже протестировали». Все «нашли лучший AI».

А ты сидишь и думаешь: «Я вроде тоже пользуюсь нейросетями. Но почему рядом с этим потоком ощущаю себя каким-то неповоротливым динозавром?»

Особенно это давит в образовании. Потому что преподаватель и так живёт в постоянном обновлении: новые программы, новые требования, новые инструменты, новые форматы.

В какой-то момент я поняла, что эта гонка меня не усиливает. Она меня выматывает.

Я попробовала 7–8 разных нейросетей. И если честно, то во многих задачах ответы были плюс-минус похожи.

Тогда я перестала искать «идеальную нейросеть» и начала выстраивать собственную систему работы.

Сейчас у меня есть:
— основной инструмент, через который проходит почти вся работа;
— несколько дополнительных сервисов под конкретные задачи;
— понятный маршрут: куда и с чем я иду.

И знаете что оказалось важным?

Не количество нейросетей. Не скорость, с которой ты бежишь тестировать обновления. Не список модных сервисов.

А глубина погружения в свою рабочую систему.

Новая нейросеть для меня теперь проходит очень простой фильтр:
— она реально экономит мне время?
— даёт результат лучше?
— ускоряет мою работу?

Если нет, то я спокойно прохожу мимо.

И, возможно, самое важное, что я поняла за последний год работы с AI: преподавателю не нужно знать все нейросети.

Нужно выбрать один инструмент и научиться закрывать им 80% своих задач.