Думающий ИИ: как работать умнее и принимать решения увереннее

Мой опыт: от лопаты к экскаватору

Пару лет назад я взялась за проект, который запомнила как «никогда больше». Нужно было сделать полный расклад по стратегии для клиента: экосистема продуктов, стиль, упаковка, личный голос. Сроки были нормальные. Проблема была в другом — ни клиент, ни его команда не знали, что они хотят и зачем.

Два месяца ушло только на изучение их “кастдевов” — интервью с потенциальными клиентами. Более 800 страниц А4. ИИ тогда был как умный старшеклассник: кое-что знает, но если не уверен в ответе — придумает любую фигню с умным видом.

В апреле 2025 мне снова предложили похожий проект — разработку маркетинговой стратегии и стиля в нише популярной психологии. Первая реакция: «нет». Не хочу. Не буду.
Но ситуация изменилась. Появились новые модели ИИ, а, значит, новые возможности работать интереснее и умнее. И я решила проверить. Сделала тест: пройти весь маршрут с ChatGPT-o3 — первой думающей моделью OpenAI.

И это оказалось совсем другое дело. За день (!) мы:

• вытащили нужные данные,
• проанализировали конкурентов в разных странах,
• нашли лучшие идеи и провальные кейсы,
• разобрали отзывы и мнение аудитории,
• разложили задачу на шаги,
• получили три стратегии с плюсами и минусами — и каждую ИИ обосновал, опираясь на мои комментарии.

Разница? Примерно как неделями копать землю лопатой или за час все сделать экскаватором.
И я даже не боялась сказать заказчику, что работаю с ИИ. Потому что с думающей моделью ты контролируешь процесс на каждом этапе.

Что такое думающий ИИ простыми словами

Обычный ИИ — стажёр, который хорошо ищет информацию и умеет ее кратко пересказать. Он быстро выдаёт готовый текст, но часто не вникает в суть задачи.
Думающий ИИ (Reasoning AI) — другой класс моделей. Он не угадывает «правильный» ответ как обычные модели, а проходит путь размышлений шаг за шагом:

1. Уточняет задачу — задаёт вам вопросы, чтобы точно понять, что нужно.
2. Разделяет задачу на части — строит план действий.
3. Анализирует данные — ищет, сравнивает, проверяет гипотезы.
4. Обосновывает решение — объясняет, почему выбрал именно этот вариант.

Вместо «вот вам текст» вы получаете логически связанное, проверенное решение, которое можно применить в работе.

Это не значит, что он знает всё на свете. Но он умеет искать информацию в сети, рассуждать и строить выводы так, как это сделал бы эксперт. Делает это достаточно быстро, но сохраняет качество ответа.

Это как в Яндекс.Картах: видишь, где автобус, как он едет к тебе, на каком перекрёстке застрял, через сколько минут будет на твоей остановке. И ты спокойно ждешь, потому что понимаешь, что происходит и каким будет результат.

Не нужен диплом программиста

Многие, услышав про «думающий ИИ», представляют себе что-то непроницаемое: формулы в Excel, код на Python или экраны с синими и зелеными буквами, как в кино про матрицу.

На самом деле, достаточно уметь формулировать свою задачу так, как вы бы объясняли её коллеге. Всё.

Вы пишете:
«Разложи задачу на шаги и объясни ход рассуждений перед тем, как дать ответ».

И модель начинает действовать как стратег, а не как угадыватель правильной последовательности слов.

Вы не пилот космического корабля, а пассажир бизнес-класса. Вам не надо знать, как устроен двигатель, чтобы лететь в 10 раз быстрее.
И совсем не обязательно быстрее — иногда хочется не мчаться со скоростью звука, а мягко фланировать, чтобы спокойно разглядывать все детали и наслаждаться пейзажем.

В чём главная разница для эксперта

Когда ты эксперт, твоя работа — не просто собрать информацию, а превратить её в работающие решения.

И вот тут разница между обычным и думающим ИИ становится особенно заметна.

С обычным ИИ:

• Много общих слов, которые звучат умно, но в дело идут плохо.
• Приходится по 5–10 раз переспрашивать, пока дойдёте до сути.
• Легко уходит в сторону от задачи, если вы упустили фокус.

С думающим ИИ:

• Он сам уточняет детали, чтобы не работать «вслепую».
• Держит одну линию рассуждений от начала до конца.
• Строит чёткий пошаговый план и проверяет, что учёл все ключевые факторы.
• Обосновывает каждый шаг, чтобы вы понимали, почему это решение лучше.

Для нас это значит: меньше времени на правки, меньше стресса, больше уверенности в результате.

Вместе с ИИ вы перестаете “угадывать”. Вы получаете решение, которое можно реализовать прямо сейчас.

От велосипеда к вертолёту: почему это золотая жила для экспертов

Стив Джобс называл компьютер «велосипедом для мозга». Велосипед не думает за тебя, но помогает ехать быстрее и дальше, чем пешком.

Обычные ИИ — это и есть такой велосипед: ускоряют, но всё равно едешь по тем маршрутам, которые знаешь.

Думающий ИИ — это уже вертолёт.

Он поднимает тебя над картой, открывает новые маршруты и показывает, что за горизонтом. И главное: он может приземлиться туда, куда пришлось бы долго добираться на велосипеде или пешком.

Для эксперта это золотая жила, потому что:

• Ты получаешь доступ к масштабам и глубине анализа, которые раньше были только у больших команд с бюджетами.
• Можно тестировать гипотезы и видеть их слабые места ещё до того, как потратишь время и деньги на реализацию.
• Экономишь недели на исследовании и разработке стратегий, при этом контролируя каждый шаг.
• Создаёшь продукты и решения, которые выделяются на фоне конкурентов не только «красивой подачей», а реальным содержанием.

💡 И самое важное: эта возможность теперь встроена в ChatGPT-5, который стал основной моделью даже для бесплатных аккаунтов.

Примеры задач: что можно делать уже сегодня

Что чаще всего мешает экспертам начать работать с думающим ИИ? Не страх, не сложность. А банальное: «Не знаю, что ему поручить».

В голове возникают какие-то гигантские проекты, формулы в Excel, аналитика на 300 страниц… И вы думаете: «Не, это пока не для меня».

А на самом деле начинать можно с очень простых задач. Не тех, что «напиши пост» (это умеет любой ИИ), а тех, где интересно копнуть чуть глубже.

Я собрала несколько таких примеров, с которых сама начинала исследовать возможности думающего ChatGPT-o3. Эти задачи вы можете поручить ИИ уже сегодня — и сразу почувствовать разницу.

Примеры задач:

• Читаем книгу с ИИ
• Анализируем проблемы аудитории по отзывам (глубокий поиск)
• Создаем мини-продукт для умного эксперта (стратегия)
• Осваиваем новый навык (обучение)
• Бонус: составляем умный промпт