Как запустить свою фабрику контента с помощью ChatGPT или другой «большой языковой модели»

Крупный бизнес постепенно переходит от точечного использования ИИ к построению полноценных «контент-фабрик» — процессов, где большая языковая модель (она же Large Language Model, или LLM) помогает выпускать продукцию так же системно, как производственная линия завода. LLM освобождают команды от рутины, ускоряют подготовку контента, поддерживают единый стиль и позволяют выстраивать предсказуемый, контролируемый поток материалов для маркетинга, PR и внутренних коммуникаций. В этой статье обсудим, что они умеют и какую степень автономности мы можем позволить ИИ.

Что сегодня умеют LLM для создания контента

Современные модели работают не только как генераторы текста. Они держат структуру, выдерживают корпоративный тон, анализируют фактуру, подготавливают сводки, предлагают заголовки, адаптируют материалы под SEO, редактируют под стилистику и создают варианты для разных каналов — от сайта и рассылок до презентаций. Редактору остаётся лишь проверить результат, провести фактчекинг и внести правки.

Важно, что LLM способны работать в цикле: запрос → черновик → улучшение → согласованный текст. Это превращает создание контента в управляемый и измеримый процесс.

Как мы применяем LLM для бизнес-задач

Блог Uplab «Гайд по цифровому развитию бизнеса», который вы сейчас читаете, мы ведём силами собственной редакции — с помощью экспертов внутри компании, а иногда и внешних специалистов. Мы постоянно стремимся оптимизировать затраты на выпуск материалов, но без потери их качества. Использовать ИИ для статей мы начали ещё несколько лет назад, сначала с простых задач — рерайта статей-источников, по которым писались обзорные главы материалов. Модель помогала быстро убрать повторения, сделать стиль более связным, адаптировать под редакционную политику и ToV. Такие тексты мы дополняли собственными кейсами и комментариями экспертов, проводили редактуру и фактчекинг и публиковали в блоге.

Затем мы подключили ИИ к работе с фактурой: сбор ссылок, расшифровка и литературная обработка интервью экспертов, формирование тезисных планов и даже идеи иллюстраций. Это позволило нам ускорить выпуск каждой статьи и высвободить время редакторов для творческой работы и аналитики.

Постепенно мы выстроили полноценный цикл: подготовка фактуры → LLM-черновик → редактура и обогащение → фактчекинг → публикация. Производительность команды выросла, а скорость публикаций увеличилась без потери качества.

LLM в клиентских проектах — это не страшно

В ходе своей работы мы научились справляться с особенностями ИИ, которые снижают качество контента. Сейчас мы делаем это уже для наших заказчиков и часто помогаем им преодолеть страхи перед технологией, наглядно показывая все плюсы LLM. Итак, чего же боятся люди, которые поручают ИИ создание коммерческих текстов?

Страх 1: «Читатель поймёт, что это ИИ»

Тексты от нейросети всё ещё вызывают у читателей недоверие, они часто воспринимаются как менее ценные и достоверные. И если в тексте легко обнаруживаются признаки генерации, читатель, скорее всего, пролистнёт его в ленте.

Признаки генерации в тексте выше:

• Шаблонные фразы-маркеры («важно отметить»)
• Идеальная структура, с маркированным списком и вступлением
• Отсутствие личного опыта
• Общие фразы без конкретики
• Нет деталей, времени, места
• Нет эмоций и субъективных оценок
• Избыточная вежливость («добро пожаловать, дорогие читатели!»)
• Чрезмерно позитивный или неуместно-восторженный тон («захватывающей информацией»)

Как избежать: настроить стиль и форматов выходного текста под редакционную политику; протестировать качество генерации на эталонных темах и скорректировать промпты; выбрать референсы по стилю для генерации. Добавить в процесс финальную вычитку редактором-человеком.

Страх 2. LLM «галлюцинирует» и путает факты, публикации будут с фактическими ошибками

Фактические ошибки и «додумывание» ответов в LLM, увы, неизбежны. Это происходит потому, что по умолчанию языковые модели работают не с фактами, а с вероятностями. Они предсказывают следующий фрагмент текста на основе паттернов из обучающих данных, ведь они не знают ничего про реальный мир. Если запрос выходит за рамки того, на чём модель обучалась, или формулировка допускает несколько интерпретаций, LLM стремится заполнить пробел наиболее вероятной конструкцией — даже если та неверна. И это плохое качество для копирайтера, ведь «ляпы» в корпоративных текстах могут привести к репутационным потерям.

Фактические ошибки в тексте выше: у Александра Пушкина не было друга по фамилии Денисов, но был друг Денис Давыдов, а также знаменитый современник — Денисов Василий Тимофеевич, генерал-майор русской армии. Про литературные опыты последнего истории ничего не известно.

Как избежать: настроить сервис фактчекинга с подключением к базе знаний. Здесь поможет технология RAG (генерация с дополненной выборкой). Ввести финальную проверку редактором-человеком.

Страх № 3. Регуляторные проблемы

Российских клиентов беспокоят также проблема безопасности данных, которые будут передаваться в LLM, и возможные нарушения закона: ряд компаний в нашей стране могут использовать только отечественное ПО.

Здесь мы можем ответить, что сейчас доступны десятки LLM: помимо ChatGPT и Gemini, созданных в США, существуют и китайские, и российские модели. Примеры последних — GigaChat (Сбер) и YandexGPT. Любую из популярных LLM, независимо от страны происхождения, можно использовать для создания фабрики контента — важно лишь, чтобы она поддерживала нужный язык.

Как наш опыт пригодился в работе с клиентом: «контент-завод» Сибур

Накопив экспертизу, мы перенесли подход в проект для Сибура. Клиенту нужен был масштабируемый процесс создания материалов: новости, аналитика, статьи для внутреннего и внешнего коммуникационного контура.

Целью проекта было создать упрощенный MVP: ИИ-бот, который генерирует контент по одной отрасли (всё, что связано с производством, продажей и использованием жёсткой упаковки) на основе предоставленных материалов. Необходимо было обеспечить высокое качество контента и соответствие редакционной политике, стилю и требуемому форматированию. При этом важно было заложить основу для масштабирования, что предполагало управляемую база знаний и понятные процессы.

В числе работ были запланированы:

• создание AI-агента;
• настройка RAG-хранилища (базы знаний);
• подбор нейросети под задачу;
• создание интерфейса управления базой знаний;
• создание промптов.

ИИ-бот, который мы разработали, генерировал несколько вариантов подачи темы, самостоятельно проверял её на соответстивие стилистическим гайдам и проводил фактчекинг по корпоративной базе знаний. Мы запланировали дополнить его моделью для генерирования иллюстраций в заданном стиле, а также модулями для юридического фактчекинга и финальной сборки материала.

Внутри решения мы предусмотрели контрольные точки: где модель помогает, а где окончательное слово остаётся за редактором. Это позволило сократить время подготовки материалов и стабилизировать выпуск контента на больших объёмах.

Как собрать свою фабрику контента: примеры сценариев

Компании могут встроить LLM не в бота, а прямо на корпоративный сайт, портал или блог. Это работает в разных сценариях:

• Новостной поток: короткий бриф → черновик новости → правки редактора → автоматическая локализация на нужные языки.
• Корпоративный блог: загрузка источников → структурирование тезисов → подготовка статьи по шаблону → финальная стилистическая шлифовка.
• Контент для e-commerce или продуктовых каталогов: обновление карточек, унификация описаний, расширенные версии для SEO.

Некоторые платформы уже встроили такие возможности.

WordPress предлагает AI-ассистента прямо в редакторе: он помогает генерировать черновики, улучшать текст, адаптировать под стиль и SEO.

Notion предоставляет мощные функции авто-суммаризации, генерации структур и создания готовых материалов в рамках рабочих пространств.

Эти инструменты позволяют собирать контент-фабрику даже без разработки — но кастомные решения дают компаниям больше гибкости, контроля и интеграции с внутренними системами.