Что ИИ делает надёжно, а что - нет
ИИ хорошо справляется со структурой документа: разделы (резюме, продукт, рынок, команда, финансовая модель, риски), связный текст из ваших разрозненных заметок, форматирование под требования конкретного банка или инвестора, если вы дадите ему шаблон. Это работа с текстом, где у модели есть весь необходимый материал - ваши данные.
ИИ ненадёжен там, где ему не хватает данных, но он всё равно даёт правдоподобный ответ: точный объём рынка в деньгах, доля конкретного конкурента, темп роста отрасли за прошлый год, средний чек у похожего бизнеса в вашем городе. Модель может назвать цифру уверенно и без колебаний - это и есть типичная галлюцинация, которую OpenAI официально описывает как правдоподобное, но ложное утверждение модели. Внешне убедительная цифра не равна проверенному факту.
Алгоритм: от заметок к проверяемому черновику
Шаг 1. Соберите свои реальные вводные до обращения к ИИ: что вы продаёте, кому, по какой цене, какие расходы уже известны, кто команда. Не просите модель придумать эти данные за вас.
Шаг 2. Попросите структуру и черновой текст разделов на основе именно этих данных - с явным требованием не добавлять цифры, которых вы не давали.
Шаг 3. Для раздела 'рынок и конкуренты' отдельно запросите у модели, какие именно утверждения в тексте являются её предположением, а какие - вашими исходными данными. Это разделение критично для следующего шага.
Шаг 4. Каждое предположение модели проверьте по первоисточнику отдельно: Росстат и отраслевая статистика для объёма рынка, открытые финансовые отчёты или сайты конкурентов для их показателей, ваш собственный пилотный опыт или интервью с потенциальными клиентами для спроса.
Помоги собрать раздел бизнес-плана 'Рынок и конкуренты' на основе моих данных. Мои данные (используй только их, не добавляй цифры от себя): [вставьте - что знаете о рынке, кто конкуренты, какие у вас есть наблюдения]. Напиши связный раздел. В конце отдельным списком укажи: какие утверждения в тексте - мои исходные данные, а какие - твои предположения или общие рассуждения, которые нужно проверить отдельно. Не указывай точные цифры объёма рынка или долей конкурентов, если я их не предоставил.
Пример вход → выход
Вход: 'Продаю авторские десерты через Instagram в Казани, средний чек 800 рублей, сейчас 15 заказов в неделю, работаю одна, аренда кухни 12 000 в месяц.'
Хороший выход ИИ: связный текст резюме и раздела продукта на основе именно этих цифр, плюс явная пометка: 'Данные об объёме рынка десертов в Казани и числе конкурентов в тексте не указаны - для раздела конкурентного анализа нужны ваши собственные наблюдения или открытая статистика.'
Плохой выход (тревожный сигнал): текст с фразой вида 'рынок домашней выпечки в Казани оценивается в 40 млн рублей в год, растёт на 12% ежегодно' - без указания источника. Это признак того, что модель заполнила пробел правдоподобной, но непроверенной цифрой.
Чек-лист проверки перед показом инвестору
Каждая цифра рынка и конкурентов имеет названный источник (не 'по данным исследований', а конкретный отчёт, сайт, дата). Финансовая модель пересчитана вами вручную хотя бы для одного сценария - не скопирована из ответа модели без проверки арифметики. Формулировки о конкурентах не содержат утверждений, которые вы не можете подтвердить публично доступными данными. Если план готовится для банка или инвестора с юридическими последствиями - раздел с финансовыми прогнозами проверен бухгалтером или финансовым консультантом, а не только ИИ.
Промпт не устраняет ответственность за точность документа - модель помогает быстрее собрать структуру и черновик, но подтверждение цифр и юридическую формулировку обязательств перед инвестором делает человек.