В январе 2026 года я впервые получил оплату за то, что помогал искусственному интеллекту «думать» — не обучая его, не дообучая, а буквально выстраивая для него логические рамки задач в реальном времени. До этого я годами работал в смежных областях: то писал техническую документацию, то участвовал в юзабилити-тестировании, то пробовал себя в low-code-разработке. Но именно оперативное проектирование — или prompt engineering в расширенном понимании — открыло неожиданную нишу, где мой опыт в структурировании информации оказался востребованным.
Как я оказался в этом потоке?
Всё началось с простого наблюдения: компании всё чаще сталкивались с тем, что их AI-системы дают странные, нестабильные или просто бесполезные ответы, несмотря на качественные модели. Проблема была не в данных, а в том, как ставилась задача. Я начал экспериментировать с промптами, но быстро понял, что дело не только в формулировках — нужно проектировать целые сценарии взаимодействия: контекст, ограничения, цепочки рассуждений, обработку ошибок. Так и появился запрос на «оперативное проектирование» — создание временных, но точных архитектур для решения конкретных задач через ИИ.
Первые заказы и реальные деньги
Первый платный заказ пришёл от стартапа, который разрабатывал AI-ассистента для юристов. Им нужно было не просто генерировать тексты, а строить логические цепочки аргументации с учётом прецедентного права. Я предложил многоуровневую структуру промпта с динамической подгрузкой релевантных дел и явным указанием формата вывода. Работа заняла неделю, а оплата составила 1200 долларов — сумма, которая тогда казалась мне почти фантастической за такой объём усилий. Важно, что платили не за код, а за мышление, за способность перевести человеческую задачу в язык, понятный машине.
С чем пришлось столкнуться
Самой неожиданной трудностью оказалось не техническое, а коммуникационное поле. Заказчики часто не понимали, что именно я делаю, и путали это с обычным написанием промптов или даже с программированием. Приходилось постоянно объяснять ценность процесса: почему нельзя просто «написать вопрос» и получить идеальный ответ. Ещё сложнее было стандартизировать результат — каждый проект требовал уникального подхода, и масштабируемость оставалась под вопросом. Иногда возникало ощущение, что я изобретаю велосипед заново, но без гарантии, что он поедет.
Что работает, а что — нет
Оказалось, что наиболее востребованы решения для узкоспециализированных задач: медицинская диагностика по симптомам, анализ финансовых отчётов, генерация технических спецификаций. А вот попытки применить оперативное проектирование в креативных сферах — например, для написания сценариев или музыки — давали размытые результаты и недовольных клиентов. Ключевой фактор успеха — чёткое ТЗ от заказчика и возможность итеративного тестирования. Без обратной связи от реальных пользователей даже самая изящная конструкция может оказаться бесполезной.
Где сейчас нахожусь?
Сейчас я уже не ищу заказы через биржи, а работаю напрямую с двумя компаниями, которые регулярно нуждаются в донастройке своих AI-интерфейсов. Заработок стал стабильным, хотя и не рекордным — около 3–4 тысяч долларов в месяц. Но главное — я научился превращать абстрактные запросы в рабочие схемы, которые действительно экономят время и ресурсы. Это не золотая жила, но надёжный мост между человеческим замыслом и машинной логикой — и за такое умение платят.
