Я 4 года делаю презентации руками, дал нейросети повторить — не смогла

Эту историю для моего блога рассказал Павел Скворцов

Я занимаюсь презентациями четыре года. Работаю в государственном учреждении, которое занимается спецпроектами. Там делаю презентации под конкретные мероприятия — для внутренних показов, отчётов, анонсов. Параллельно беру фриланс: коммерческие предложения, представления проектов, обучаю этому других.

Раньше, когда ко мне приходил заказчик из незнакомой отрасли, подготовка к работе могла занимать неделю. Нужно было самому разобраться в теме, выяснить, как устроен бизнес клиента, понять, что вообще показывать и в какой последовательности.

Сейчас то же самое занимает один день благодаря нейросетям. Они не заменили полностью мою работу, однако встроились почти в каждый её шаг.

Расскажу, как устроен мой процесс: от первого звонка с заказчиком до готового файла с презентацией.

Этап 1. Бриф — пять вопросов и запись созвона

Когда человек приходит с запросом, у него, как правило, нет никакого ТЗ. Он либо приносит сырые материалы — «вот текст, сделайте красиво», либо приходит с идеей без контента вообще. Поэтому в первую очередь нужно все тщательно обсудить с заказчиком.

Есть базовые вопросы, которые я задаю любому заказчику на старте:

— какие сроки

— в каком статусе материалы и какой у них объём

— цель презентации

— что должна сделать целевая аудитория после того, как ознакомится с презентацией

— какой формат: живое выступление, рассылка по почте или в мессенджерах, печать

Последнее сильно важно. Презентация для живого выступления и презентация, которую рассылают в мессенджерах — это принципиально разные вещи по логике и по плотности информации на слайде.

Раньше во время созвонов я записывал тезисы вручную. Теперь просто сохраняю разговор и загружаю его в нейросеть, а она выделяет ключевые моменты и формулирует их списком.

Потом я показываю этот список заказчику: «мы договорились о том-то и том-то». Это помогает избежать ситуации, когда в середине работы вдруг оказывается, что «я имел в виду совсем другое».

Если я работаю в незнакомой нише, нейросеть помогает сформулировать правильные вопросы для разговора с заказчиком.

Работает так: пишешь сырой запрос, например:

Отдаёшь это в улучшатель, и он возвращает тебе уже детализированный промпт с уточненной задачей и контекстом. В тексте даются плейсхолдеры вроде [сфера бизнеса заказчика] или [цель презентации], куда вписываешь конкретные данные своего клиента.

Этот расширенный промпт уже отдаёшь в ChatGPT, Gemini или любую другую нейросеть, и теперь она выдаёт действительно релевантный набор вопросов под конкретную задачу.

Я забираю вопросы и иду на созвон уже подготовленным.

Этап 2. Структура — черновик за день вместо недели

После брифа думаю над самым важным: логикой презентации. Здесь работаем не над цветами и шрифтами, а планируем, какая информация в каком месте будет стоять и почему. Хорошая структура читается даже без дизайна: если пробежать только по заголовкам слайдов, должно быть в общих чертах понятно, о чем речь.

Раньше, когда я делал структуру полностью вручную, это занимало неделю. Нужно было изучить рынок, понять логику продаж в этой нише, выстроить последовательность аргументов.

Результат, конечно, еще не финал, но уже хорошая отправная точка.

Как-то ко мне пришла брокерская компания — они сдают и продают офисные помещения. Я в этой теме совсем не разбирался. Заказчик сам не понимал, как должна выглядеть их презентация, они просто сказали «нам нужно, помогите».

Через нейросеть я составил анкету для сотрудников компании: что важно клиентам, как проходит сделка, чем они отличаются от конкурентов.

Собрал ответы, сложил в структуру и уже через день показывал заказчику первый вариант.

Этап 3. Согласование структуры до дизайна

Черновую структуру я всегда показываю заказчику до того, как начинаю делать дизайн. Выглядит это простенько: слайды с заголовками, обозначением разделов и коротким описанием того, что будет на каждом из них. Никакого визуала, только смысл.

Если начать с дизайна и только потом услышать «а давайте переставим блоки местами», переделывать придётся всё. Если согласовать логику на уровне текста, переделки занимают минуты.

Обычно согласование идёт 2–3 итерации. Заказчик смотрит, говорит, что ему не хватает или что лишнее. Я корректирую. Перехожу к дизайну только тогда, когда структура утверждена.

Этап 4. Дизайн в PowerPoint

Дизайн я принципиально собираю руками через PowerPoint.

Кто-то из дизайнеров работает в Figma — инструмент не принципиален. Я выбрал PowerPoint в том числе из соображений удобства для заказчика: если ему нужен исходник, любой интуитивно разберётся с файлом сам.

Я не против автоматизации. Просто сложные профессиональные презентации пока не получается нормально сгенерировать.

Такая многослойность создает ощущение дороговизны. По моему опыту, ни одна нейросеть сейчас так не умеет. А переделывать сгенерированный слайд под нужный результат — дольше, чем сделать с нуля.

Нейросети на этом этапе я иногда использую, но только как источник референсов.

Например, в Google Slides на Pro-тарифе есть функция «сделать слайд красивым».

Скидываешь черновой слайд, она его «украшает». Это делает встроенная NanoBanana.

На выходе получается просто картинка, редактировать её никак нельзя. Но посмотреть на композицию или зацепить идею — вполне.

В Gemini можно зайти в режим Canvas, задать тему презентации и он соберёт слайды. Результат получается довольно простенький, но для школьного доклада сойдёт.

Еще инструменты, которые могут нагенерировать вам презентации: ChatGPT, Felo, Manus, Kimi.

Простые презентации эти инструменты уже делают прилично. Я использую их как дополнительный источник референсов наравне с Pinterest.

Вообще уникальных презентаций не существует, весь дизайн уже придуман. Задача дизайнера насмотреться, собрать нужные элементы и соединить так, чтобы получилось что-то своё.

Этап 5. Визуал — иконки, фото, логотипы

Когда структура и дизайн готовы, начинается работа с картинками. Здесь нейросети берут на себя большую часть работы.

Раньше это был поход на стоки. Freepik, подписка, лицензии, натянутые улыбки на фото с американскими актёрами, которые никакого отношения к российскому бизнесу не имеют. Сейчас я генерирую иллюстрации под конкретную задачу.

Иконки

Для иконок основной инструмент у меня Recraft. Нахожу одну подходящую иконку в нужной стилистике — например, серо-металлическую с неоновым свечением — загружаю как референс, и нейросеть подхватывает этот стиль.

Дальше пишу буквально по одному слову: «копилка», «щит», «телефон», и получаю то, что мне нужно, в нужной мне стилистике.

Похожее умеют делать GPT и NanoBanana. В них можно пойти дальше и создать своего агента с вшитой инструкцией по стилистике. Один раз загружаешь референс и прописываешь параметры, а дальше просто пишешь название нужного предмета.

После этого агент сам знает, в каком стиле генерировать, никаких дополнительных промптов каждый раз не нужно.

У одной из моих учениц был кейс. Клиент заказал иконку для мобильного приложения — оно про общение с ИИ-другом для тех, кому сложно знакомиться с людьми в реальной жизни. Что нарисовать — непонятно.

Сначала брейнштормили с нейросетью, просили предложить образы, которые передают тепло и близость.

Нейросеть предложила несколько концепций и описала логику каждой, чтобы клиент мог выбрать.

Под эту идею нейросеть сгенерировала промпт на английском, и с ним пошли в Recraft.

Recraft умеет векторизовать: раскладывает картинку на отдельные слои, каждый можно перекрасить в любой цвет независимо.

Логотипы

Если у заказчика нет логотипа или он есть, но в неподходящем формате, я помогаю его сделать или привести в порядок.

Логотип должен быть векторным. Это значит, что его можно масштабировать под баннер или уменьшить до флаера, перекрасить в монохром для тиснения на визитке — и качество нигде не потеряется. Если логотип просто JPG или PNG, это растровая картинка, с ней этого не сделать.

Работа с логотипом обычно идёт в несколько шагов.

Сначала с нейросетью (GPT или Gemini) прорабатываем концепцию: какой образ нужен, что он должен транслировать. Нейросеть помогает выделить идеи и сгенерировать для каждой из них промпт на английском (потому что на нём генеративные модели работают точнее).

Потом с этим промптом идём в Recraft и генерируем изображение там. Как я упоминал выше, он умеет выгружать результат в SVG. GPT и NanoBanana могут создать красивую картинку, но это будет PNG, а не вектор.

Еще один кейс студентки: заказчица принесла картинку очень плохого качества и попросила адаптировать его для тиснения на визитке. Сначала прогнали исходник через нейросеть, и она перерисовала его заново, улучшила и «почистила».

Потом в Recraft векторизовали результат.

В итоге у заказчицы оказался нормальный рабочий вектор пригодный для печати, масштабирования и любых вариаций по цвету.

Фотографии

Для фотографий использую NanoBanana или GPT. Например, в брокерской презентации нужно было показать, как компания помогает с переездом офиса. На стоках я не нашел ничего подходящего. Сгенерировал: сотрудники укладывают вещи в грузовик, естественные позы, соответствующая внешность.

Кстати, это важный момент: если компания не международная, фотографии должны выглядеть соответственно, люди должны считываться как «свои». Нейросетям можно задавать славянскую внешность или прикладывать референсы людей, которые живут на определённой территории.

Плюс в нейросетях можно задавать нестандартный формат изображения. Иногда слайд требует очень широкую, но низкую картинку, а такое на стоке просто не найдёшь.

В нейросети указываю нужные пропорции и получаю именно то, что помещается в макет без обрезки и белых полос.

Бывают сложности генерировать фотографии с техникой или производством. Однажды заказчик показал фотографию старого агрегата в цеху и чертёж к нему: хотел, чтобы из этого получился современный 3D-рендер для презентации.

Задача на первый взгляд простая, но нейросеть не знает, как должна выглядеть эта конкретная машина. Она начинает фантазировать от себя: добавляет детали, которых нет, меняет форму.

Пришлось просить заказчика прислать дополнительные ракурсы, менять формулировку промпта снова и снова, пробовать разные нейросети.

Только после нескольких итераций получается то, что действительно можно поставить в презентацию. На одну такую картинку ушло около сорока минут. Нейросеть мысли не читает, и иногда с ней нужно повозиться.

Этап 6. Текст — убрать нейросетевые клише

Я отчасти выступаю как копирайтер: помогаю заказчику сформулировать то, что он хочет сказать, и укладываю это в логику слайдов. Нейросеть помогает с черновиком, но ее текст всегда нужно редактировать.

У нейросетей есть свой язык, и люди его узнают. Обилие тире, казённые обороты и странные метафоры — такие вещи сразу бросаются в глаза, и это сильно влияет на доверие к материалу.

Чтобы этого избежать, я задаю стилистику через промпт:

Тон существенно меняется. Но всё равно потом нужно вычитывать и убирать то, что режет слух.

Есть ещё один лайфхак для тех, кто ведёт личный блог. Если у человека есть Telegram-канал, у него за время ведения сложился свой голос, стиль общения.

Нейросети можно «скормить» архив его постов и она начнёт писать в его стиле. Это круто работает, если нужно автоматизировать часть текстовой работы, не теряя авторской интонации.

Этап 7. Фактчекинг

Нейросети галлюцинируют. Я всегда проверяю генерации и провожу фактчекинг. Если на слайде появилась техника или оборудование, которое я не знаю — проверяю, что именно изображено.

Если текст содержит цифры — тоже обязательно перепроверяю. Это банальная окр профессиональная гигиена.

Для проверки фактов хорошо подходит Perplexity — у него есть функция Deep Search, которая ищет информацию и выдаёт ответ с подтверждающими ссылками на источники.

В отличие от обычных нейросетей, которые могут уверенно написать что-то несуществующее, здесь сразу видно, откуда взята информация. Это удобно, когда нужно быстро проверить конкретный факт.

Этап 8. Сдача — PDF или исходник

В каком формате сдавать готовую работу обговаривается на брифе.

Некоторым заказчикам нужен исходник в PowerPoint, чтобы команда могла сама вносить изменения — любой менеджер интуитивно понимает этот редактор. Другой части заказчиков нужен PDF — открыл, посмотрел, всё.

Нейросети ускоряют, но не заменяют

Можно подумать: раз дизайнер теперь нейросетями пользуется, значит работа стала проще. Ну и зачем тогда платить столько же?

Так и есть. Если дизайнер просто генерирует все подряд и отдает результат без анализа, действительно непонятно, за что платить. Это и заказчик может сам сделать.

Разница вот в чём: нейросеть выдаёт результат, который нужно уметь проверить, скорректировать и довести до нужного состояния.

Взял черновик структуры — посмотри, работает ли эта логика под конкретного клиента. Сгенерировал логотип — проверь, что он корректно векторизуется и пригоден для печати. Написал текст — почитай, убери клише.

Это требует насмотренности и опыта. Без них у вас будут довольно посредственные результаты работы.

Нейросеть убрала из процесса рутину: поиск на стоках, набор черновых текстов, сборку структуры с нуля. Структуру я теперь накидываю за день, а не за неделю, иконки генерирую за двадцать минут, а не ищу час по фотобанкам.

В итоге за тот же рабочий день успеваю больше. Появляется время заняться другими задачами, которые тоже приносят деньги.

Я воспринимаю нейросети примерно как хорошего ассистента. Он берёт на себя скучное, освобождает тебя для важного. Но самостоятельно вести проект пока не умеет.

Подпишись на телеграм-канал, чтобы не пропустить новые статьи!