The post has been translated automatically. Original language: Russian
What would I do differently if I started learning AI from scratch?
If someone had told me two years ago that artificial intelligence would become one of my daily work tools, I would probably have been skeptical.
Back then, everything seemed exciting and scary at the same time.
On the one hand, there are endless possibilities.
On the other hand, it feels like you're hopelessly behind and will never have time to figure out all these ChatGPT, Claude, Midjourney, Copilot, agent systems, and hundreds more new services that appear every week.
AI has become a part of my work today. I use it to prepare documents, create training materials, develop interactive instructions, generate ideas, and automate routine tasks.
And if I had to start this path all over again, I would do a lot of things differently.
Mistake number 1. I tried to study everything at the same time
In the beginning, it seems that you urgently need to master absolutely all the tools.
ChatGPT. Claude. Midjourney. Gemini. NotebookLM. Cursor. Copilot.
Each new service is perceived as a must-learn.
But realisation comes pretty quickly.:
it is better to study 2-3 tools in depth than to know 20 superficially.
Most tasks can be solved with a limited set of services.
It is much more important to understand their strengths.
For example:
- one tool works better with text;
- the other one helps to write the code;
- the third one analyzes documents perfectly.
Today, I would choose a few basic solutions and focus on them.
, Error No .2. Used AI for AI's sake
After the first impressive results, there is a desire to apply artificial intelligence literally everywhere.
Write an email via AI.
Make a shopping list using AI.
Generate congratulations via AI.
Sometimes it's useful.
Sometimes it's just an extra complication.
Over time, I realized a simple thing.:
there should be a task first, then a tool.
AI is not the goal.
It's just a way to solve real problems faster and better.
Mistake number 3. Underestimated the importance of queries
For the first few months, I treated the promts as something secondary.
It seemed:
"Well, what's difficult? Just ask a question."
But this is where one of the most important skills is hidden.
The same model can be forced to give a mediocre answer or a really useful result.
The difference lies in how clearly the task is formulated.
I realized that:
Prompting is not magic. This is the ability to explain.
The better you understand the problem, the better you can set the AI's task.
Mistake number 4. I didn't save successful solutions.
Every good request seemed like random luck.
Today I understand how important it is to create your own knowledge base.
Save:
- successful sales;
- useful scenarios;
- working templates;
- interesting finds.
Over time, it turns into a real personal asset.
Now many tasks are being solved much faster precisely because of the accumulated experience.
Mistake number 5. I haven't used AI in real work for too long.
I've read a lot.
I've been watching reviews.
I took courses.
But the real skills only appeared when I started using AI to solve daily work tasks.
For example:
- preparation of memos;
- creating presentations;
- information analysis;
- development of interactive instructions;
- employee training;
- search for ideas for automating processes.
It is practice that turns curiosity into competence.
What would I have done differently
If I had to start over today, I would act as follows.
1. I would choose one main tool.
It would not be sprayed out on dozens of services at once.
2. I would use AI every day.
Even 15-20 minutes of practice gives you more than hours of watching reviews.
3. I would create my own library of promts
The best solutions are worth saving.
4. I wouldn't be afraid to experiment.
Most discoveries happen by chance.
5. I would have started sharing my experience earlier.
Discussions with colleagues help us see new scenarios for the use of technology.
6. I would have studied agent systems earlier.
In my opinion, they will be the next big stage in the development of AI.
7. Focus on efficiency
It's not based on the number of tools you've learned, but on how much time and resources they help you save.
, The most important conclusion
Probably the main lesson I've learned during this time is this:
AI is not a substitute for humans. But a person who knows how to work with AI is gradually starting to work more efficiently than those who ignore it.
At the same time, artificial intelligence does not automatically make us smarter.
It reinforces what we already have.:
- knowledge;
- critical thinking;
- experience;
- the ability to ask the right questions.
, Instead of a conclusion
Learning AI is not a sprint.
It's a marathon.
You don't need to know everything.
No need to install every new app.
There is no need to worry about the fact that someone has already "gone far ahead."
Something else is important:
Start using technology gradually, regularly, and consciously.
A year from now, you'll be surprised at how much your approach to work has changed.
And maybe you can tell me too.:
"If I were starting over, I would do it in a completely different way."
What about you?
If you were starting to study artificial intelligence today, what would you do differently?
What was the most useful mistake for you?
Share your experience in the comments. Perhaps it is your advice that will help someone take the first steps much more confidently.
#AstanaHub #AI #ArtificialIntelligence #ChatGPT #Claude #Productivity #DigitalTransformation #FutureOfWork #Innovation #Learning #AIJourney
🚀 Что я бы сделал иначе, если бы начинал изучать ИИ с нуля
Если бы два года назад кто-то сказал мне, что искусственный интеллект станет одним из моих ежедневных рабочих инструментов, я бы, скорее всего, отнесся к этому скептически.
Тогда всё казалось одновременно захватывающим и пугающим.
С одной стороны — бесконечные возможности.
С другой — ощущение, что ты безнадёжно отстаёшь и уже никогда не успеешь разобраться во всех этих ChatGPT, Claude, Midjourney, Copilot, агентных системах и ещё сотнях новых сервисов, которые появляются каждую неделю.
Сегодня ИИ стал частью моей работы. Я использую его для подготовки документов, создания обучающих материалов, разработки интерактивных инструкций, генерации идей и автоматизации рутинных задач.
И если бы мне пришлось начинать этот путь заново, многое я сделал бы иначе.
❌ Ошибка №1. Пытался изучить всё одновременно
В начале кажется, что нужно срочно освоить абсолютно все инструменты.
ChatGPT. Claude. Midjourney. Gemini. NotebookLM. Cursor. Copilot.
Каждый новый сервис воспринимается как обязательный к изучению.
Но довольно быстро приходит осознание:
лучше глубоко изучить 2–3 инструмента, чем поверхностно знать 20.
Большинство задач можно решать ограниченным набором сервисов.
Гораздо важнее понять их сильные стороны.
Например:
- один инструмент лучше работает с текстом;
- другой помогает писать код;
- третий отлично анализирует документы.
Сегодня я бы выбрал несколько основных решений и сосредоточился именно на них.
❌ Ошибка №2. Использовал ИИ ради ИИ
После первых впечатляющих результатов возникает желание применить искусственный интеллект буквально везде.
Написать письмо через ИИ.
Составить список покупок через ИИ.
Сгенерировать поздравление через ИИ.
Иногда это полезно.
Иногда — просто лишнее усложнение.
Со временем я понял простую вещь:
сначала должна быть задача, потом инструмент.
ИИ — это не цель.
Это всего лишь способ быстрее и качественнее решать реальные проблемы.
❌ Ошибка №3. Недооценивал важность запросов
Первые месяцы я относился к промтам как к чему-то второстепенному.
Казалось:
«Ну что сложного? Просто задай вопрос».
Но именно здесь скрывается один из самых важных навыков.
Одну и ту же модель можно заставить дать посредственный ответ или действительно полезный результат.
Разница заключается в том, насколько чётко сформулирована задача.
Я понял, что:
промптинг — это не магия. Это умение объяснять.
Чем лучше ты понимаешь проблему, тем лучше можешь поставить задачу ИИ.
❌ Ошибка №4. Не сохранял удачные решения
Каждый хороший запрос казался случайной удачей.
Сегодня понимаю, насколько важно создавать собственную базу знаний.
Сохранять:
- удачные промты;
- полезные сценарии;
- рабочие шаблоны;
- интересные находки.
Со временем это превращается в настоящий личный актив.
Сейчас многие задачи решаются гораздо быстрее именно благодаря накопленному опыту.
❌ Ошибка №5. Слишком долго не применял ИИ в реальной работе
Я много читал.
Смотрел обзоры.
Проходил курсы.
Но настоящие навыки появились только тогда, когда я начал использовать ИИ для решения ежедневных рабочих задач.
Например:
- подготовка служебных записок;
- создание презентаций;
- анализ информации;
- разработка интерактивных инструкций;
- обучение сотрудников;
- поиск идей для автоматизации процессов.
Именно практика превращает любопытство в компетенцию.
🔄 Что бы я сделал иначе
Если бы сегодня мне пришлось начинать путь заново, я бы действовал следующим образом.
1. Выбрал бы один основной инструмент
Не распылялся бы сразу на десятки сервисов.
2. Использовал бы ИИ каждый день
Даже 15–20 минут практики дают больше, чем многочасовые просмотры обзоров.
3. Создал бы собственную библиотеку промтов
Лучшие решения стоит сохранять.
4. Не боялся бы экспериментировать
Большинство открытий происходит случайно.
5. Раньше начал бы делиться опытом
Обсуждения с коллегами помогают увидеть новые сценарии применения технологий.
6. Изучил бы агентные системы раньше
Именно они, на мой взгляд, станут следующим большим этапом развития ИИ.
7. Сосредоточился бы на эффективности
Не на количестве изученных инструментов, а на том, сколько времени и ресурсов они помогают экономить.
💡 Самый важный вывод
Наверное, главный урок, который я вынес за это время, звучит так:
ИИ не заменяет человека. Но человек, умеющий работать с ИИ, постепенно начинает работать эффективнее тех, кто его игнорирует.
При этом искусственный интеллект не делает нас умнее автоматически.
Он усиливает то, что у нас уже есть:
- знания;
- критическое мышление;
- опыт;
- способность задавать правильные вопросы.
🏁 Вместо заключения
Изучение ИИ — это не спринт.
Это марафон.
Не нужно знать всё.
Не нужно устанавливать каждое новое приложение.
Не нужно переживать из-за того, что кто-то уже «ушёл далеко вперёд».
Важно другое:
начать использовать технологии постепенно, регулярно и осознанно.
Через год вы удивитесь тому, насколько изменился ваш подход к работе.
И, возможно, тоже сможете сказать:
«Если бы я начинал сначала, я бы сделал это совсем по-другому».
❓ А что насчёт вас?
Если бы вы начинали изучать искусственный интеллект сегодня, что сделали бы иначе?
Какая ошибка оказалась для вас самой полезной?
Поделитесь своим опытом в комментариях. Возможно, именно ваш совет поможет кому-то сделать первые шаги гораздо увереннее.
#AstanaHub #AI #ArtificialIntelligence #ChatGPT #Claude #Productivity #DigitalTransformation #FutureOfWork #Innovation #Learning #AIJourney
Share
