The post has been translated automatically. Original language: Russian
My path to AI: from being a ChatGPT user to creating my own AI solutions
If I had been told two years ago that I would create my own training systems, interactive instructions, AI agents, and internal digital services without a development team, I would probably have been skeptical.
Back then, artificial intelligence was just an interesting novelty for me.
Another technological trend.
A convenient chatbot that can answer questions.
But it turned out that the path from an ordinary ChatGPT user to creating their own AI solutions is much shorter than it seems.
It is this experience that I want to share.
How it all started
My first introduction to ChatGPT was the same as many others.
Curiosity.
I wanted to understand why everyone is talking about artificial intelligence.
At first, there were the simplest queries:
- write a text;
- explain the term;
- help with the letter;
- find an idea for a presentation.
To be honest, the first answers aroused both admiration and skepticism at the same time.
On the one hand, the result was impressive.
On the other hand, the question constantly arose:
"Where's the catch?"
Back then, I saw AI solely as a smart assistant for working with text.
There was no question of creating your own solutions.
Stage 1. AI as an assistant
Gradually, the experiments turned into a daily practice.
Added to ChatGPT:
- Claude;
- Microsoft Copilot;
- NotebookLM.
Each tool began to take its place in the workflow.
ChatGPT
Used for:
- preparing emails;
- service notes;
- structuring information;
- generating ideas.
Claude
He proved himself especially well when working with large documents.:
- contracts;
- reports;
- analytical materials.
Microsoft Copilot
He became an assistant within the Microsoft 365 ecosystem.
NotebookLM
He opened up a completely new approach to working with knowledge and documents.
At some point, I noticed an interesting thing.
AI began to save not minutes, but hours of working time every week.
And it happened almost imperceptibly.
What used to take an hour now took 15-20 minutes.
What was previously postponed for later began to be carried out immediately.
Conclusion
The first real effect of AI for me was not the quality of the texts.
And the liberation of time.
Stage 2. The moment that changed everything
One day, a simple question arose.
If an AI can write code, can it help you create your own tool?
At that time, I was not a developer.
I didn't write complex programs.
But I decided to give it a try.
At first, these were small experiments.
I asked the AI to create a simple HTML page.
Then a small calculator.
Then the data entry form.
And then the main discovery happened.
Modern AI can do more than just answer questions. He knows how to create solutions.
It turned out that with its help you can:
- create websites;
- write HTML;
- generate interfaces;
- build testing systems;
- develop knowledge bases;
- design full-fledged applications.
It was a real turning point for me.
I stopped looking at AI as a chatbot.
And he began to perceive it as a platform for creating new tools.
Stage 3. First own decisions
After that, the most interesting part began.
Creating your own products.
Not perfect.
Not commercial.
But real ones.
, Interactive instructions
The first big experiment was interactive instructions for employees.
The problem was familiar to many.
PDF files existed.
But few people have read them.
The idea came up to turn the usual instructions into step-by-step interactive materials.
With tests.
Hints.
Navigation.
And the opportunity to study independently.
, Training courses
The next step was to take courses on working with AI.
For example:
- Microsoft Copilot;
- the basics of prompting;
- using AI tools in your work.
It turned out to be especially interesting that artificial intelligence itself helped create a significant part of the materials.
It turned out to be a peculiar effect:
AI helps train people to work with AI.
, Testing systems
Later, knowledge verification systems appeared.
The employee is undergoing training.
Answers the questions.
Gets error analysis.
Sees the final result.
And upon successful completion, he can receive a certificate.
, HTML applications
Then small applications began to appear.
It was here that I realized how powerful a combination of AI and no-code approaches can be.
Many solutions consisted of just one HTML file.
No servers.
No complicated installations.
I opened the file and the system is already running.
, Knowledge bases
The next task was to accumulate corporate knowledge.
Instead of dozens of documents and folders, it is now possible to create structured knowledge bases that are easier to search and use.
What turned out to be the hardest part
Not technology.
And understanding the needs of users.
You can create a beautiful system.
But if it doesn't solve the real problem, it doesn't do much good.
This has become one of the most important lessons.
Stage 4. From requests to AI agents
The next stage was AI agents.
If you explain it as simply as possible:
Previously, the scheme looked like this:
Request → Response.
She looks different now.:
Task → Information search → Analysis → Drawing conclusions → Creating a result.
For example, an agent can:
- Collect information from different sources;
- prepare an analytical report;
- generate training material;
- suggest solutions;
- automatically perform a sequence of actions.
In fact, it's not just a chat anymore.
It is an assistant that is able to perform entire processes.
And this, in my opinion, is where the next stage of AI development begins.
What has changed in my work
The most interesting thing didn't happen in technology.
But in everyday work.
It became smaller:
- routines;
- copying information;
- repetitive actions.
There are more:
- analysts;
- experiments;
- new ideas;
- automation.
It is now possible to launch projects faster.
It's faster to test hypotheses.
Train employees faster.
It's faster to create internal tools.
AI has ceased to be a separate program. It has become part of the workflow.
, Main lessons
1. You don't have to be a developer.
Until a few years ago, many of these tasks required a team of specialists.
Today, a significant part of the solutions can be created independently.
2. It's more important to understand the problem than the technology.
Technology is changing very fast.
User issues remain.
Therefore, it is always necessary to start with the task.
3. Practice is more important than theory.
You can read dozens of articles.
You can watch hundreds of videos.
But real understanding comes only after your own project.
4. Don't try to learn everything at once.
There are more and more AI tools.
It is impossible to study absolutely everything.
It is much more useful to solve one real problem.
5. The future belongs to humans and AI
The greatest effect occurs when the strengths of a person and technology complement each other.
The most unexpected conclusion
When I first started using ChatGPT, it seemed to me that I was learning a new technology.
Today I realize that I was actually studying something completely different.
I learned to turn ideas into working solutions faster.
This turned out to be the greatest value.
The biggest value of AI was not in the answers to the questions.
It's about being able to create things that previously seemed too complicated, time-consuming, or expensive.
🚀 Conclusion
The path continues.
New models, services, and features appear every month.
But the main skill remains the same.
The ability to see a problem and find a way to solve it.
AI does not replace this skill.
It just helps you move faster.
If I look back, my journey started with one simple ChatGPT request.
Today, this path has led me to create my own AI solutions, training systems, interactive services, and experiments with agents.
And it seems to me that this is just the beginning.
How did your journey to AI begin?
Which project was a turning point for you?
What are your own solutions that you have already created using artificial intelligence?
#AstanaHub #AI #ArtificialIntelligence #DigitalTransformation #ChatGPT #Claude #MicrosoftCopilot #AIAgents #Automation #Innovation #FutureOfWork #NoCode #LowCode #Productivity #AITransformation
🚀 Мой путь в AI: от пользователя ChatGPT до создания собственных ИИ-решений
Если бы два года назад мне сказали, что я буду создавать собственные обучающие системы, интерактивные инструкции, AI-агентов и внутренние цифровые сервисы без команды разработчиков, я бы, скорее всего, отнесся к этому скептически.
Тогда для меня искусственный интеллект был просто интересной новинкой.
Очередным технологическим трендом.
Удобным чат-ботом, который умеет отвечать на вопросы.
Но оказалось, что путь от обычного пользователя ChatGPT до создания собственных AI-решений намного короче, чем кажется.
Именно этим опытом я хочу поделиться.
🤔 Как все начиналось
Мое первое знакомство с ChatGPT было таким же, как и у многих.
Любопытство.
Хотелось понять, почему все вокруг говорят об искусственном интеллекте.
Сначала были самые простые запросы:
- написать текст;
- объяснить термин;
- помочь с письмом;
- найти идею для презентации.
Честно говоря, первые ответы одновременно вызывали и восхищение, и скепсис.
С одной стороны, результат был впечатляющим.
С другой — постоянно возникал вопрос:
"А где подвох?"
Тогда я воспринимал ИИ исключительно как умного помощника для работы с текстом.
О создании собственных решений даже речи не шло.
🛠 Этап 1. ИИ как помощник
Постепенно эксперименты превратились в ежедневную практику.
К ChatGPT добавились:
- Claude;
- Microsoft Copilot;
- NotebookLM.
Каждый инструмент начал занимать свое место в рабочем процессе.
ChatGPT
Использовал для:
- подготовки писем;
- служебных записок;
- структурирования информации;
- генерации идей.
Claude
Особенно хорошо показал себя при работе с большими документами:
- договорами;
- отчетами;
- аналитическими материалами.
Microsoft Copilot
Стал помощником внутри экосистемы Microsoft 365.
NotebookLM
Открыл совершенно новый подход к работе со знаниями и документами.
В какой-то момент я заметил интересную вещь.
ИИ начал экономить не минуты, а часы рабочего времени каждую неделю.
Причем происходило это практически незаметно.
То, на что раньше уходил час, теперь занимало 15–20 минут.
То, что раньше откладывалось на потом, стало выполняться сразу.
Вывод
Первым реальным эффектом ИИ для меня стало не качество текстов.
А освобождение времени.
💡 Этап 2. Момент, который все изменил
Однажды возник простой вопрос.
Если ИИ умеет писать код, может ли он помочь создать собственный инструмент?
На тот момент я не был разработчиком.
Я не писал сложные программы.
Но решил попробовать.
Сначала это были небольшие эксперименты.
Попросил ИИ создать простую HTML-страницу.
Потом небольшой калькулятор.
Затем форму ввода данных.
И тут произошло главное открытие.
Современный ИИ умеет не только отвечать на вопросы. Он умеет создавать решения.
Оказалось, что с его помощью можно:
- создавать сайты;
- писать HTML;
- генерировать интерфейсы;
- строить системы тестирования;
- разрабатывать базы знаний;
- проектировать полноценные приложения.
Для меня это стало настоящим переломным моментом.
Я перестал смотреть на ИИ как на чат-бота.
И начал воспринимать его как платформу для создания новых инструментов.
🚀 Этап 3. Первые собственные решения
После этого началась самая интересная часть.
Создание собственных продуктов.
Не идеальных.
Не коммерческих.
Но реальных.
📚 Интерактивные инструкции
Первым большим экспериментом стали интерактивные инструкции для сотрудников.
Проблема была знакома многим.
PDF-файлы существовали.
Но мало кто их читал.
Возникла идея превратить обычные инструкции в пошаговые интерактивные материалы.
С тестами.
Подсказками.
Навигацией.
И возможностью проходить обучение самостоятельно.
🎓 Обучающие курсы
Следующим шагом стали курсы по работе с ИИ.
Например:
- Microsoft Copilot;
- основы промптинга;
- использование AI-инструментов в работе.
Особенно интересным оказалось то, что значительную часть материалов помогал создавать сам искусственный интеллект.
Получился своеобразный эффект:
ИИ помогает обучать людей работе с ИИ.
📝 Системы тестирования
Позже появились системы проверки знаний.
Сотрудник проходит обучение.
Отвечает на вопросы.
Получает разбор ошибок.
Видит итоговый результат.
А при успешном прохождении может получить сертификат.
🌐 HTML-приложения
Затем начали появляться небольшие приложения.
Именно здесь я понял, насколько мощным может быть сочетание AI и no-code подходов.
Многие решения состояли всего из одного HTML-файла.
Никаких серверов.
Никаких сложных установок.
Открыл файл — и система уже работает.
📖 Базы знаний
Следующей задачей стало накопление корпоративных знаний.
Вместо десятков документов и папок появилась возможность создавать структурированные базы знаний, которые проще искать и использовать.
Что оказалось сложнее всего
Не технологии.
А понимание потребностей пользователей.
Можно создать красивую систему.
Но если она не решает реальную проблему, пользы от нее немного.
Именно это стало одним из самых важных уроков.
🤖 Этап 4. От запросов к AI-агентам
Следующим этапом стали AI-агенты.
Если объяснять максимально просто:
Раньше схема выглядела так:
Запрос → Ответ.
Теперь она выглядит иначе:
Задача → Поиск информации → Анализ → Формирование выводов → Создание результата.
Например, агент может:
- собрать информацию из разных источников;
- подготовить аналитический отчет;
- сформировать учебный материал;
- предложить варианты решений;
- автоматически выполнять последовательность действий.
Фактически это уже не просто чат.
Это помощник, который способен выполнять целые процессы.
И именно здесь, на мой взгляд, сейчас начинается следующий этап развития ИИ.
📈 Что изменилось в моей работе
Самое интересное произошло не в технологиях.
А в повседневной работе.
Стало меньше:
- рутины;
- копирования информации;
- повторяющихся действий.
Стало больше:
- аналитики;
- экспериментов;
- новых идей;
- автоматизации.
Появилась возможность быстрее запускать проекты.
Быстрее проверять гипотезы.
Быстрее обучать сотрудников.
Быстрее создавать внутренние инструменты.
ИИ перестал быть отдельной программой. Он стал частью рабочего процесса.
📌 Главные уроки
1. Не обязательно быть разработчиком
Еще несколько лет назад многие из этих задач требовали команды специалистов.
Сегодня значительную часть решений можно создавать самостоятельно.
2. Важнее понимать проблему, чем технологию
Технологии меняются очень быстро.
Проблемы пользователей остаются.
Поэтому всегда нужно начинать именно с задачи.
3. Практика важнее теории
Можно прочитать десятки статей.
Можно посмотреть сотни видео.
Но настоящее понимание приходит только после собственного проекта.
4. Не стоит пытаться изучить все сразу
AI-инструментов становится все больше.
Изучить абсолютно все невозможно.
Гораздо полезнее решить одну реальную задачу.
5. Будущее — за человеком и ИИ
Наибольший эффект возникает тогда, когда сильные стороны человека и технологии дополняют друг друга.
🔍 Самый неожиданный вывод
Когда я только начал использовать ChatGPT, мне казалось, что я изучаю новую технологию.
Сегодня я понимаю, что на самом деле изучал совсем другое.
Я учился быстрее превращать идеи в работающие решения.
Именно это оказалось самой большой ценностью.
Самая большая ценность ИИ оказалась не в ответах на вопросы.
А в возможности создавать то, что раньше казалось слишком сложным, долгим или дорогим.
🚀 Заключение
Путь продолжается.
Каждый месяц появляются новые модели, сервисы и возможности.
Но главный навык остается прежним.
Умение видеть проблему и находить способ ее решить.
ИИ не заменяет это умение.
Он лишь помогает двигаться быстрее.
Если оглянуться назад, мой путь начался с одного простого запроса в ChatGPT.
Сегодня этот путь привел меня к созданию собственных AI-решений, обучающих систем, интерактивных сервисов и экспериментов с агентами.
И мне кажется, что это только начало.
❓ С чего начался ваш путь в AI?
❓ Какой проект стал для вас переломным моментом?
❓ Какие собственные решения вы уже создали с помощью искусственного интеллекта?
#AstanaHub #AI #ArtificialIntelligence #DigitalTransformation #ChatGPT #Claude #MicrosoftCopilot #AIAgents #Automation #Innovation #FutureOfWork #NoCode #LowCode #Productivity #AITransformation
Share
