Як уникнути «AI slop»: стратегія Hormozi для голосового контенту, промптів і робочих потоків
Підприємець Алекс Хормозі, чиї бізнеси генерують понад $250 млн на рік, публічно називає штучний інтелект своїм пріоритетом номер один. Водночас у його компанії Acquisition.com дійшло до того, що CEO Лейла Хормозі розіслала всім співробітникам жорсткий внутрішній меморандум: припинити писати службові записки за допомогою «чистого» AI. Причина — потік беззмістовної, стандартизованої корпоративної мови, яку вона прямо назвала «AI slop».
На цьому тлі стає цікаво не те, що Хормозі «користується AI», а як саме він вбудовує його в роботу компаній. У розмові з автором каналу Austin Marchese він розкладає свою систему на чотири опори. Перша — «дані як рів», про яку йдеться в іншому матеріалі цієї серії. Тут зосередимося на трьох наступних: «голос спочатку, AI потім», проєктування робочих потоків замість ролей і ефект компаунду від дрібних покращень.
Це не історія про магічні промпти, а про те, як не віддати мислення моделі, перетворивши її на інструмент, а не на автора.
«AI slop» і меморандум Лейли: коли штучний інтелект робить людей дурнішими
Кульмінаційний момент у внутрішній культурі Acquisition.com настав тоді, коли Лейла Хормозі надіслала всій компанії лист із вимогою змінити підхід до AI. Вона прямо написала, що «їй до смерті набридло читати AI slop, особливо в меморандумів». У тексті вона перерахувала характерні «маркери» такого письма: фрази на кшталт «delve into», «signals that», «synergies» та інший корпоративний жаргон, яким ніхто не говорить у реальному житті.
Ці мовні конструкції стали для неї сигналом: автор не думав самостійно, а просто натиснув кнопку в чат-боті. І це вже не питання стилю, а питання якості управлінських рішень.
Алекс Хормозі публічно підсилює цю позицію. Він говорить, що його дратує, як «значна частина світу майже миттєво перетворилася на AI slop» і що це «робить людей дурнішими», бо вони перестають думати самі й дозволяють моделі приймати рішення за них. Проблема не в тому, що текст граматично правильний, а в тому, що людина втрачає контекст: чому саме таке рішення було прийняте, які були альтернативи, які компроміси.
Управлінський ризик тут очевидний. Якщо менеджер приносить ідеально відформатований, але порожній документ, керівник не може бути впевнений, чи автор справді розуміє викладене. Один із членів команди Marchese, за його словами, почав надсилати йому повідомлення, які явно були написані AI. І проблема була не в стилі, а в тому, що стало незрозуміло, чи людина взагалі осмислила те, що відправляє.
У цьому контексті меморандум Лейли — не про «заборону AI», а про повернення відповідальності за думку людині. І саме тут з’являється другий стовп системи Хормозі: голос спочатку, AI потім.
Голос спочатку, AI потім: «аутсорсити друк, а не мислення»
Ключова формула, яку Алекс Хормозі використовує для опису правильної ролі AI, звучить просто: «Ви не можете аутсорсити мислення. Ви все одно будете винагороджені за якість свого судження і свого смаку. Те, що ми справді хочемо зробити з AI, — це аутсорсити друк».
Інакше кажучи, модель може «клацати по клавіатурі» замість вас, але не повинна вигадувати, що саме писати. Ідеї, позиція, логіка — це зона відповідальності людини.
Саме проти зворотної практики й виступила Лейла Хормозі. У своєму меморандумі вона не лише розкритикувала «AI slop», а й запропонувала конкретну альтернативу. Вона сформулювала два базові правила для співробітників:
По-перше, перший драфт має створюватися голосом. Використовувати диктування, голосові нотатки, будь-який інструмент, який дозволяє швидко «вилити» власні думки в сирому вигляді. Головне — щоб це були саме ваші слова, ваша структура, ваші приклади.
По-друге, AI має «робити текст кращим, а не замінювати мислення». Тобто модель підключається вже після того, як людина сформулювала свою позицію. Вона може покращити стиль, структуру, логіку викладу, але не повинна вигадувати зміст із нуля.
Алекс Хормозі підкреслює це окремо: «AI не придумує ідею. Це дуже важливо. AI не придумує ідею. Він бере ідею, яка вже є в мене, видає мені результат, а я потім його коригую й редагую. Ідея — це все ще альфа». У світі, де будь-хто може натиснути кнопку «згенерувати текст», саме здатність думати стає конкурентною перевагою.
Цей підхід змінює й формат взаємодії з моделлю. Замість того, щоб просити її «написати меморандум про X», Хормозі та Marchese радять використовувати AI як співрозмовника. Один із промптів, який пропонується для роботи з меморандумами, завершується фразою: «Проінтерв’юй мене, щоб допомогти виявити прогалини в моєму мисленні». Тобто модель не заповнює порожнечі загальними фразами, а витягує з людини додаткові деталі, уточнення, аргументи.
У такій конфігурації AI стає редактором і фасилітатором мислення, а не автором. Людина приносить «сирий» голосовий драфт, модель допомагає структурувати, уточнити, зробити текст читабельним. Але інтелектуальна власність — у буквальному сенсі — залишається людською.
Щоденні голосові логи й запис зустрічей: як будувати власний AI-клон
Голос у системі Хормозі — це не лише спосіб уникнути «AI slop» у документах. Це ще й основний канал збору даних для внутрішніх AI-систем. Якщо перший стовп його підходу — «дані як рів», то голос і транскрипти — один із головних способів наповнити цей рів.
Хормозі пропонує два прості, але системні інструменти, які можуть впровадити практично будь-які компанії.
Перший — записувати зустрічі. На ринку багато сервісів, які обіцяють автоматично створювати списки завдань, резюме й інші «розумні» функції. Але в його логіці головна цінність не в цьому. Важливо одне: отримати повний текстовий транскрипт розмови й додати його до власного дата-сету.
Ці розмови — концентрат реальних рішень, аргументів, заперечень, прикладів. Вони фіксують, як саме мислить засновник, топ-менеджер, експерт. Саме з таких матеріалів Хормозі «збирає» свій внутрішній AI-клон, який дозволяє йому «бути в нескінченній кількості місць одночасно». Команда може звертатися до системи замість того, щоб щоразу чекати особистої відповіді.
Другий інструмент — щоденні голосові логи. Хормозі рекомендує використовувати сервіси на кшталт Whisperflow або Hex, які дозволяють говорити з комп’ютером замість того, щоб друкувати. Наприкінці дня людина може просто продиктувати короткий звіт: над чим працювала, що вдалося, що ні, які зробила висновки.
Ці голосові нотатки автоматично транскрибуються й теж потрапляють у внутрішні AI-проєкти. З часом формується жива, динамічна база знань, яка відображає не лише формальні документи, а й реальний процес мислення команди.
У результаті, коли Хормозі формулює промпт на кшталт: «Виходячи з усього, що я завантажив про свій бізнес, цілі та минулі результати, допоможи мені обдумати це рішення / стратегію / проблему, посилаючись на те, що вже працювало для мене, а що ні», модель справді має на що спиратися. Вона не вигадує «загальні поради», а працює з конкретним досвідом конкретної компанії.
Цей підхід добре ілюструє, як у системі Хормозі поєднуються другий і четвертий стовпи: голос як первинне джерело й ефект компаунду від щоденних дрібних внесків у базу знань.
Від ролей до робочих потоків: чому промпт — це новий SOP
Третій стовп системи Хормозі — радикальна зміна оптики щодо того, як організована робота в компанії. Він пропонує бізнесам перейти від мислення «ролями» до мислення «робочими потоками».
У традиційній моделі компанія мислить категоріями «людей на посадах»: маркетолог, сейлз, продакт-менеджер. Кожна роль — це набір завдань, які «просто робить ця людина». Хормозі пропонує розкласти ці ролі на послідовності конкретних кроків: які саме дії виконуються, у якій послідовності, з якими вхідними й вихідними даними.
Він описує це так: більшість ролей — це «коло з шести-семи робочих потоків, у які людина вбудована». Перехід до мислення робочими потоками — це, за його словами, перехід від «2025-го, де ми думаємо про людей на місцях», до «2030-го, де ми мислимо категоріями сирих вхідних і вихідних даних, які створюють цінність».
У цьому контексті промпт до AI стає аналогом стандартної операційної процедури (SOP). Коли компанія наймає співробітника, вона дає йому SOP — покроковий опис, як виконувати завдання. З AI відбувається те саме: промпт — це інструкція, як модель має працювати, щоб видати потрібний результат.
Хормозі формулює це прямо: «Що таке промпт? Ви даєте їм операційну процедуру, щоб отримати вихід. Промпт — це SOP». І звідси випливає важливий висновок: більшість промптів людей «занадто короткі». Вони намагаються «аутсорсити роботу співробітнику одним реченням».
Якщо компанія хоче якісний результат, їй потрібно розбити завдання на кроки й описати кожен із них. Саме тут критично важлива роль доменної експертизи. Той, хто розуміє, як виглядає «хороший результат» у конкретній сфері, має сформулювати промпт як повноцінний SOP.
Цей підхід видно й у тому, як Хормозі будує команду. У його вакансіях немає ролі «Head of AI», який «має вирішити все, що пов’язано з штучним інтелектом». Натомість кожна позиція — від директора з маркетингу до продакт-менеджера й продюсера соцмереж — містить вимогу володіти AI-інструментами у своїй сфері: AI-системи контенту, AI-інструменти планування, AI-генерація контенту.
Логіка проста: доменний експерт краще за всіх знає, як має виглядати якісний результат, і саме він має описати для AI робочий потік, який до цього результату веде.
Один AI на одне завдання: як дрібні покращення накопичуються
Четвертий стовп системи Хормозі — ефект компаунду. Він не формулюється як окрема теорія, але простежується в тому, як він описує побудову AI-систем.
У прикладі з продажами Хормозі розбиває процес на кілька окремих етапів. Спочатку — кваліфікація ліда. Потім — відповідь лідові. Потім — бронювання зустрічі. Для кожного з цих кроків створюється окремий AI-робочий потік, зі своїм промптом-SOP, своїми вхідними й вихідними даними.
У результаті виходить не «одна велика AI-система, яка робить усе», а набір дрібних, чітко визначених «агентів», кожен із яких відповідає за свою ділянку роботи. Це дає кілька практичних переваг.
По-перше, коли щось ламається, легко зрозуміти, де саме. Якщо є п’ять кроків і кожен має свій промпт, можна швидко локалізувати проблему: наприклад, кваліфікація працює добре, але відповіді лідам — ні. Це не абстрактна «помилка AI», а конкретний SOP, який потрібно переглянути.
По-друге, кожен крок можна покращувати незалежно. Якщо компанія хоче підвищити якість кваліфікації, їй не потрібно переписувати всю систему. Достатньо сфокусуватися на одному промпті, додати більше прикладів, уточнити критерії, змінити структуру вихідних даних.
Саме тут проявляється ефект компаунду. Кожне невелике покращення на окремому етапі — трохи краща кваліфікація, трохи точніші відповіді, трохи вища конверсія в бронювання — у сумі дає суттєвий приріст ефективності всієї системи. І чим більше таких дрібних покращень накопичується, тим сильнішим стає «AI-двигун» компанії.
Цей підхід добре узгоджується з усією чотириступеневою системою Хормозі. Дані створюють рів, голос забезпечує автентичність і глибину, робочі потоки й промпти-SOP структурують роботу, а послідовні дрібні покращення в кожному з них дають довгострокову перевагу.
Висновок: AI як редактор, а не автор, і як система, а не «чарівна кнопка»
Модель використання AI, яку демонструють Алекс і Лейла Хормозі, різко контрастує з популярною практикою «натиснути кнопку й отримати готовий текст». У їхній системі штучний інтелект — це:
інструмент для аутсорсингу друку, але не мислення;
редактор і співрозмовник, який допомагає структурувати й уточнювати власні ідеї;
механізм, що працює на основі багатого внутрішнього дата-сету, зібраного з реальних зустрічей, голосових логів і робочих документів;
набір вузьких робочих потоків із чіткими промптами-SOP, а не монолітна «чорна скринька».
Меморандум Лейли проти «AI slop» — це не відкат від технологій, а спроба повернути баланс між людським мисленням і машинною обробкою. У світі, де будь-хто може згенерувати бездоганно відформатований, але порожній текст, саме здатність думати, формулювати й відповідати за свої ідеї стає тим самим «альфа-активом», про який говорить Хормозі.
Для компаній, які прагнуть інтегрувати AI не як модну іграшку, а як інфраструктуру, ця модель пропонує чіткий вектор: записувати й оцифровувати власне мислення, будувати системи навколо голосу й реальних робочих потоків, розглядати промпти як повноцінні SOP і системно покращувати кожен крок. Саме так, а не через «чарівні промпти», формується справжня AI-перевага.