Искусственный интеллект в медиа окончательно перешёл из категории «будущее» в категорию инструментов. Сегодня редакции вроде Business Insider, The Independent и Los Angeles Times используют ИИ для прикладных задач: от расшифровки интервью до глубокого анализа документов и SEO.
На первый план выходит вопрос: на какой платформе строить работу? Мы сравнили экосистемы Google и OpenAI, чтобы понять, чем они отличаются и какой «ИИ-комбайн» лучше подходит для разных задач.
Unsplash, Igor Omilaev
Экосистема против швейцарского ножа
Если рассматривать эти платформы, то на первый взгляд может показаться, что они ничем не отличаются друг от друга. И в чате с Gemini, и в чате с GPT искусственный интеллект может выполнять базовые задачи пользователя: объяснить что-то простым языком, найти информацию или сгенерировать картинку. Отличия находятся чуть глубже, и с высока их не разглядеть.
Умный офис
Когда пользователь оформляет подписку Google One AI Premium – она стоит от 20 долларов в месяц – он получает доступ к искусственному интеллекту в привычных приложениях компании.
В боковой панели Google Docs, Slides, Sheets, Drive и Gmail пользователи могут задавать запросы ИИ и поручать ему различные задачи. С помощью Gemini можно, например, подготовить пост для соцсетей, текст рассылки или другой контент с учётом особенностей целевой аудитории.
Пользователю нужно подготовить отдельный Google-файл с описанием проекта и портретом аудитории. Далее в чате Gemini достаточно упомянуть нужный документ через команду «@Название_документа» и сформулировать задачу. Например: «Сгенерируй пост, опираясь на инструкции из @Аудитория». После этого ИИ создаёт текст с учётом заданных параметров.
В Google Slides Gemini может предложить структуру выступления или написать текст для слайдов на основе данных из Docs. Также в редакторе презентаций есть генератор изображений, который позволяет создавать картинку по запросу вместо поиска стоковых фотографий.
А в прошлом году Google также представил обновление сервиса для видеоконференций Google Meet – синхронный перевод аудио. Функция работает на базе Gemini и сохраняет оригинальную интонацию и паузы говорящего при переводе. При запуске инструмент поддерживает двунаправленный перевод между английским и испанским, французским, немецким, португальским и итальянским.
Мастерская GPT
Chat GPT работает иначе, он напоминает швейцарский нож: один инструмент, много функций. Пользователь сам создаёт своё рабочее пространство внутри чат-бота.
С помощью функции «Проекты» юзер может отделить чаты на разные материалы, темы и сферы деятельности. К примеру, сделать один проект для SMM, другой – для аналитических данных, третий – для перевода текстов.
Кроме того, внутри ChatGPT есть кастомизированные ассистенты – GPT’s. Это не просто настройки чата, а микро-приложения под конкретные задачи: написание сценариев, генерация идей или проверка фактов. Например, мы в редакции «Соли» в прошлом году сделали инструмент «Промтовщик». Он помог нам проанализировать десятки материалов, которые редакция написала за последние годы, и сделать гайд по устойчивости медиа.
Есть и более сложные примеры. В конце 2024 года филиппинский журналист Джеймарк Тордесилья создал Budget Bot. Инструмент ищет данные на сайтах госведомств, систематизирует их и сравнивает расходы бюджета за разные годы, находя аномалии.
Данные и стиль общения
Если для генерации писем и идей подходит почти любой чат-бот, то для работы с данными нужны специальные инструменты. Здесь пути Google и OpenAI довольно сильно расходятся.
NotebookLM – библиотека
NotebookLM работает по принципу Source Grounding (привязка к источнику). В отличие от других чат-ботов, ИИ от Google ограничивается только теми документами, которые в него загрузили. Это уменьшает риски галлюцинаций. Для каждого своего утверждения ИИ создаёт сноску, которая переносит пользователя на фрагмент документа, из которого взята информация.
Ещё у NotebookLM есть функция Audio Overviews. После того как пользователь загрузит в систему научную статью или финансовый отчет, он может переделать информацию в подкаст: два ИИ-ведущих обсудят материал, расставят акценты и помогут понять суть документа на слух. Да, лучше перед этим прописать настройки, тон и серьёзность ведущих, чтобы это не звучало слишком наигранно и бесчеловечно.
OpenAI Deep Research – поисковик
Если NotebookLM анализирует то, что уже есть, то OpenAI Deep Research ищет новые источники и информацию. Это агент-исследователь, который выходит в открытый интернет. Вместо того чтобы выдавать быстрый ответ, инструмент может потратить около 5-10 минут на поиск.
Как это работает технически:
- планирование: ИИ строит цепочку шагов, определяет, какие именно ресурсы ему нужны;
- масштаб: Deep Research может изучить сотни источников (в среднем от 100 до 200 веб-страниц и PDF-файлов) за один сеанс;
- аналитика: он сравнивает данные из разных источников, ищет противоречия и проверяет информацию;
- результат: На выходе пользователь получает структурированный текст объёмом до 5000 слов с кликабельными ссылками на первоисточники.
«Живой» собеседник и Занудный помощник
Различаются платформы и в том, как они звучат:
- ChatGPT: более гибкий, «человечный» и адаптивный. В модель можно загрузить настройки. К примеру, указать имя пользователя и чем он занимается, добавить предпочтения или требования для генерации ответов ИИ. Модель будет использовать их каждый раз, когда отвечает.
- Gemini: чаще всего выступает как нейтральный помощник. Его тон более сухой и деловой по умолчанию. Это хорошо для саммари и технической документации, но если нужен креатив для брейншторма или развития темы, его придется настраивать промптами вручную.
Если подытожить, то:
OpenAI строит приложение и пытается удержать пользователя внутри своего интерфейса. Компания превращает ChatGPT в полноценное рабочее пространство: даёт возможность структурировать чаты по папкам, создаёт внутренние инструменты и добавляет функции, которые заменяют сторонние сервисы.
Google, наоборот, старается добавить ИИ в наибольшее число приложений. Цель компании – задержать пользователя в своей экосистеме.
ChatGPT остается самым популярным чат-ботом. Но данные Similarweb на начало 2026 года показывают, что его массовость ослабевает. За год его доля в общем объёме мирового трафика ИИ-сервисов снизилась с 85% до 68%. В это же время доля Google Gemini выросла с 5% до 18,2%. Этот рост связывают с тем, что Google встраивает ИИ в свои самые массовые продукты: Android, YouTube и Карты.
