С нейросетью пост в блог пишут всего на 10% быстрее

Авторы блогов, которые пишут с нейросетью, тратят на пост всего на 10% меньше времени, чем те, кто пишет без неё^[9]. Это данные ежегодного опроса Orbit Media, и средний пост там занимает больше трёх часов^[8]. Черновик нейросеть выдаёт за пару минут, так что почти всё это время уходит на работу вокруг него, в том числе на правку.

Сколько из этого занимает сама правка, отдельно не засекал никто, по крайней мере такого исследования найти не удалось. Ниже разобраны эксперименты и опросы, которые подходят к вопросу с разных сторон, и для каждого сказано, что оно на самом деле измеряло. В конце рассказано, откуда на главной странице Redraft взялись 90 минут на правку и как засечь своё время.

Что показал эксперимент с ChatGPT

Самое известное исследование на эту тему провели экономисты MIT Шакед Ной и Уитни Чжан. В начале 2023 года они дали 453 специалистам письменные задания из их работы, например пресс-релиз, короткий отчёт или деликатное письмо. Среди участников были маркетологи, консультанты, аналитики и HR-менеджеры. Половине разрешили пользоваться ChatGPT. Готовые тексты оценивали люди той же профессии, не зная, кто писал с нейросетью^[1].

С ChatGPT задания делали на 40% быстрее, а оценки за качество выросли на 18%. Результат опубликовал журнал Science, и на него часто ссылаются, когда говорят, что нейросеть ускоряет работу с текстом.

В ранней версии статьи авторы показали, как поменялось само задание. Без ChatGPT участники тратили четверть времени на поиск идей, половину на черновик и ещё четверть на правку. С ChatGPT доля черновика упала больше чем вдвое, а доля правки больше чем вдвое выросла^[2].

Доля правки выросла потому, что всё задание стало короче. В минутах правили совсем недолго. Треть участников сказали, что сдали первый ответ ChatGPT без единой правки. Ещё 53% сказали, что правили, но после того как вставляли текст из чата, оставались в задании в среднем 3,3 минуты, а большинство и вовсе до двух минут. По словам авторов, правка была в основном поверхностной, например заменить заглушку или переставить предложение^[1].

Задание занимало 20–30 минут, тексты оценивали по общему качеству. Звучат ли они как тексты конкретного автора, никто не смотрел. Оценки за сданные тексты оказались не выше, чем за сырой ответ ChatGPT, который исследователи отдали тем же оценщикам. Правка участников не давала тексту плюса^[1].

Со статьёй для блога или клиента так не получится. Статью читают люди, которые замечают шаблоны. Она должна звучать голосом бренда, а факты в ней надо проверять. Поэтому 40% из эксперимента на статью не переносятся.

Почему в обычной работе нейросеть экономит меньше

Ной и Чжан проверяли короткое задание, которое легко поручить нейросети. Когда задачи сложнее, а время считают по всей работе, экономия выходит скромнее.

В эксперименте Гарвардской школы бизнеса и Boston Consulting Group 758 консультантов решали 18 типичных рабочих задач с GPT-4 и без него. С нейросетью они справлялись на 25,1% быстрее и качественнее. Но была ещё одна задача, которую специально подобрали так, чтобы нейросеть с ней не справлялась. Без нейросети её верно решали 84,5% консультантов, а с ней от 60 до 71%, в среднем на 19 процентных пунктов реже. С нейросетью консультанты чаще сдавали неверный ответ, который выглядел убедительно^[3].

Цифра из начала статьи взята из опроса Orbit Media за 2025 год, по первым 688 ответам. Компания каждый год спрашивает авторов блогов, сколько уходит на один пост со всеми этапами, поэтому видно и то, как это время менялось^[9].

С 2022 года, когда появился ChatGPT, средний пост по всем авторам ускорился на 50 минут. 10% из заголовка получаются при другом сравнении, где в одном и том же году авторов с нейросетью сравнивают с теми, кто пишет без неё. И сейчас пост занимает больше трёх часов, дольше, чем в 2014 году^[8].

Опросы обычных работников расходятся между собой в десятки раз. Экономисты Андерс Хумлум и Эмили Вестергор опросили 25 тысяч человек в Дании, среди них журналистов и маркетологов. Те, кто пользуется чат-ботами, по своей оценке экономят в среднем 2,8% рабочего времени, маркетологи до 6,8%^[4]. А «Авито Работа» в марте 2026 года насчитала у россиян около трёх часов в день, раз в десять больше^[6]. В обоих опросах время оценивали сами люди, а это ненадёжно, как показал эксперимент METR, о нём ниже.

Если положить рядом эксперименты MIT и BCG, опрос Orbit и датский опрос, выигрыш падает с 40 до 3%.

Сколько времени съедает текст, который только выглядит готовым

Исследователи BetterUp Labs и Стэнфордской лаборатории социальных сетей придумали для такого текста слово workslop. Так они называют результат нейросети, который выглядит как хорошая работа, но не двигает задачу вперёд. В сентябре 2025 года они опросили 1150 офисных сотрудников в США. 40% получали такой текст за последний месяц, и на разбор каждого случая уходило в среднем около двух часов^[10][11].

Templafy и Sapio Research в 2026 году опросили 2000 офисных сотрудников в Великобритании и США, которые хотя бы раз в месяц делают деловые документы с нейросетью. Среди британцев 96% правят документы, которые сделала нейросеть, 35% говорят, что правка такого документа может занять больше времени, чем если бы они писали сами, а 18% тратят на проверку и правку шесть часов в неделю и больше^[12].

Опросы поменьше говорят о том же. Правят почти все, и многие говорят, что правка занимает больше времени, чем они ждали.

Выборки у этих опросов разные, а свой опрос в Mastera Academy автор сама называет нерепрезентативным, поэтому сравнивать цифры между собой не стоит^[16]. Но во всех опросах текст нейросети перед публикацией правят. В опросе Ahrefs почти без правки публикуют только 7% маркетологов, а в опросе Grow and Convert больше 20% говорят, что текст нейросети фактически переписывают заново^[14][15].

Почему точной цифры нет

Каждое из этих исследований считает своё, одно пост целиком, другое короткое задание, третье разговор с чат-ботом. Правку статьи отдельно не считает никто.

Опросы берут пост целиком, вместе с поиском темы и сбором материала, и полагаются на то, как люди сами оценивают своё время. Эксперимент METR показал, что оценивают его люди плохо. В 2025 году исследовательская организация METR дала 16 опытным программистам 246 задач по программированию из их собственных проектов. С нейросетью они работали на 19% дольше, хотя до эксперимента ждали ускорения на 24%, а после него считали, что нейросеть ускорила их на 20%^[5].

Эксперименты засекают время точно, но берут короткие задания на полчаса, где правкой можно пренебречь.

Есть и третий способ, оценка по переписке. В ноябре 2025 года Anthropic разобрала 100 тысяч анонимных разговоров с Claude. Модель сама оценивала, сколько заняла бы каждая задача без нейросети и насколько быстрее она идёт с ней. Без нейросети вышло в среднем 1,4 часа, а с ней примерно на 80% быстрее. Но авторы оговаривают, что не учитывают работу, которая нужна, чтобы довести ответ Claude до готового результата, то есть как раз правку^[7].

В подборках статистики ходят цифры вроде «4,8, 11,2 и 24,7 минуты на правку» или «41% правят от 5 до 20 минут». Первоисточник у этих цифр не находится, поэтому здесь их нет.

Откуда 90 минут

На главной Redraft написано, что на правку черновика уходит 90 минут. Это ориентир по источникам выше, отдельного замера за ним нет. Он меньше времени на пост целиком и меньше двух часов, которые уходят на разбор одного неудачного результата нейросети. Если пост занимает больше трёх часов, а правка около полутора, становится понятно, почему нейросеть экономит всего 10%. Черновик она пишет за минуты, а почти половина времени поста уходит на правку.

Если править 20 текстов в месяц, это 30 часов. Подставьте, сколько текстов вы правите и сколько минут уходит на один.

На что уходит время правки

В правке текста нейросети три задачи, и времени они занимают по-разному.

Быстрее всего найти штампы. Связки вроде «кроме того», усилители вроде «играет ключевую роль» и канцелярит видны с первого прочтения, их остаётся вычеркнуть или заменить. Ритм править дольше. Когда предложения идут одно за другим одинаково тяжело, простой заменой слов не обойтись, приходится переписывать весь абзац. Больше всего времени уходит на факты. Нейросеть уверенно приводит цифры и ссылки, которых не существует, поэтому каждую надо открыть и сверить с источником.

Как всё это выглядит на настоящем абзаце из ChatGPT, разобрано в статье о признаках ИИ в тексте.

Признаки ИИ в тексте, которые видно без детектора

Чтобы заподозрить нейросеть, заказчику и редактору не нужен детектор. Признаки на настоящем абзаце из ChatGPT и ответ, есть ли у него водяные знаки.

Как сократить время на правку

Часть штампов можно убрать ещё до правки, если сразу попросить нейросеть писать без них. Список запретов в промпте помогает, но не до конца, и где именно он перестаёт работать, разобрано в статье о промптах для очеловечивания текста.

Саму правку быстрее делать по порядку. Сначала смысл и факты, чтобы не шлифовать абзац, который потом всё равно уйдёт. Потом штампы, потом ритм. Пошаговый разбор есть в статье о том, как убрать признаки ИИ из текста.

Как засечь время на правку у себя

Раз общей цифры нет, полезнее всего узнать свою. Для этого хватит пары недель:

1. Возьмите несколько черновиков из нейросети разной длины и жанра, например пост, статью и описание услуги.
2. Засеките, сколько уходит на правку каждого до текста, который вы готовы опубликовать или сдать.
3. Отметьте, сколько из этого ушло на штампы, сколько на ритм и сколько на проверку фактов.
4. Чтобы сравнить способы, правьте другие черновики после промпта со списком запретов или после Redraft и засекайте время так же.

Источники

1. 1Noy S., Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 2023
2. 2Noy S., Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Working paper, MIT, 2023
3. 3Dell’Acqua F. et al. Navigating the jagged technological frontier. Organization Science, 2026
4. 4Humlum A., Vestergaard E. Large language models, small labor market effects. BFI Working Paper, 2025
5. 5METR. Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity, 2025
6. 6CNews. Россияне экономят в среднем около трёх рабочих часов благодаря использованию ИИ, 2026
7. 7Anthropic. Estimating AI productivity gains from Claude conversations, 2025
8. 8Orbit Media. Blogging statistics 2026
9. 9Orbit Media. AI uses for content marketing, 2025
10. 10Harvard Business Review. AI-generated workslop is destroying productivity, 2025
11. 11BetterUp Labs. Workslop
12. 12CFOtech. UK workers lose time editing AI business documents, 2026
13. 13Upwork Research Institute. AI-enhanced work models, 2024
14. 14Ahrefs. Marketers and AI content creation, 2026
15. 15Grow and Convert. AI writing survey, 2025
16. 16Mastera Academy. ИИ: это нормально?, 2026