В условиях растущей конкуренции за грантовое финансирование многие специалисты и организации сталкиваются с проблемой эффективного и качественного оформления заявок. Применение современных технологий искусственного интеллекта для автоматизации и улучшения процесса написания грантов стало одним из перспективных направлений. Платформа Changefinder, разработанная Гарри Херцбергом, предлагает уникальный подход к решению этой задачи и дает важные уроки для разработчиков подобных решений. Одна из главных задач Changefinder состояла в помощи людям, которые подавали заявки на гранты. Инструмент позволял пользователям вводить вопросы грантовой заявки вместе с черновиками ответов, после чего система предоставляла оценку, специфические рекомендации по улучшению и даже предлагала переработанный вариант текста.
Такой подход помогал сделать ответы более ясными, соответствующими требованиям конкретного гранта и привлекательными для финансирующих организаций. Среди наиболее значимых успехов проекта стоит отметить реальный финансовый результат, достигнутый пользователями. Сообщается, что через улучшенные при помощи AI-доработок грантовые заявки было собрано свыше 850 000 долларов. Это подтверждает практическую ценность и эффективность инструмента, который не ограничивался лишь предоставлением текстовых подсказок, но помогал прямо увеличить шансы на получение финансирования. Ключевым преимуществом стала простота и полезность вывода.
Вместо общих рекомендаций или сухих формальных заметок Changefinder комбинировал три элемента: оценку ответа, конкретные комментарии по структуре и содержанию, а также полноценный пересмотр текста. Такой комплексный подход делал советы максимально полезными и позволял быстро и четко понять, что можно улучшить. Также важным моментом стало умение инструмента учитывать контекст конкретного гранта. Пользователи могли задавать тип гранта — будь то сфера образования, стартапы, проекты, направленные на содействие социальной справедливости, — или даже загружать конкретные критерии оценки, предоставленные грантодателем. Это делало рекомендации не абстрактными, а реально нацеленными на успешное выполнение требований, тем самым повышая шансы на положительный исход.
Несмотря на перечисленные плюсы, не все идеи и подходы оказались успешными. Прежде всего, попытки продавать Changefinder напрямую благотворительным фондам, которые могли бы рекомендовать его своим заявителям, столкнулись с серьезными препятствиями. Большинство учреждений оказались недостаточно ресурсными и не были готовы добавлять в собственные процессы дополнительный этап с использованием нового инструмента. Это показало ограниченность предложений, ориентированных на организации, а не на конечных пользователей. Еще одним проблемным моментом стала попытка самостоятельно обучить модель искусственного интеллекта.
Разработчик выделил, что эта часть проекта оказалась неудачной. Напротив, сильный системный запрос и логика, встроенная в подсказки (промпты), показывали такие же результаты, не требуя крупных затрат на обучение и не добавляя сложности к поддержке продукта. Этот урок важен для всех, кто планирует углубленное машинное обучение: порой проще и эффективнее использовать продуманный подход к формированию запросов. Пользовательский интерфейс, который казался простой оберткой для AI-механизма, на практике стал сложной задачей. Целевая аудитория грантовых заявителей далеко не всегда обладает продвинутыми техническими навыками, и интерфейс должен был быть максимально интуитивным, легким и спокойным.
Создание именно такой среды заняло гораздо больше времени и ресурсов, чем предполагалось, но оказалось критически важным для привлечения и удержания пользователей. Опыт Changefinder подчеркивает важность качественного опыта взаимодействия с пользователем в современных AI-продуктах. Не достаточно просто разработать хороший алгоритм анализа текста; необходимо учитывать, как именно будут восприниматься и использоваться рекомендации. Правильное оформление, доступная подача информации и четкие указания по следующему шагу существенно влияют на результативность. В условиях жесткой конкуренции за гранты и высокого спроса на качественные консультационные сервисы существует значительный разрыв между потребностью в помощи и возможностями масштабного внедрения решений.
Этот факт диктует необходимость гибкости и быстрого реагирования на изменения. Успех проекта требует готовности в любой момент менять модели, перенастраивать процессы или рефакторить код, чтобы всегда оставаться на уровне лучших практик и технологий. Особая роль отводится живому диалогу с реальными грантовыми писателями, которые могут дать ценные инсайты и помочь точно понять их проблемы и потребности. Зачастую использование собственных или ограниченных контактов приводит к искажению понимания задачи. Поэтому важно активно искать и общаться с представителями своей аудитории, чтобы создавать по-настоящему полезный и востребованный продукт.
Гарри Херцберг открыто делился своим системным промптом и обсуждал возможность открытого исходного кода для Changefinder, а также развивал идеи по созданию оценщика ответов на основе загруженных пользователем критериев. Это открывает перспективы коллаборации и развития технологии в сообществе, что может стать следующим шагом в развитии автоматизированной помощи при написании грантов. Опыт разработки Changefinder наглядно демонстрирует, что успешное AI-приложение — это не только технология, но и комплексный продукт, ориентированный на потребности реальных пользователей и готовый адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. В условиях постоянной эволюции грантового поля, умение слушать, быстро меняться и предлагать понятные решения становится ключом к успеху.
