Как AI создаёт презентации

Теперь ты понимаешь, что могут делать AI-презентации — и где они борются. Но как это на самом деле работает? Что происходит в компьютере, когда ты отправляешь промпт для презентации?

Три этапа от промпта к слайду

Когда ты отправляешь промпт генератору презентаций, AI проходит три основных этапа:

Этап 1: Понимание текста и извлечение контента

AI »читает« твой промпт и пытается понять, что тебе нужно. Это не тривиально. Промпт »Бизнес-презентация о новом программном продукте для стартапов. Аудитория: инвесторы. Тон: уверенность и инновация« для людей сразу ясен.

AI должна разбить этот текст на компоненты:

• Тема: »программный продукт«
• Аудитория: »инвесторы« → означает: осведомленность о рисках, фокус на ROI
• Тон: »уверенность, инновация« → означает: цвета как синий/зелёный (доверие), макеты с современными формами

AI выучила связывать определённые ключевые слова с визуальными паттернами. »Инвестор-питч« активирует другой шаблон, чем »учебный материал«. Это распознавание языковых паттернов, а не истинное понимание.

Этап 2: Создание макета и структуры

После того, как AI поняла, что тебе нужно, она должна решить: сколько слайдов? Какой макет для какого слайда?

Есть различные стратегии:

• Классификация типов: »Это титульный слайд, проблемный слайд, слайд решения, слайд CTA«
• Назначение шаблона: каждый тип получает предопределённый макет
• Последовательность: AI упорядочивает контент в логическом порядке

Это ещё не дизайн. Это структура. AI говорит: »Слайд 1: текст в центре, крупный шрифт.« »Слайд 2: три ящика рядом.« »Слайд 3: изображение слева, текст справа.«

Всё это основано на миллионах примеров презентаций, которые AI »видела« во время обучения. Она выучила: для инвестор-питчей эта последовательность хорошо работает. Для обучения эта. Для творческих питчей та.

Этап 3: Визуальный дизайн и выбор активов

Теперь идёт »волшебная« часть. AI должна решить визуально:

• Какие цвета? (генератор цветовой палитры)
• Какие шрифты? (правила типографии)
• Какие иконки или изображения? (база данных активов или генерация)
• Какие эффекты? (анимации, переходы)

Для цветов AI использует принципы теории цвета, которые она выучила:

• »Инвестор-питч« → достоверный → синий, зелёный, белый
• »Творческий питч« → энергичный → оранжевый, розовый, контрасты
• »Обучение« → дружелюбно-ясный → светло-синий, серый, много белого пространства

Для изображений AI опирается на свои обучающие данные или генерирует изображения (если у неё есть генеративная модель изображений). Она выбирает изображения, которые подходят тону — »инвестор-питч« = профессиональные деловые фотографии, »творческий питч« = экспериментальные, цветные изображения.

Почему структура легка, рассказывание сложно

Вот суть проблемы: AI очень хорошо справляется с структурой. Она может сказать: »точка 1 получает слайд, точка 2 тоже, точка 3 тоже.« Это механично.

Но AI не может решить: »точка 1 — это в самом деле напряжение, точка 2 — это разрешение, точка 3 — это урок.« Это требует эмоционального понимания.

Пример: ты говоришь, »презентация о проблеме нашего стартапа и нашем решении.« AI делает:

• Слайд 1: название
• Слайд 2: проблема (с красными изображениями, символами предупреждения)
• Слайд 3: решение (с зелёными изображениями, символами победы)

Это симметрично, это структурировано. Но это не убедительно. Великий дизайнер питча сказал бы:

• Слайды 1-3: изобразить проблему очень драматично (долго оставаться с болью)
• Слайд 4: первый намёк на решение (»есть путь«)
• Слайды 5-6: медленно строить решение (аудитория »выпускает« его)

Это нарратив. Это рассказывание. AI не может это автоматически генерировать.

Три типа задач в презентациях

Теперь соединяем это с твоими опытами из K01-K06. Есть три типа задач, с которыми AI может справиться в презентациях — и три слабости:

Тип задачи 1: структурирование

AI — мастер в структурировании контента. Ты даёшь хаотичный текст: »стартап делает программу, помогает компаниям экономить, быстро, безопасно, стоит X.« AI структурировала бы это как:

• Слайд 1: что это? (название)
• Слайд 2: какая проблема? (боль)
• Слайд 3: как это помогает? (экономия, скорость, безопасность)
• Слайд 4: цена
• Слайд 5: Call to Action

Это хорошо. Это полезно. AI упорядочивает хаос.

Тип задачи 2: визуализация

AI может переводить визуально. Ты говоришь: »мы экономим компаниям 40% затрат за 3 месяца.« AI генерирует слайд с:

• большой номер »40%«
• столбчатая диаграмма показывает сравнение затрат
• часы показывают »3 месяца«

Это не творчество, но это полезно. AI берёт абстрактные числа и делает их визуальными.

Тип задачи 3: согласованность

AI может поддерживать согласованность на множестве слайдов. Она гарантирует, что все 20 слайдов подходят друг другу — одна цветовая палитра, одинаковые стили значков, одна типография. Это ценно. Люди это часто забывают.

Слабость 1: понимание иерархии

AI не знает, что действительно важно. У тебя 10 пунктов. AI будет стараться представить их поровну. Хороший дизайнер сказал бы: »пункты 1, 2, 3 центральные. Пункты 4-10 — поддержка. Эти должны иметь визуально разное значение.«

AI не может это решить одна. Ей нужно явное направление.

Слабость 2: эмоционально-визуальное согласование

AI может прочитать тон как »уверенность«, но она не может чувствовать эмоциональную глубину. Настоящий дизайнер инвестор-питча знал бы: »после проблемного слайда аудитория нужна надежда. Так что теперь я показываю решение — но не сразу. Дай им дышать. Потом — бум — решение.«

AI этого не делает. Она структурирует, но не оркеструет.

Слабость 3: культурная контекстуализация

AI знает »стандартные паттерны«, но она не знает культуру твоей специфической аудитории. Если ты представляешь немецкому банку, тебе нужны серьёзность и точность. Если ты представляешь калифорнийскому технологическому стартапу, тебе нужны энергия и иррелевантность.

AI будет делать что-то нейтральное — это работает для обоих, но это сияет ни для одного.

Разница между »работает« и »попадает«

Важное различие:

• Презентация, которая »работает«, передаёт информацию. Зритель понимает твою идею.
• Презентация, которая »попадает«, передаёт информацию + эмоцию + убеждение. Зритель чувствует что-то.

AI может »работать«. AI может »попадать« только если ты ей очень явно говоришь как.

Пример: ты хочешь, чтобы слайд 5 инвестор-питча говорил аудитории: »вот момент, когда всё становится возможным.« AI не может это генерировать из ничего.

Но если ты скажешь: »слайд 5: решение. Тон: момент надежды. Визуально: большое изображение, свет пробивается.« — то AI сделает что-то близко к этому.

Кросс-ссылки: сравнение с K01-K06

Вспомни теоретические уроки из других кластеров:

• K01 (текстовая теория): текст линеен. AI легко понимает последовательность. Но эмоция в тексте сложна для AI.
• K02 (музыкальная теория): музыка имеет временное измерение. AI генерирует временную последовательность, но эмоционально-психологические дуги напряжения сложны.
• K03 (теория изображений): изображения статичны. AI может делать визуальный дизайн, но не последовательные нарративы.
• K04 (видео-теория): видео — это время + пространство. AI может интерполировать, но дуги нарратива сложны.
• K05 (аудиотеория): аудио — это тон + время. AI может структурировать, но »голос« сложен.
• K06 (кодовая теория): код — это логика. AI понимает структуры, но творческие решения сложны.

K07 (презентации): презентации — это структура + визуальное + нарратив. AI хороша в структуре и визуальном. Нарратив сложен.

Паттерн: чем больше эмоциональное измерение имеет медиум, тем сложнее для AI.

Мысль на вынос

Когда ты понимаешь, как AI генерирует презентации — что это структура + назначение шаблона + визуальные правила — ты также понимаешь, как оптимально использовать AI.

Ты даёшь AI структуру: »название, проблема, решение, доказательство, CTA.« Ты даёшь ей визуальное направление: »доверие, не творчество.« Ты даёшь ей тон: »энергичный, не формальный.«

И тогда AI добавляет то, что она хорошо делает: согласованность, быструю итерацию, визуальную согласованность.

Это оптимальное сотрудничество: ты думаешь, AI выполняет.