Справочник паттернов AI-слопа (34 паттерна)

July 23, 2026 · View on GitHub

Рабочий справочник скилла humanizer-ru. Каждый паттерн: проблема, слова-маркеры, пример «до/после». Нумерация сквозная - карта паттернов лежит в SKILL.md.

КАНЦЕЛЯРИТ

1. Отглагольные существительные вместо глаголов

Проблема: Вместо действия - застывшее существительное.

Канцелярит	Живой язык
проводить работу	работать
осуществлять контроль	контролировать
оказывать помощь	помогать
принимать участие	участвовать
вести борьбу	бороться
производить расчёт	рассчитывать
давать оценку	оценивать
совершать ошибку	ошибаться

До:

Мы осуществляем проведение мероприятий по повышению эффективности.

После:

Мы работаем эффективнее.

2. Цепочки родительных падежей

Проблема: Нагромождение существительных в одном падеже - невозможно понять, что к чему относится.

До:

Процесс развития движения за укрепление сотрудничества в области культуры народов региона.

После:

Культурное сотрудничество народов региона развивается.

3. Избегание "это"/"есть" (Copula Avoidance)

Проблема: LLM избегают простых "это" и "есть", заменяя их на раздутые конструкции.

Слова-маркеры: является, представляет собой, выступает в роли, служит основой, носит характер, знаменует собой, символизирует

Канцелярит	Живой язык
является важным	важен / важно
представляет собой	это
выступает в роли	работает как
служит основой	в основе
знаменует собой	это

До:

Данный инструмент является эффективным решением, которое представляет собой платформу для автоматизации.

После:

Это инструмент автоматизации. Он работает.

4. Пассивные конструкции вместо активных

Проблема: Пассив тяжелее и скрывает действующее лицо.

До:

Решение было принято руководством. Работа выполняется сотрудниками.

После:

Руководство решило. Сотрудники работают.

5. Иностранные слова там, где есть русские

Проблема: Без нужды используют заимствования.

Иностранное	Русское
имплементировать	внедрить
дедлайн	срок
консенсус	согласие
фидбек	отзыв
митинг	встреча
коллаборация	сотрудничество

AI-СЛОВАРЬ

6. Перегруженные слова (AI Vocabulary)

Проблема: Статистические любимцы моделей после 2023: звучат весомо, но не добавляют фактов. Читатель, который видел тысячи AI-текстов, распознаёт их мгновенно - и списывает весь текст.

Слова-маркеры: ключевой, важнейший, решающий, поворотный, знаменует, символизирует, свидетельствует, подчёркивает, демонстрирует, отражает, способствует, обеспечивает, содействует, формирует

Также: Additionally (в начале предложения), delve, showcase, tapestry, testament, underscore, vibrant, pivotal, crucial, enhance, foster, landscape (в абстрактном смысле), intricate, interplay, align with, garner, enduring

Эти слова резко участились в текстах после 2023. Где одно - там и другие.

До:

Данный подход является ключевым инструментом, который демонстрирует приверженность инновациям и способствует формированию устойчивого развития.

После:

Подход работает.

7. Раздувание значимости и известности

Слова-маркеры: знаменует собой ключевой этап, символизирует приверженность, демонстрирует непреходящее значение, отражает более широкие тенденции, вносит вклад в, закладывает основу для, знаковый момент, поворотный пункт, неизгладимый след, глубоко укоренённый

Также: цитировалось в NYT/BBC/Forbes, активное присутствие в соцсетях, более 500 000 подписчиков, ведущий эксперт, признанный лидер

Проблема: LLM раздувает важность чего угодно + бьёт читателя по голове заявлениями об известности без контекста.

До:

Запуск продукта знаменует собой ключевой этап в развитии компании. Её взгляды цитировались в The New York Times, BBC и Forbes. Она имеет активное присутствие в социальных сетях с более чем 500 000 подписчиков.

После:

Компания запустила новый продукт. В интервью NYT 2024 года она утверждала, что...

8. Поверхностный анализ с -ание/-ение/-ая

Слова-маркеры: подчёркивая..., обеспечивая..., отражая/символизируя..., способствуя..., культивируя/формируя..., охватывая..., демонстрируя...

Проблема: AI добавляет фразы с причастиями/деепричастиями в конец предложений для видимости глубины.

До:

Цветовая палитра храма резонирует с природной красотой региона, символизируя местную флору, отражая глубокую связь общины с землёй.

После:

Храм использует местные цвета - синий, зелёный, золотой. Архитектор объяснил, что это отсылка к местной природе.

Сюда же: висячие деепричастия, потерявшие субъект: «используя этот метод, результаты улучшаются» - результаты не могут использовать метод. Деепричастие должно относиться к тому, кто действует.

9. Рекламный язык

Слова-маркеры: может похвастаться, яркий, богатый (переносн.), глубокий, улучшающий, демонстрирующий, природная красота, расположенный в, в сердце, новаторский, известный, захватывающий дух, обязательно для посещения, потрясающий, уникальный

Проблема: LLM не умеет держать нейтральный тон, особенно для тем "культурного наследия".

До:

Расположенный в захватывающем дух регионе, город является ярким центром с богатым культурным наследием и потрясающей природной красотой.

После:

Город в регионе Гондэр, известен еженедельным рынком и церковью XVIII века.

Правило замены: оценку меняй на факт или характеристику - «прочный» на «выдерживает 150 кг», «быстрый» на «отвечает за секунду». Пусть читатель сам сделает вывод: свой вывод он запомнит, чужой - нет.

10. Размытые атрибуции (Weasel Words)

Слова-маркеры: по мнению экспертов, аналитики отмечают, исследователи утверждают, ряд источников указывает, некоторые критики считают

Проблема: AI приписывает мнения неопределённым авторитетам без конкретных источников.

До:

По мнению экспертов, данный подход играет ключевую роль в региональной экосистеме.

После:

По данным исследования Китайской академии наук 2019 года, в реке обитают несколько эндемичных видов рыб.

11. Шаблонные переходы

Проблема: Переход-предупреждение съедает место самой мысли и оттягивает её. Если важно - скажи прямо, важность докажет содержание, а не анонс.

Убирать:

"Важно отметить, что..."
"Следует подчеркнуть, что..."
"Необходимо учитывать, что..."
"Стоит обратить внимание на то, что..."
"Нельзя не упомянуть..."
"Особо следует выделить..."

Если важно - скажи прямо. Не предупреждай о важности - будь важным.

До:

Важно отметить, что данный подход позволяет достичь значительных результатов.

После:

Подход работает.

12. Формульные выводы о "вызовах и перспективах"

Слова-маркеры: Несмотря на... сталкивается с рядом вызовов..., Несмотря на эти вызовы..., Вызовы и наследие, Перспективы развития

Проблема: Многие AI-тексты включают шаблонный раздел "Вызовы", который начинается с "Несмотря на [позитивные слова], [субъект] сталкивается с вызовами..." и заканчивается размытым позитивным прогнозом.

До:

Несмотря на промышленное процветание, город сталкивается с типичными для урбанизации вызовами. Несмотря на эти вызовы, благодаря стратегическому расположению и текущим инициативам, город продолжает процветать.

После:

После открытия трёх IT-парков в 2015 году усилились пробки. В 2022 муниципалитет начал проект ливневой канализации.

13. Негативные параллелизмы [ЖЁСТКИЙ ЗАПРЕТ]

Проблема: Конструкции "Не только... но и...", "Не просто... а..." - типичный AI-паттерн для видимости "сбалансированности".

ЗАПРЕЩЕНО:

"Не только X, но и Y"
"Не просто X, а Y"
"Это не просто..."
"Речь идёт не только о..."
"Нет X, нет Y - только Z"

До:

Это не просто инструмент, а целая философия работы. Он не только ускоряет процессы, но и меняет мышление.

После:

Инструмент ускоряет работу. Люди начинают думать иначе.

14. Правило трёх

Проблема: AI группирует по три для видимости полноты.

До:

Инновационный, передовой и прогрессивный подход обеспечивает качество, надёжность и эффективность.

После:

Подход работает.

15. Элегантная вариация (Synonym Cycling)

Проблема: AI имеет штраф за повторение, поэтому чрезмерно варьирует синонимы.

До:

Главный герой сталкивается с препятствиями. Протагонист преодолевает трудности. Центральный персонаж в итоге побеждает. Герой возвращается домой.

После:

Герой сталкивается с препятствиями, но в итоге побеждает и возвращается домой.

16. Ложные диапазоны

Проблема: "От X до Y" там, где X и Y не на одной шкале.

До:

От анализа данных до стратегического планирования, от маркетинга до продаж - мы предлагаем комплексные решения.

После:

Мы занимаемся аналитикой, планированием, маркетингом и продажами.

17. Подобострастный тон (Sycophancy)

Проблема: Похвала собеседнику вместо ответа - рефлекс ассистента из диалога. В тексте для читателя она чужеродна и сразу выдаёт генерацию.

Убирать:

"Отличный вопрос!"
"Вы совершенно правы!"
"Замечательное наблюдение!"
"Прекрасная мысль!"

До:

Отличный вопрос! Вы совершенно правы, что обратили на это внимание.

После:

(Просто ответить на вопрос.)

18. Артефакты чатбота

Проблема: Обёртки диалога с ассистентом («надеюсь, поможет», «дайте знать») в готовом тексте - прямая улика: их никто не пишет, кроме чат-бота.

Убирать:

"Надеюсь, это поможет!"
"Дайте знать, если нужно уточнить."
"Буду рад помочь!"
"Если у вас есть вопросы..."
"Вот краткий обзор..."
"По состоянию на мою последнюю актуализацию..."
"Согласно имеющимся данным..."

19. Хеджирование (перестраховка)

Проблема: Чрезмерное смягчение утверждений.

Порог: три и более смягчения в одном предложении (возможно, вероятно, по-видимому, как правило, в некоторых случаях, скорее всего, при определённых условиях) - это каскад, его ловит и линтер. Одно-два смягчения - нормальная осторожность живой речи, их не трогать.

До:

Возможно, можно предположить, что в определённой степени это может оказать некоторое влияние.

После:

Это влияет. (Или: Это может повлиять.)

Лечение каскада: оставить одно смягчение либо снять все и дать прямое утверждение с фактом.

20. Общие позитивные заключения

Слова-маркеры: Будущее выглядит ярким, Впереди захватывающие времена, Путь к совершенству, Важный шаг в правильном направлении, Продолжает процветать

Проблема: Расплывчатые оптимистичные концовки без конкретики.

До:

Будущее выглядит ярким для компании. Впереди захватывающие времена, поскольку они продолжают свой путь к совершенству.

После:

Компания планирует открыть ещё два офиса в следующем году.

21. Эмодзи и избыточное форматирование

Проблема: Модель маскирует пустоту разметкой: жирный и эмодзи вместо содержания. Если убрать форматирование и текст ничего не потерял - его и не было.

Убирать:

Эмодзи в заголовках и списках
Жирный на каждом ключевом слове
Списки с Заголовок: Текст повторяет заголовок
Title Case В Каждом Слове Заголовка
UTM-хвосты в ссылках: utm_source=openai, utm_source=chatgpt.com - прямая улика генерации

До:

Качество: Качество нашей работы на высшем уровне.

Скорость: Скорость выполнения превосходит ожидания.

После:

Работаем качественно и быстро. (Или конкретика: "Сдаём за 3 дня, гарантия год.")

22. Стоп-слова и усилители

Слова-маркеры: в современном мире, на сегодняшний день, в настоящее время, на данном этапе, как известно, не секрет что, каждый из нас, ни для кого не секрет + усилители: очень, крайне, действительно, абсолютно, безусловно, по-настоящему, невероятно

Проблема: Слова не несут информации. Проверка простая: удали слово - смысл не изменился, значит это был мусор.

До:

В современном мире каждый из нас сталкивается с по-настоящему огромным потоком информации. На сегодняшний день это действительно серьёзная проблема.

После:

Человек видит сотни рекламных сообщений в день. Мозг фильтрует почти всё.

23. Математические и кодовые знаки [ЖЁСТКИЙ ЗАПРЕТ]

Проблема: Модель тащит в обычный текст нотацию из кода и математики: равенства, стрелки, знаки сравнения. Живой человек так не пишет, а читатель спотыкается.

ЗАПРЕЩЕНО: = → ← ⇒ > < ≥ ≤ ≠ ≈ ± + vs &

Знаками	Словами
A = B	A - это B
A → B	из A получается B, A ведёт к B
A > B	A важнее B, A больше B
A + B	A и B, A вдобавок к B
A vs B	A против B, A в сравнении с B
≈	примерно, около

До:

Скорость > идеальности. Меньше слов = больше смысла. Идея → прототип → продукт. Джуны vs сеньоры: результат ≈ одинаковый.

После:

Скорость важнее идеальности. Чем меньше слов, тем яснее мысль. Сначала идея, потом прототип, потом продукт. Джуны и сеньоры выдают примерно одинаковый результат.

24. Техножаргон без пояснения

Слова-маркеры: итерация, валидация, оптимизировать, скоуп, дефолтный, бинарный, рандомный, релевантный, паттерн, алгоритм (не про код), функционал, кейс, флоу

Проблема: Модель вставляет слова из кода, математики и продуктового жаргона в текст для обычных людей. Читатель не обязан их знать.

Правило: Пиши для умного 12-летнего подростка. Он поймёт любую мысль, если сказать по-человечески, - разжёвывать не надо. Научный термин по делу оставляй, но при первом появлении поясни одной фразой.

До:

Мы итерируемся по фичам и валидируем гипотезы на реальных юзерах, чтобы оптимизировать флоу онбординга.

После:

Мы выпускаем изменения маленькими порциями и смотрим, как ведут себя живые пользователи. Так быстрее видно, где люди застревают при первом знакомстве с продуктом.

25. Псевдоглубина

Слова-маркеры: по сути, в корне, настоящий вопрос в том, на самом деле важно, суть в том что, глубинная проблема, если копнуть глубже, в конечном счёте

Подвид - faux-insight сетапы: «вот что все упускают», «то, чего вам никто не расскажет», «главная ошибка большинства», «об этом не говорят». Сетап льстит автору как единственному эксперту. Лечение: убрать подводку, утверждение обязано стоять само. «Все упускают главное: дистрибуция решает» - «Дистрибуция решает».

Проблема: Модель делает вид, что прорывается сквозь шум к глубокой истине, а следом идёт обычная мысль с лишней торжественностью.

До:

Настоящий вопрос в том, смогут ли команды адаптироваться. По сути, всё упирается в глубинную готовность организации.

После:

Вопрос в том, смогут ли команды адаптироваться. Это зависит от того, готова ли организация менять привычки.

26. Анонсы вместо дела

Слова-маркеры: давайте разберёмся, погрузимся в, вот что нужно знать, итак начнём, теперь рассмотрим, без лишних слов, перейдём к главному

Проблема: Модель объявляет, что сейчас будет делать, вместо того чтобы делать. Текст превращается в сценарий обучающего ролика.

До:

Давайте разберёмся, как работает кэширование. Вот что нужно знать.

После:

Кэш хранит готовые ответы, чтобы не считать одно и то же дважды.

27. Рубленый драматизм

Проблема: Каждое предложение - панчлайн. Стопки коротких фрагментов подряд создают искусственную драму. Одно короткое предложение для акцента - нормально. Три подряд - уже спектакль. Сюда же хвосты-отрицания в конце предложения: «никаких догадок», «ноль настроек».

До:

Потом пришёл AlphaEvolve. Без любви к симметрии. Без эстетики. Без оглядки на человека. Старые правила умерли.

После:

AlphaEvolve искал решения, не оглядываясь на симметрию и человеческий вкус. Часть старых правил перестала работать.

28. Формулы афоризмов

Слова-маркеры: X - это язык Y, X - валюта Z, X - не инструмент а зеркало, архитектура доверия, X - это новый Y

Проблема: Модель превращает обычное утверждение в цитату для мотивационного постера. Звучит глубоко, не значит ничего. Замени формулу конкретным утверждением, которое за ней прячется.

До:

Внимание - валюта XXI века. Симметрия - язык доверия.

После:

Люди готовы платить временем только за то, что им интересно. Симметричный дизайн кажется предсказуемым, поэтому ему верят.

29. Фальшивая доверительность

Слова-маркеры: Честно?, Слушайте, Скажу прямо, Давайте начистоту, Вот в чём штука, Если по-честному

Проблема: Театральная пауза перед обычной мыслью - имитация близости. Человек, который говорит честно, просто говорит.

До:

Стоит ли оно своих денег? Честно? Зависит от того, как часто будете пользоваться.

После:

Стоит ли оно своих денег - зависит от того, как часто будете пользоваться.

30. Заголовок и его пересказ

Проблема: После заголовка идёт строка, которая пересказывает заголовок, - разминка перед настоящим содержанием. Удали её.

До:

Производительность

Скорость имеет значение.

Когда страница тормозит, люди уходят.

После:

Производительность

Когда страница тормозит, люди уходят.

31. Резюмирующие заключения

Слова-маркеры: Подводя итог, В заключение, В целом, Вкратце, Резюмируя, Таким образом (в финале текста)

Проблема: В конце текста модель добавляет абзац или раздел «Заключение», который пересказывает уже написанное. Читатель это уже читал. Концовка даёт новое - вывод, следующий шаг, конкретный факт - или текст просто заканчивается.

До:

Подводя итог, можно сказать, что переход на новую платформу включает миграцию данных, обучение команды и постепенное отключение старой системы. Этот структурированный путь гарантирует плавный переход.

После:

Миграцию заканчиваем в марте. Старую систему отключим, когда две недели подряд не будет обращений в поддержку.

32. Спекулятивное заполнение пробелов

Слова-маркеры: информация ограничена, широко не задокументировано, вероятно (о фактах), предположительно, судя по всему, предпочитает не афишировать личную жизнь

Проблема: Не найдя данных, модель сначала пишет, что данных мало, а потом всё равно заполняет пробел правдоподобной выдумкой. Скажи, чего не знаешь, или убери предложение. Догадка, одетая как факт, хуже пробела.

До:

Хотя подробности её ранних лет широко не задокументированы, она, вероятно, выросла в семье среднего класса, что сформировало её интерес к образованию.

После:

О её ранних годах в открытых источниках ничего нет.

ПРОЗАИЧЕСКИЙ ФЛОУ

Два паттерна из слепого теста Tangem (апрель 2026): живые читатели опознавали AI-тексты чаще всего по трём признакам - кластеры длинных тире (у нас паттерн 23), повтор глагола в соседних предложениях и стопка абзацев без связок. Два последних - ниже.

33. Повтор глагола в соседних предложениях

Проблема: В двух соседних предложениях один и тот же глагол. Штраф за повторение у модели работает на существительных (отсюда паттерн 15 - синонимы-циклы), а глаголы она наоборот дублирует, строя параллельные конструкции. Человек второй раз пишет другой глагол не задумываясь.

Слова-маркеры (частые дубли): позволяет, помогает, предлагает, обеспечивает, поддерживает, даёт, делает, говорит, показывает, использует

Правило: в соседних предложениях глагольные основы различаются. Первый глагол оставь, второй замени на подходящий к конкретному подлежащему.

До:

Сбербанк предлагает клиентам проверять адрес перевода. Тинькофф предлагает подтверждать каждую операцию.

После:

Сбербанк советует клиентам проверять адрес перевода. Тинькофф требует подтверждать каждую операцию.

Не путать с паттерном 15: намеренный повтор существительного-темы («кошелёк... кошелёк») лучше цепочки синонимов - это норма. Запрет касается глаголов.

Исключение - намеренная анафора. «Клиент платил 2800 долларов в месяц. Платил молча.» - осознанный повтор для акцента, признак живого автора (см. «Что не трогать»). Слоп - это повтор глагола в двух параллельных конструкциях с разными подлежащими («X предлагает... Y предлагает...»), а не эхо-повтор для ритма.

34. Стопка абзацев без связок

Проблема: Каждый абзац начинается с чистого листа, как новый пункт списка. Человек строит поток - каждый следующий абзац цепляется за предыдущий. Модель складывает стопку: «Кроме того...», «Также...», «Ещё один аспект...». Бан отдельных фраз-переходов (паттерн 11) это не лечит: убрав «кроме того», модель просто начнёт абзац с новой темы без всякой связи.

Правило: каждый абзац после первого связан с предыдущим одним из четырёх ходов:

Местоимённая отсылка - «Этот риск важен только когда...», «Оно же объясняет, почему...»
Подхват мысли - следующий абзац начинается с существительного или тезиса из конца предыдущего
Логический коннектор - «Но», «Так что», «Поэтому», «Вот», «При этом», «Зато»
Контраст - назвать обратный случай, исключение, альтернативу

До:

Кошелёк хранит ключи на защищённом чипе. Кроме того, у устройства есть NFC. Также в бесключевом режиме нет сид-фразы.

После:

Кошелёк хранит ключи на защищённом чипе. Тот же чип подписывает операции по NFC, поэтому устройство вообще не выходит в интернет. А в бесключевом режиме нечего терять: сид-фразы просто нет, резервом служат сами карты.

35. Деепричастие с потерей субъекта

Проблема: Модель предсказывает слова, не следя, что деепричастие требует того же субъекта, что и главный глагол. Получается классическое «подъезжая к станции, с меня слетела шляпа»: деепричастие в начале, а дальше безличная конструкция или чужое подлежащее.

Слова-маркеры: «Используя этот метод, результаты улучшаются», «Сравнив подходы, становится ясно», «Применяя модель, эффективность повышается», «Анализируя ситуацию, можно увидеть»

Правило: развернуть в полное предложение с явным субъектом действия.

До:

Используя этот метод, результаты улучшаются.

После:

Когда команда применила метод, результаты улучшились на 30%.

Не путать: грамматически корректный оборот с единым субъектом («Уйдя со службы, он стал писать») - норма, не трогать.

36. Калькированная сочетаемость

Проблема: Модель подбирает слово через ближайшее английское семантическое поле, а не через русскую сочетаемость. Каждое слово по отдельности русское, но вместе они звучат как перевод.

Слова-маркеры: «адресовать проблему» (address), «доставить ценность» (deliver value), «основание науки» (foundation), «уточнить маркетинговые усилия» (refine), «встретить дедлайн» (meet)

Правило: проверить оборот обратным переводом - если по-английски получается частотная фраза, а по-русски так не говорят, заменить на естественное сочетание.

До:

Команда адресовала проблему и доставила ценность клиенту.

После:

Команда решила проблему, и клиент получил результат.

Не путать с паттерном 5: там прямые заимствования («имплементировать»), здесь - русские слова в чужой сочетаемости. Устоявшийся отраслевой жаргон в профессиональном чате - особенность среды, не машинный след.

37. Псевдо-терапевтический регистр

Проблема: Модель имитирует эмпатию формулами поддержки из self-help литературы. В тексте не про психологию они звучат как чужой голос.

Слова-маркеры: «И это нормально», «И это окей», «Вы не одиноки», «Давайте признаем», «Позвольте себе», «Это абсолютно естественно»

До:

Не все успевают следить за новостями ИИ. И это нормально. Вы не одиноки в этом чувстве.

После:

За новостями ИИ не успевает никто: за неделю выходит больше моделей, чем успеваешь попробовать за месяц.

Не путать с паттерном 29: там фальшивая доверительность («скажу прямо»), здесь - фальшивая забота. Родственники, но маркеры разные.

Артефакты копипаста (класс A)

Служебные метки, которые попадают в текст только при копировании из чат-бота: сноски oaicite, метки веб-поиска turn0search3, хвосты utm_source=chatgpt.com, цитаты Gemini [cite: 8], ссылки sandbox:/mnt/data/, остатки </think>, невидимые PUA-символы. Ни редактор, ни автозамена таких строк не порождают, поэтому один артефакт - мгновенный вердикт «копипаст из ИИ», без подсчёта мягких признаков.

Полный список с регулярными выражениями живёт в scripts/lint.py (группа ARTIFACTS) - линтер помечает их как ERROR. Лечение всегда одно: удалить артефакт целиком, а если он стоял на месте ссылки - восстановить настоящий источник или убрать утверждение. Символы нулевой ширины - класс B (их ставят и CMS с рассылками): линтер даёт WARN, вердикт только по контексту.

Реестр заимствован из Vladimir-Human/humanizer-ru и petergyang/no-ai-slop (оба MIT).

ПОЛНЫЙ ПРИМЕР

До (AI-стиль):

Важно отметить, что в современном мире цифровая трансформация представляет собой ключевой фактор развития бизнеса. Внедрение инновационных решений обеспечивает достижение значительных результатов в области повышения эффективности. Наша компания является лидером рынка и осуществляет предоставление высококачественных услуг. Клиенты отмечают профессионализм, ответственность и клиентоориентированность нашей команды.

Надеемся, данная информация была полезной! Если у вас есть вопросы - будем рады помочь!

После (живой текст):

Мы автоматизируем бизнес-процессы. За 2025 год внедрили CRM в 40 компаний - в среднем это сократило время на рутину на 30%.

Клиенты возвращаются: 70% заказывают повторно.

Что изменено:

Убран канцелярит: "представляет собой", "осуществляет предоставление", "в области повышения"
Убраны пустые оценки: "высококачественных", "лидер рынка"
Добавлена конкретика: цифры, факты
Убраны штампы: "в современном мире", "цифровая трансформация", "ключевой фактор"
Убраны артефакты чатбота: "Надеемся... полезной", "будем рады помочь"
Убрано правило трёх: "профессионализм, ответственность и клиентоориентированность"
Убрано длинное тире, заменено на короткое