Самая частая позиция руководителя команды звучит так: «мы и так пользуемся ChatGPT, освоим всё новое сами». На практике это даёт +10-15% к скорости отдельных задач, и в P&L и скорости больших проектов это не видно.
Что происходит в реальности. У сотрудника есть подписка на ChatGPT, иногда он что-то спрашивает, иногда просит переписать письмо или собрать черновик отчёта. Это ускорение существующего процесса, и через полгода человек работает примерно так же, как и до AI, только с подключённым помощником. Пересборки функции не происходит, потому что для неё нужны три условия одновременно, и сами они в команде не появляются.
Первое условие - время на эксперимент с разными инструментами и подходами. В загруженной операционке это время не появляется само.
Второе - актуальные знания о том, что AI умеет именно сейчас, потому что то, что было правдой год назад, уже не правда. Бенчмарки выросли в разы, появились новые форматы взаимодействия с моделями (агенты, MCP, мультимодальность), снизилась стоимость inference для маленьких задач.
Третье - кто-то рядом, кто корректирует и говорит «это ты делаешь по-старому, давай попробуем по-другому». Без внешнего взгляда команда продолжает упаковывать AI в старый процесс, а не пересобирает процесс под новые возможности.
Внутри команды слова руководителя всегда воспринимаются через «а что он на самом деле от нас хочет». Это не вина команды, это особенность роли: руководитель не может полностью быть преподавателем, потому что у него с командой есть другие отношения, в которых он постоянно оценивает результат и принимает решения. Когда то же самое говорит внешний эксперт, которому заплачено за результат, восприятие другое - у него нет власти оценивать, и его задача буквально одна, показать результат программы.
Это похоже на динамику с коучами и психотерапевтами: ровно та же мысль, которую много раз говорили близкие, от внешнего профессионала вдруг становится слышимой.
Не лекции «что такое LLM» и «история нейросетей», от них в рабочих привычках почти ничего не остаётся. Работающий формат - трекинг: каждый участник идёт со своими реальными задачами, эксперт разбирает их индивидуально, проверяет результат, корректирует подход. Программа длится несколько недель, не один день, потому что новая привычка не формируется за один воркшоп.
Главный сдвиг здесь не в том, что люди узнают новые инструменты. Главный сдвиг в том, что они перестают подгонять AI под привычный процесс и начинают перекраивать сам процесс.
Для маркетинговой команды это означает измеримые изменения в трёх типичных сценариях.
Скоринг и обработка входящих лидов. Раньше это могло занимать дни ручной работы аналитика, в AI-нативном формате агент обрабатывает большие объёмы за час, отсеивая шум и оставляя руководителю отдела только финальные шорт-листы.
Сборка отчётов и дашбордов. То, что собирается полдня вручную из нескольких источников, агрегируется агентом в течение часа.
Подготовка брифов и контекста. Подготовка к встрече с клиентом, которая раньше требовала работы помощника или половины дня самостоятельного ресёрча, закрывается за десятки минут голосовых вопросов агенту с подключённой почтой и базой кампаний.
Несколько практических выводов, которые прямо переносятся на агентство или in-house команду.
Преподавать должен не руководитель отдела или директор по маркетингу. Если задача - сменить уровень работы команды, нужен внешний эксперт в формате трекинга, а не лекций. Лекции - это потерянные деньги, после них никто ничего не делает по-другому.
Руководитель должен быть готов сам поменять процессы. Если команда после обучения захочет перестраивать функции, а руководитель скажет «давайте пока по-старому», эффект обнуляется.
Не ждать, что это будет дёшево. Качественный трекинг с экспертом стоит существенно больше, чем подписка на курс, но при правильной организации это окупается за один большой проект, в котором команда экономит недели работы, переразложив задачи между собой и AI.
И главное - обучение команды AI это не про «повысить квалификацию сотрудников». Это про «пересобрать функции компании под новые возможности». Если в эту логику не входить, эффект всегда останется в районе 10-15% к скорости отдельных задач, и в индустрии, где конкуренты поднимают планку каждый квартал, этого недостаточно.
В Telegram-канале больше интересного.