Как внедрить ИИ в работу компании: опыт «Аихаб»
Про нейросети сейчас говорят все. Компании хотят снять с людей рутину, ускорить процессы и сократить расходы, но до системной работы доходят единицы. Рассказываем, как в сервисе ИИ-аналитики и автоматизации продаж «Аихаб» нейросети стали рабочим инструментом для каждого сотрудника.
Путь к ИИ-автоматизации
Открыть чат с нейросетью и получить ответ умеет каждый: сформулировал задачу – получил решение. Встроить ИИ в процессы и автоматизировать работу – совсем другой уровень.
Логично предположить, что в компании, чей продукт построен на ИИ, вся команда изначально должна дружить с нейросетями – сейчас так оно и есть. Но пришли к этому не за месяц и даже не за два.
С чего начинать внедрение: опыт CEO «Аихаб»
Рабочие задачи – плохая стартовая площадка. Границы возможностей модели неизвестны, цена ошибки высокая, поэтому человек действует с оглядкой и быстро бросает. Проще начать с личных проектов, где поломка ничего не стоит: например, бот-гид для поездки, мини-приложение для подсчёта калорий или финансов.
CEO «Аихаб» Алексей Авдеев стартовал с бота для учёта финансов – подробнее о нём можно почитать в посте, а следом собрал приложение для песен под гитару: человек сканирует QR-код и видит текст композиции, которая звучит прямо сейчас. Задача несерьёзная, но зато именно на таких вещах становится понятно, что нейросеть тянет, а что нет. И если не хватает знаний, то просишь объяснить простыми словами или сделать за тебя.
Современные модели поднимают прототип с одного подробного запроса. Дальше срабатывает вау-эффект, и проект хочется масштабировать: к боту – добавить приложение, к таблице – прикрутить веб-интерфейс. Именно в этот момент меняется мышление: приходит понимание, что ИИ экономит кучу времени и денег.
В прошлом году я уже активно вайбкодил на Replit – это такой супер-простой сервис. Но его минус – когда активно что-то делаешь, токены сгорают в десятки раз быстрее, чем в стандартной подписке на Клод или Кодекс. К ним я долго не решался подступиться: нужно было переносить проекты, как-то там их деплоить (что это вообще такое) – я не технарь, и это казалось слишком сложным. И когда Replit в очередной раз списал несколько сотен баксов за пару дней работы, я плюнул, пришел в Клод и прямо сказал: хочу перенести, но не понимаю, как это сделать. Он сам залез в браузер, все настроил, оформил – мне осталось только привязать карту.
Дальше пет-проекты перетекли в работу. Компании нужна была управленческая отчётность, под задачу уже собеседовали знакомого финансиста. Но вместо найма Алексей взял выгрузки из 1С, покрутил их с нейросетью – и получил нужный результат за 15 минут.
Затем за пару дней вырос полноценный веб-сервис с интеграциями и ИИ-ассистентом по финансам. Позже к нему добавились разделы по продукту и поддержке с подключением Яндекс Трекера и отчёт по продажам с CRM. Через месяц накопилось достаточно опыта в интеграциях, чтобы начать прототип ещё одного продукта «Аихаб».
Как продать ИИ команде
Следующим большим шагом стал перевод на такой же режим работы всей компании. Даже в небольшой команде процессов и привычек много, поэтому объявление «теперь работаем по-новому» ничего не даст.
Мы начали с очевидного: рассылка статей про нейросети, встречи, объяснения, почему это важно в 2026 году. Но эффекта это не принесло: коллеги слушали и кивали, но процессы не двигались.
Это самые типичные грабли, на которые наступают руководители. Кажется, что достаточно донести информацию, и люди побегут применять новое. Но информация привычки не меняет – во всяком случае, не так быстро.
Сработал личный интерес
Мы поменяли подход: решили не убеждать, а собрать условия, в которых у человека появится собственный интерес. Чтобы он сам попробовал, набил шишек, получил результат и поймал вау-эффект.
Первым шагом стал курс по нейросетям с оплатой пополам: половину вносит компания, половину – сотрудник. Со своими деньгами сложнее расставаться, поэтому мотивации проходить обучение у тех, кто на него решился, было бы больше. Интересно, что откликнулись 80% команды. И тут мы подумали: если люди готовы вкладываться настолько, зачем платить за чужой курс, который не знает контекста «Аихаб»?
В итоге вместо покупки собрали свой семинар за неделю. Взяли рутинные задачи разных отделов и разобрали, как их закрывать нейросетями.
Первые результаты можно было оценить почти сразу. Наш CMO спустя неделю выкатила сайт конференции, полностью написанный и собранный в Claude Code. И заняло это двое суток против двух недель работы с подрядчиком, а ещё – кратно дешевле. Подтянулись даже скептики: разработчик, который раньше объяснял, что за нейросетью переделывать дольше, чем написать самому, начал сам присылать советы по коду с ИИ.
Эффект закрепили хакатоном. Шесть человек на пять дней собрались дома у Алексея. Формальная цель – прототип новой версии продукта, настоящая – чтобы каждый поймал свой момент озарения. Первый день ушёл на прокрастинацию, а на второй-третий работа пошла.
После хакатона сотрудники начали «заражать» коллег сами, без участия CEO. Это и есть маркер запустившейся ИИ-трансформации: она больше не держится на одном человеке.
Где «Аихаб» находится сейчас
Финальной точки в истории нет. Мы в лучшем случае на середине пути: перестраиваем процессы, автоматизируем то, что оправдано, переформировываем команду, переходим на агентскую разработку – там нюансов больше всего. Инструменты обновляются постоянно, так что планка сдвигается следом.
Трансформация – это смена привычек, а она идёт медленнее, чем хочется. Зато взгляд на полгода назад показывает, насколько много уже поменялось.
Бонус: чек-лист по внедрению ИИ
- Начните с себя. Пока руководитель сам не пользуется нейросетями каждый день, команда тоже будет откладывать это решение в долгий ящик.
- Снижайте цену ошибки на старте. Эксперименты с ИИ лучше начинать с личных задач — там ошибка ничего не стоит, поэтому страхов и барьеров меньше.
- Создавайте личную мотивацию. Дайте команде повод включиться: например, проведите соревнование, вручите премию за лучшее решение или оплатите часть обучения. Когда у человека есть что-то своё на кону, он не забивает, а реально старается.
- Привязывайте обучение к реальной работе. Абстрактные примеры забываются на следующий день, если не раньше. Разбирайте рутину ваших коллег из конкретных отделов.
- Дайте время на погружение. Между встречами и текучкой новые привычки не формируются. Нужен формат, где несколько дней можно заниматься только этим: интенсив, спринт, хакатон. Закладывайте день-два на раскачку.
- Начните с процессов, где ИИ быстро окупается. Для наших клиентов, например, это продажи: мы в «Аихаб» создаем платформу для ИИ-анализа звонков и чатов, поэтому первым делом автоматизировали разбор коммуникаций. По нашим данным, из-за ошибок менеджеров теряется 28% целевых клиентов, но больше половины можно вернуть, если это вовремя заметить. И вот когда эффект виден на цифрах, вопрос «зачем нам это» отпадает.
- Следите за признаком успеха. Трансформация запустилась не в момент, когда сотрудники прошли обучение или поучаствовали в интенсиве, а когда начинают делиться находками и заражать коллег без вашего участия. До этого момента — продолжайте создавать условия.
Больше контента про ИИ найдёте в нашем Telegram-канале. Там мы рассказываем, как с помощью ИИ усилить продажи, разбираем реальные ошибки менеджеров, делимся новостями о продукте и наблюдениями из работы с клиентами.