Уровни внедрения ИИ в команде: почему квантовых скачков не бывает

Почти каждый клиент приходит с одной идеей: мы сразу хотим на максимальный уровень автоматизации. Чтобы были агенты, чтобы бизнесом управляли агенты и всё было эффективно.

Но стоит провести аудит того, что у команды есть сейчас, и становится понятно: такую трансформацию за месяц точно не сделать. Я в такие квантовые скачки не верю и ни разу не видел успешных кейсов. Я верю в эволюционное развитие.

Две плоскости

Трансформация команды в ИИ идёт сразу в двух плоскостях. С одной стороны — расширение контекста: чей контекст видит ИИ — одного сотрудника, команды или всей компании. С другой — автономность: кто делает работу.

Контекстом я называю четыре источника: правила и память агента, материалы проекта или бизнеса, навыки и инструкции — то есть описание наших процессов — и внешние источники: CRM, почту, Telegram, записи встреч.

У автономности тоже три ступени. Спросил: человек задаёт вопрос, ИИ отвечает, работу делает человек. Поручил: человек ставит задачу агенту — ИИ, который сам ходит в сервисы, забирает оттуда информацию, структурирует её и сохраняет. Автоматизировал: агенты работают автономно — стартуют сами, когда что-то произошло, а человек следит за результатом.

Идти приходится по шагам

Сначала каждый учится работать с агентами. Потом команда расширяет общий контекст. И только после этого выстраивает автоматизацию. Даже с нулевого уровня сразу на второй перейти бывает сложно.

0. Сам по себе. ChatGPT как Google на стероидах: спросить, уточнить, подредактировать текст. «У нас 80% сотрудников используют ChatGPT!» — это чаще всего про этот уровень. Люди меньше времени тратят на рутину, но каждый сам по себе, и прибыль от этого не растёт.

1. Личные сценарии. Человек даёт агенту доступ к своим файлам и описывает регулярные задачи инструкциями. Так у меня устроена работа со встречами: запись сама расшифровывается и ложится в нужную папку, я прошу агента её обработать, и он разносит по CRM саммари, статусы, задачи и сообщения для клиента.

2. Общий контекст. Рабочее пространство перестаёт быть личным и становится командным. У меня несколько проектов, и у каждого проекта, у каждой команды свой контекст. В агентстве AAA это CRM, документы, разработка, и всё это синхронизируется с командой. В клубе AI Practiq своя команда и свои, клубные вопросы. Курс AI Sprint — отдельный проект, которым я делюсь с той командой, которая за него отвечает.

3. Процессы запускаются сами. Например, можно настроить так, чтобы по мере появления записи встречи в Zoom агент сам её забирал и выполнял нужные действия. Человек-инициатор для рутины больше не нужен.

4. Вокруг агентов. Цепочку создания ценности строят вокруг агентов, а люди за ними присматривают и улучшают их. Для этого агенту нужен контекст всей компании.

На этом пути есть два перекоса. Первый — база знаний вместо общего контекста. Команд, у которых по-настоящему общий контекст, но с ним работают как с поисковиком, я не видел. Обычно эту задачу решают по-другому: создают базу знаний, например в Notion или в Яндекс.Вики. Но база знаний — не то же самое, что командная работа. Второй — автоматизации одного человека: у него агенты уже работают сами, но всё собрано на его личном контексте, и остальные повторить это не могут.

Что реально сделать за месяц

За месяц можно сделать твёрдый, уверенный переход на один-два уровня вверх — в зависимости от того, насколько вовлечены сотрудники. Можно и на три, но для этого команда должна быть настроена на такие изменения. Весной мы четыре недели учили команду фонда Yellow Rocks, и на финале 6 из 7 участников показали рабочую вещь, сделанную своими руками: дашборд, парсер, бота, лендинг.

К сожалению, так происходит не всегда. Заказчик настроен, но команда неоднородная. В ней есть люди, перегруженные другими задачами, и им просто не хватает фокуса на более плотную работу с ИИ.

Тепловая карта вместо одной клетки

Каждый участник команды может находиться на своём уровне. И даже один человек распределён по клеткам. Например, 65% задач он по-прежнему решает вопросом в чат, 20% уже поручает агенту по своим инструкциям, 10% ведёт в общем контексте команды, а 5% за него делают агенты сами. Получается тепловая карта.

Я собираю её из опросов, разговоров с командой и с заказчиком. Как правило, провожу мастер-класс: показываю, как пользуюсь сам, и собираю кейсы. А дальше на встречах мы разбираем каждую задачу: как она делается сейчас и как будет делаться.

Каждый шаг в этой цепочке выглядит простым и логичным. Но бесполезно просто прочитать их все сразу — каждый надо прожить самому, и прожить по очереди.

Пишу об этом же — только чаще и короче — в телеграм-канале t.me/i_mikheev.