Кактус | ИИ для команд и бизнеса
前往频道在 Telegram
Помогаем компаниям повышать эффективность процессов с помощью ИИ Канал про ИИ инструменты, кейсы внедрения, ошибки и находки команды. Присоединяйтесь, чтобы внедрять инновации первыми! 🌵 Сайт: kkts.ai ✉️ Внедрить ИИ в компанию: @k_scrumtrek
显示更多1 473
订阅者
-124 小时
-17 天
+3730 天
数据加载中...
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+23
在0个频道中
五月 '26
+94
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+213
在2个频道中
Get PRO
三月 '26
+46
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+60
在1个频道中
Get PRO
一月 '26
+55
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+39
在3个频道中
Get PRO
十一月 '25
+63
在1个频道中
Get PRO
十月 '25
+35
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+44
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+89
在2个频道中
Get PRO
七月 '25
+84
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+230
在5个频道中
Get PRO
五月 '25
+76
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+271
在1个频道中
Get PRO
三月 '250
在0个频道中
Get PRO
二月 '250
在0个频道中
Get PRO
一月 '250
在0个频道中
Get PRO
十二月 '240
在0个频道中
Get PRO
十一月 '240
在0个频道中
Get PRO
十月 '240
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+1
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+319
在4个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 14 六月 | 0 | |||
| 13 六月 | +1 | |||
| 12 六月 | +2 | |||
| 11 六月 | +1 | |||
| 10 六月 | +1 | |||
| 09 六月 | +2 | |||
| 08 六月 | +1 | |||
| 07 六月 | +1 | |||
| 06 六月 | +1 | |||
| 05 六月 | 0 | |||
| 04 六月 | +6 | |||
| 03 六月 | +2 | |||
| 02 六月 | +4 | |||
| 01 六月 | +1 |
频道帖子
Почему мы не отказываем клиентам с плохими ИИ идеями ) - два поворота
Прочитал тут у коллеги, что они отказывают клиентам, которые приходят с плохой идеей, которая не принесет им денег. А мы таких любим )) Клиент всегда приходит к нам с готовой идеей. Чаще всего это что-то вроде «хотим ассистента, который отвечает на вопросы по нашей базе знаний».
ИИдея классная, и мы так и говорим! Она живая, человек придумал её сам, она в сфере его интересов и его драйвит. С этим уже можно работать.
Дальше первый поворот. Ищем в каком сквозном бизнес-процессе живёт этот ассистент? Кто им пользуется? Что с данными? Разворачиваем идею в сторону процесса целиком.
Зачем это нужно. Задачка в стиле «прикрутите агента к процессу» обещает экономию трудозатрат. Но увольнять никого нельзя — и никто не будет: что, менеджер станет сокращать своих людей, чтобы из директора превратиться в тимлида? Нет конечно )) Ценность руководителя в организации меряется размером команды, сорри. Сэкономленные часы останутся строчкой в презентации, в Excel у финансистов они не появятся. А вот у сквозного процесса есть бизнес-метрики — скорость, конверсия, выигранные сделки. На них можно повлиять и показать реальную отдачу.
Второй поворот: рисуем ИИ блюпринт этого процесса и ищем точки, где искусственный интеллект принесёт максимум ценности. Тут часто выясняется, что точка применения смещается. Например, хотели ассистента по базе знаний, а самое денежное место — скоринг входящих заявок.
В итоге иногда получается совсем другая идея. Зато по ней легко посчитать ROI и защитить бюджет перед финансистами!
Весь этот путь у нас поддержан агентами: агент умеет провести клиента по каждому этапу, от первой идеи до блюпринта и прототипа. Наша задача — фасилитировать процесс и вовремя задавать правильные вопросы.
Поэтому мы и не отказываем клиентам с «плохими» идеями. В идее главное то, что она вообще есть: в ней энергия клиента и его знание своей предметки. Плохая идея — это просто хорошая, которую надо два раза провернуть ))
| 2 | У вас получается извлекать пользу из чужих Agent Skills без их правок❓ У меня нет, особенно когда речь идет НЕ о кодинге.
Скиллы для локальных агентов, скачанные через npx skills add ..., помогают за минуты научить вашего ИИ-агента делать нечто сложное — от скачивания из youtube до создания презентаций. Но они не знают ваших привычек, не подстраиваются под меняющиеся задачи и быстро устаревают.
➡️ Значит, скиллы нужно регулярно адаптировать — обновлять под свой контекст. Но это долго и муторно...
➡️ Опытный агентовод не будет сам править SKILL.md, он попросит самого агента улучшить свои скиллы. Но исследования показывают: бесконтрольное обновление скиллов агентом чаще снижает их качество, чем повышает.
➡️ Чтобы агент реально улучшал скиллы, а не портил их, рано или поздно придется освоить meta-skills.
Мета-скиллы нужны для создания, оценки и улучшения других скиллов под вашим контролем. Три таких мета-скилла я упоминал в недавнем посте.
---
📌 Статья: Как заставить агента улучшаться (а не ухудшаться!) с каждой задачей
В статье — подробнее про мета-скиллы и про то, зачем нам вообще становиться «владельцами» скиллов наших агентов. Главное, имхо, — даже не качество результатов ИИ, а наше собственное развитие.
#skills #люди #статья | 684 |
| 3 | Y Combinator выпустил 20-минутное видео про самоулучшающиеся компании. Хорошее видео и круто, что половина мыслей оттуда у нас в Oper8 уже описана. Пройдёмся по главному.
🔵 Дать всем Copilot — это ещё не ИИ-трансформация. YC говорит: если ограничиться тем, чтобы сделать инженеров на 20–30% быстрее, это всё та же старая работа в новой обёртке. В нашей книжке мы говорим о «перестройке сквозного процесса». Просто воткнуть ИИ дает 20% прироста (и то вряд ли), а настоящий рост эффективности перепроектировании.
🔵 Среднего менеджмента почти не останется. ИИ берёт на себя координацию — ту функцию, которую раньше выполняли менеджеры-передасты (извините если кого задел :)) У нас на эту тему отдельная глава — про замёрзший средний уровень. Эти люди не то чтобы злодеи, они просто рационально защищают свою роль. Поэтому ломать их «приказом сверху» бесполезно, нужно перепроектировать стимулы - всякие там KPI, ответственность и проч.
🔵 «Если это не записано — этого не было». YC привели свой кейс: расшифровали 2000 часов консультаций со стартапами, прогнали через ИИ — и за выходные собрали 150-страничную книгу, которая сама себя обновляет(кстати прикольно что за выходные, неужели и они могут нормально поработать только в выхи?). У нас в Oper8 этот принцип развивается в 3 слоя базы знаний, каждый из которых обновляется с разной скоростью.
🔵 Люди — по краям, ИИ — в центре. Самая красивая метафора из видео. Мозг компании (знания, правила, данные) — это центр. Люди — снаружи, там, где нужны живые навыки: эмоции, нестандартные ситуации, переговоры. У нас тот же сдвиг описан как «человек-архитектор, а не человек-исполнитель». Но метафора у них крутая, берем на заметку, добавляем в свою базу знаний ))
➖➖➖
Чего в видео нет — про то, как до этой картинки доехать. Про сопротивление и ответственность за ошибки ИИ, про переделку процессов и KPI. Это для большинства компаний ГОРАЗДО тяжелее, чем сама освоить технику. Но это уже наша работа в кактусе хехе. К вопросу о ценности консалтинга, которая РАСТЕТ.
В целом — видео полезное, мы с Серёжей рекомендуем. И невероятно приятно, что эти идеи звучат теперь не только у нас в Oper8 (мы теперь знаем что это не галлюцинации - ну или хотя бы не только наши).
👉Читать книгу Oper8 | 1 569 |
| 4 | Я хочу, чтобы 80% инструкций для ИИ писал он сам. Чтобы менеджить ИИ, но не микроменеджить.
Еще полгода назад это было почти невозможно — даже для тех, кто работал не с «голым» чат-ботом, а с ассистентом, имеющим системный промпт и доступ к базе знаний (например, в СhatGPT Project или Perplexity Space). Правки этого промпта и актуализация базы отнимали у нас то самое время, которое ИИ должен был освободить.
Теперь у нас есть ИИ-агенты, а у них есть скиллы (Agent Skills, хранимые в файлах инструкции — навыки агента). Так что теперь ИИ может самостоятельно создавать и улучшать свои навыки по итогам каждого сеанса работы:
1️⃣ Первый раз ведём агента за руку, как в ChatGPT. Потом просим сохранить процесс как скилл.
2️⃣ В следующий раз он уже работает по скиллу, а мы как «менеджеры ИИ» только даём обратную связь, не трогая своими руками документ или иной результат работы.
3️⃣ Когда получили приличный результат — просим обновить скилл по этой обратной связи, чтобы в будущем ошибки не повторялись.
Эта работа агента экономит нам то время, которое раньше тратилось на «микроменеджмент».
По сути, это как улучшать регламенты для сотрудников вместе с ними самими, причем по факту возникнования реальных проблем. А не писать их в одиночку, причем «от балды».
Обратная связь — нужна, а директивное управление по мелочам — вредно. Это очевидно для сотрудников, но пока редко применяется к ИИ-агентам.
Подробнее в моей свежей статье:
🔗 Как перестать микроменеджить ИИ
Вы уже давно используете скиллы? Перешлите статью знакомым менеджерам, которые пока сидят в ChatGPT или китайских аналогах. Им точно будет интересно и даже понятно 😉
#skills #инструменты | 1 854 |
| 5 | «И хочется, и колется», «Забить нельзя использовать» — это всё описывает агентные скиллы глазами обычного человека. До тех пор, пока он не научится создавать/оценивать/улучшать скиллы через ИИ и не прочитает этот пост до конца.
➿➿➿
Напомню: скиллы (Agent Skills) играют для агентов примерно ту же роль, что системные промпты играют для ИИ-ассистентов. И те и другие задают рамки, без которых неизбежны галлюцинации и общие слова вместо решений, нужных именно вам. Они также указывают модели, как использовать внешние инструменты.
В сравнении с промптами скиллы:
⚫️ гибче и экономнее (загружаются в контекстное окно лишь когда об этом зашла речь в чате с агентом),
⚫️ мощнее (например, могут содержать скрипты, а не только инструкции для ИИ),
⚫️ с точки зрения работы в команде — легче шарятся, чем промпты.
➿➿➿
В марте я обещал вам способ вырастить продуктивность при работе с агентами. Кратко: тут нужно настроить процесс постоянного дополнения и улучшения своего набора скиллов, избегая ручных правок.
А для этого удобнее всего использовать мета-скиллы:
1️⃣Самое главное — skill-creator — базовый создатель и улучшатель скиллов, умеющий задавать вам вопросы, если контекста недостаточно. С ним вам больше не захочется писать скиллы (и cложные промпты) руками.
2️⃣Но чтобы избежать ухудшения качества, вам нужен мета-скилл типа skill-judge. Это анализатор, выдающий оценки скилла по 10 критериям, объяснения и подробные инструкции о том, что можно улучшить. После этого напишите "улучшай" — и skill-creator это сделает.
3️⃣Также рекомендую свою находку — мета-скилл refine — он анализирует не сам skill, а реальные проблемы, возникшие у вас по ходу работы с ним. Это еще важнее соблюдения общих требований, о которых твердит skill-judge. Сам refine не идеален, но я адаптировал его под себя через refine (рекурсия, однако 😊)
➡️ В общем, делюсь своей табличкой из десятка мета-скиллов и десятка других штук, которые делают работу со Skills намного эффективнее и приятнее
Наверняка кто-то из вас использует и другие подобные инструменты — пишите в комменты!
#skills #инструменты | 982 |
| 6 | 📱 Смотрите вкусный во всех смыслах доклад с апрельского митапа Кактус — «Как готовить правильный рецепт AI ROI» от Владимира Долгова. На видео:
🟠Выбор ИИ-архитектуры, уровня точности и моделей
🟠Канва поддержки решений, пирамида метрик
🟠Метрики изменения поведения людей
🟠Как считать ROI
🟠Как управлять ожиданиями бизнеса и показывать эффект
Как обычно, найти соответствующие кусочки можно по содержанию в описании видео:
➡️Смотреть в YouTube
➡️Cмотреть в RuTube
На наших митапах это уже не первый доклад про оценку экономической эффективности и другие метрики внедрения ИИ (первый, второй). Но апрельский доклад — самый насыщенный конкретными "околоэкономическими" инструментами для руководителей.
#видео #митап | 897 |
| 7 | Всё еще не смотрели книгу Oper8? 😉 Тогда послушайте авторов!
Опубликована запись доклада с апрельского митапа Кактус. На видео:
✅ Асхат Уразбаев объяснил проблематику и главные элементы методики Oper8.
✅ А Серёжа Липчанский на примере из медицины рассказал, как это может работать в реальности. И объяснил свою техническую карту Oper8.
➡️Смотреть в YouTube
➡️Cмотреть в RuTube
#видео #митап | 2 614 |
| 8 | 📱Презентации с митапа 29 апреля — «Как внедрить ИИ так, чтобы это действительно работало».
🔹Обзор методики Oper8 — Асхат Уразбаев
🔹Техническая карта Oper8 — Сергей Липчанский. Карта интерактивная: детали маховика кликабельны.
🔹Как готовить правильный рецепт ROI — Владимир Долгов.
Видео докладов будут на следующей неделе. Подписывайтесь на youtube-канал, чтобы не пропускать записи наших митапов. | 1 058 |
| 9 | 🌵 Мы решили провести открытый онлайн-митап «Как внедрить ИИ так, чтобы это действительно работало» — и он уже завтра!
Поговорим про системный подход к AI — без иллюзий, точечных экспериментов и «быстрых побед», которые не масштабируются.
Этот разговор будет полезен, если вы:
🔹отвечаете за процессы, продукты или трансформацию
🔹уже запускаете AI-инициативы, но не видите устойчивого эффекта
🔹хотите связать технологии с бизнес-результатами и ROI
Спикеры и темы:
1️⃣Асхат Уразбаев и Сергей Липчанский — Методика AI-трансформации (Oper8)
• Как компании реально встраивают ИИ в процессы
• Почему большинство инициатив не взлетает
• Какие паттерны работают, а какие — нет
2️⃣Владимир Долгов — Как готовить ROI для AI
• Как связать AI-решения с бизнес-метриками
• Подход к оценке и защите инвестиций
• Практические инструменты: метрики, канва решений, работа со стейкхолдерами
➖➖
📅Среда 29 апреля в 18:30 мск
🌐 Онлайн (Zoom)
В фокусе — прикладные подходы, проверенные на практике. После докладов оставим время для вопросов и разбора кейсов участников.
➡️ Записаться на митап | 0 |
| 10 | ❗ Наконец-то мы это сделали: 📙
Мы тут давно ничего не постили. Берегли ваше внимание. А может, просто писали книгу.
Написали: Oper8 — про то, как внедрить ИИ в процессы компании так, чтобы это не выглядело как «прикрутил чат-бот к старому процессу и жду трансформации», а системно и методично, как мы любим и только мы умеем )).
Берём один пример и тащим его через всю книгу: как выбрать процесс, собрать базу знаний, настроить автономию, протестировать и понять, работает это или вы себя обманываете. И отдельно — как перестроить процессы, когда люди вокруг не в восторге от перемен.
Внутри: маховик данных, пять шестерёнок, четыре сдвига в мышлении, конкретные примеры — и почему 74% компаний не видят окупаемости от ИИ.
Читается за час. Местами весело. Мы старались!
➡ Здесь краткое описание методики и сама книга | 0 |
| 11 | Пока мы с @askhatu дописываем книгу о нашей модели Oper8, хочу поделиться парой инструментов оттуда.
Конкретно — как мы выбираем процессы-кандидаты для иизации.
У нас этот путь от «с чего начать» до «вот наш план» состоит из разных этапов process discovery, как технических, так и наших классических, воркшопизированных (мы же на этом в СкрамТреке за 20 лет собаку съели).
Вот парой канвасов из воркшопов и хочу поделиться.
1️⃣ Сбор и просеивание
Собираем с командой процессы, которые болят или жрут время (там есть ещё часть про то, как выбирать эти процессы с точки зрения влияния на бизнес, но это надо рассказывать про четыре Сдвига, а это уже книжку пересказывать 🤪).
Без фильтрации — просто вываливаем на стол, потом быстро изучаем каждый процесс и потом простой скоринг:
- есть ли метрика, по которой однозначно поймём, что стало лучше?
- насколько доступны данные?
- легко ли встроить ИИ-решение в рабочий процесс?
Ну и в конце, как всегда, у любого уважающего себя консультанта на любой случай жизни есть матрица 2x2 👔
За 30-40 минут и благодаря волшебству фасилитации из 15-20 процессов остаётся 2-3 кандидата в пилоты. Очень много фантазий отсеивается на таком, казалось бы, простом инструменте.
2️⃣ Глубокое погружение: service blueprint под AI
По оставшимся 2-3 процессам делаем service blueprint, заточенный под AI-специфику. Это уже детальный разбор:
- как ходят данные (откуда, в каком формате, где хранятся)
- какие решения принимаются и кем
- где болит сильнее всего
- какая AI-гипотеза на каждом шаге
- какой уровень автономии реалистичен (от «ассистент» до «автопилот»)
- и что может помешать (регуляторка, инфра, бюджет, ИБ 😈)
На выходе — не абстрактное «внедрим AI в HR», а конкретика: вот этот шаг вот этого процесса идёт первым, потому что данные есть, эффект измерим и ограничений минимум. И рядом — план пилотов с приоритетами и ожидаемым эффектом. То, с чем можно идти к руководству и разговаривать цифрами.
Оба канваса (для быстрого отбора и для глубокого погружения) выложил в открытый доступ — забирайте, пользуйтесь:
👉 https://app.holst.so/share/b/6b56985b-735e-475c-b164-9b5648215232
Это малая часть модели Oper8, книгу допишем — будет больше.
PS Важно, наверное, уточнить, что там ещё много инженерной работы, даже на стадии исследования, но там она скучная. Разве что мысль есть на подумать: не надо ждать, пока вы подготовите идеальные данные для внедрения AI, AI сам по себе — отличный инструмент для систематизации хаотичных данных.
Жмякни кактус, если дочитал до сюда (ты мой герой)! | 0 |
| 12 | Как извлекать пользу из ИИ-новостей
На нас сыплются новости об ИИ-новинках, которые можно пробовать "здесь и сейчас". И это не только про готовые ИИ-инструменты, но и про расширения возможностей чатботов и агентов:
🔵В 2023-2024 это были промпты и затем библиотеки промптов.
🔵С 2025 — новости об MCP, которые создаёт всякий уважающий себя SaaS — от Notion до Figma.
🔵В 2026 — вал новостей про конкретные Agent Skills (которые с ИИ делаются за часы или даже минуты, поэтому их так много).
Но проблема: невозможно пробовать сразу всё из новостей, что имеет отношение к нашей работе. Но с другой стороны: не попробуешь — не поймёшь, как это использовать... и уж тем более не вспомнишь, когда это будет действительно надо 🤷♂️.
➿➿➿➿
Вот компромиссная техника работы с такими новостями:
1️⃣ В вашем любимом агенте (Claude Cowork, Codex, Cursor, Antigravity) заведите себе "Inbox" — проект для коллекционирования навыков (а также, возможно, MCP).
Когда в новостях пролетает интересный навык, вы очень быстро добавляете его туда (КАК — см. в конце поста) и забываете до поры.
При этом соблюдаете известное "правило двух минут", но все же навык у вас появляется не "в закладках", а в том виде, в котором его можно использовать. А поскольку навык — это текстовый файл, его несложно найти поиском по ключевым словам Cmd/Ctrl + Shift + F (в закладках ищется только по названию).
2️⃣ При возникновении подходящей реальной задачи переносите папку навыка в реальный проект и там используйте. Если не понравилось — удаляете или дорабатываете с ИИ (говорите агенту в том же чате свою обратную связь с просьбой улучшить навык). В любом случае, из "Inbox" навык исчезает — там должно быть только непротестированное.
➿➿➿➿
Эта нехитрая стратегия "новость ➡️ inbox ➡️ реальный проект" дополняет возможность использовать каталоги для подбора skills под задачу: skillsmp.com, agentskills.so, agentskills.me, skills.sh.
Думаю, что такие каталоги скоро перестанут быть нужны — как теперь уже не нужны каталоги промптов.
Вы сами cможете не только быстро генерить все необходимые скилы с помощью Skill Creators (версия от Claude недавно стала ещё круче), но и использовать такие инструменты как Skill Seekers, которые превращают в Skill любые описания (и даже видео) про любую систему.
☝️В общем, рекомендую начинать работать со Skills, если вы еще не начали:
🔵В локальных агентах (Codex, Cursor, ...) их быстрее всего установить командой типа npx skills add anthropics/skills --skill xlsx .
🔵В Claude Web и Desktop (а также в Manus) такую команду не введешь, там нужно сохранить навык в zip. Для этого берем ссылку на нужную папку в github (например, скилл для генерации слайдов), и вставляем его в https://download-directory.github.io/. Дальше полученный zip за секунды импортируем в Claude.
Ставьте 👍, если такие посты вам полезны. | 0 |
| 13 | 📣 Уже завтра — прямой эфир с Асхатом Уразбаевым «Просто искать работу сложно». Конечно, это про ИИ 😊
В первую очередь, эфир для проджектов, чью профессию ИИ меняет уже сейчас — планирует, трекает задачи, прогнозирует сроки...
Что остаётся за живым проджектом? Обсудим во вторник 7 апреля в 12:00 МСК.
Спикеры:
🗣 Асхат Уразбаев — первый профессиональный Agile Coach в СНГ (с 2005 года). Сооснователь ScrumTrek и Кактус.AI.
🗣 Кира Кузьменко, рекрутер с 20-летним опытом в IT, фаундер международного рекрутингового агентства NEWHR, ведущая подкаста «Собес», автор курса про поиск работы Hello New Job!
Обсудим:
🔹 Как ИИ меняет роль проджект-менеджера — от планирования спринтов до управления командами
🔹Какие навыки для проджекта выходят на первый план
🔹Как проджекту адаптироваться к новой реальности и не потерять ценность, когда рутину менеджмента забирает ИИ
📆 Вт, 7 апреля • ЗАВТРА • 12:00 МСК
↘️︎ Зарегистрироваться (запись будет доступна по этой же ссылке)
↘️︎ Если вы в РФ и ссылка не открывается: альтернативная ссылка
#вебинар #карьера | 0 |
| 14 | 💲Три способа слить бюджет на AI
Я участвовал в 15+ AI-трансформациях. 4 из них провалились. И знаете, что объединяло все четыре?
Ни в одной не было плохих AI-инструментов. Были плохие решения о том, ЗАЧЕМ и КАК их внедрять.
Разберём три самых популярных способа потратить бюджет зря.
➖➖➖➖
1️⃣ Стратегия без аудита процессов
Компания решает: «Пора внедрять AI!». Пишется стратегия, нанимаются подрядчики, консультанты.
Но на старте никто не замерил: какие процессы вообще стоит автоматизировать? Где реальная ценность, а где потери?
Очень часто выбирают процессы для пилота по ощущениям. Автоматизируют, скажем, саммари встреч — выглядит эффектно на демо (жалко только что дальше "о, теперь не надо писать минутки" часто дело не идёт).
А где-то там, неподалёку, согласование одного договора занимает 5 дней и 8 писем по кругу. Но это никто не замерил.
Через полгода — красивая стратегия, три пилота, ни одна бизнес-метрика не сдвинулась.
Что делать: сначала разберитесь в кандидатах на пилоты. Посчитайте, сколько времени и денег уходит на исполнение процессов, где ручная работа и где чаще всего ошибки. И только потом решайте, что автоматизировать.
➖➖➖➖
2️⃣ Инструмент без системы
Купили AI-платформу, раздали всем. Через полгода 10% пользуются активно, остальные вернулись к привычному. Бюджет потрачен, метрики не изменились.
Инструмент — это только часть внедрения. Результат даёт СИСТЕМА:
инструмент + перестроенный процесс + обученные люди + метрики + обратная связь.
Простой тест: если AI можно выключить и завтра ничего не изменится — это не внедрение.
➖➖➖➖
3️⃣ Оценка по демо, а не по реальной работе
Руководителю показывают демо: за 30 секунд AI пишет контракт, анализирует отчёт. Выглядит убедительно, выделяется бюджет.
Через 3 месяца выясняется — никто этим не пользуется.
Потому что в демо нет нестандартных случаев, нет интеграции с вашими данными, нет обработки ошибок. А большая часть реальной работы — это именно нестандартные случаи.
Решение принималось по идеальному сценарию, а работать AI должен в реальном процессе.
Что делать: возьмите 30–50 реальных примеров из своей работы и прогоните через AI. Посмотрите, где он реально помогает, а где ошибается. Это займёт пару дней, но сэкономит месяцы.
➖➖➖➖
Все три ошибки — про одно: инструмент оторван от реальности.
Но привести инструмент в соответствие с реальными процессами — это лишь первая ступень AI-зрелости компании.
☝️Дальше расскажем про 4 ступени зрелости — и почему компании, которые прыгают через ступени, платят дважды.
#внедрениеAI | 0 |
| 15 | Почему чат-бот — это еще не внедрение AI (даже если он «работает»)
Самый частый первый шаг компаний в «AI-трансформации» — запуск чат-бота. Для поддержки, для лидогенерации, для внутренних запросов. Логика понятна: это внедряется быстро, прогресс налицо, можно легко отчитаться руководству.
Проблема здесь не в боте, а в том, что на нём всё обычно и останавливается.
Бот закрывает свои 10–20% типовых обращений, снижает нагрузку на первую линию, все вроде бы довольны. Но сам процесс работы с клиентом при этом никак не меняется. Те же сотрудники делают ту же самую работу, просто часть рутины ушла в бот.
Это автоматизация. Штука полезная, но это не трансформация.
➖➖➖➖
В чём разница?
🔸 Автоматизация — вы берёте уже существующий процесс и ускоряете его кусок.
🔸 Трансформация — вы пересматриваете сам процесс, учитывая ИИ.
Простой пример с поддержкой клиентов.
При автоматизации бот стандартно отвечает на FAQ, а живой оператор разбирает всю остальную очередь.
При трансформации каждое обращение становится точкой данных. Система классифицирует причину, предсказывает сложность проблемы, подсказывает оператору оптимальное решение и кладет новый паттерн в базу знаний.
Оператор из исполнителя становится архитектором качества. Он больше не «отвечает на тикеты», он калибрует систему, которая учится с каждым новым диалогом.
Точка входа одна и та же — чат-бот. Но в первом случае ускорение старого процесса, а во втором — построение нового, который улучшает сам себя.
➖➖➖➖
📌 Три вопроса, которые отделяют одно от другого:
🔸 После внедрения AI — ваш процесс стал быстрее или стал другим?
🔸 Данные, которые проходят через систему, — теряются или используются для обучения?
🔸 Люди, которых «разгрузили», — делают ту же работу быстрее или стали делать работу уровнем выше?
Если на все три вопроса ответ первый — у вас автоматизация. Полезная, но с потолком эффективности.
➖➖➖➖
Вам тоже хочется более системного взгляда на AI-трансформацию? 👉🏻 Вступайте в канал https://t.me/openplaybookai, скоро там будет публикация первой версии нашего ИИ-плейбука 👈🏻
#внедрениеAI | 0 |
| 16 | 📌Чтение на выходные: поможет осознать, что главное в вашей работе с ИИ и в работе ваших команд.
➖➖➖
Очень важно умение браковать результаты ИИ и указывать ему на конкретные проблемы, а отнюдь не умение молча и быстро править эти результаты. Именно в этом ценность человека: каждое его «нет» для ИИ опирается на экспертное чутьё, негласные правила профессии и лучшие практики команды/компании.
Нейт Б. Джонс в своем видео показывает следующий шаг, про который пока мало кто говорит. Нужно не просто выявлять ошибки и формулировать ваши конкретные претензии к ИИ (добавлю: иногда претензии формулировать дольше, чем исправлять самому).
👉 Самое главное — нужно фиксировать эти ошибки и претензии так, чтобы это становилось контекстом для будущей работы с ИИ. Причем делать это без отрыва от той задачи, где возник неправильный результат ИИ.
➖➖➖
На уровне компании делать это еще важнее
Именно регулярная фиксация ошибок с объяснениями «почему нет» превращает личное чутьё опытных сотрудников в масштабируемый актив всей компании.
🔹 Нейт приводит примеры компаний, где накопленные базы таких ошибок создают мощное конкурентное преимущество. У них так работало давно, но ИИ теперь ускоряет накопление и облегчает использование базы.
🔹 Базы конкретных ошибок с объяснениями с помощью ИИ несложно обобщать до правил выполнения подобной работы. И это отличный способ передать опыт и чутьё от прежних сотрудников к новым.
Добавлю, что это не единственный способ; более простой в реализации путь описан здесь.
➖➖➖
🔗 Подробнее читайте в статье-пересказе того самого видео
#анализ #статья | 0 |
| 17 | ❗️Как избежать самых дорогих ошибок при внедрении AI в компании?
AI = здесь и сейчас, нужно уже вчера и далеко не только ChatGPT, поэтому во многих компаниях всё чаще звучит очень простой вопрос: «а что у нас с AI?»
И когда ответа на него нет, у всех начинается не развитие, а суета:
• кто-то срочно заводит доступ к ChatGPT
• кто-то идёт к подрядчику за умным агентом
• кто-то просит HR организовать обучение
• кто-то делает красивую презентацию, чтобы показать движение
Люди хватаются за всё и сразу, не понимая, с чего начинать, куда идти, и здесь рождаются странные решения👇
• то покупают дорогую разработку там, где хватило бы простого инструмента
• то, наоборот, ограничиваются «ну мы всем дали доступ, пользуйтесь»
• то запускают пилоты, у которых нет цели и будущего.
В этом и есть главная проблема – в компании появилась задача внедрить AI ещё вчера, а понятного маршрута по внедрению ещё нет.
В итоге AI напоминает чемодан без ручки: дорого, тяжело, нести неудобно, а бросить жалко.
➖➖➖➖
AI в компании ≠ быть со всеми на одной волне, быть в тренде – это уже история про управленческую зрелость.
Потому что когда сверху звучит вопрос «что у нас с AI?», от вас ждут не модных непонятных слов, а ответы на вопросы:
❓где AI даст реальный эффект и улучшения в работе компании
❓с чего начинать
❓как не превратить всё это в дорогой хаос
Именно в этот момент компании чаще всего допускают свои самые дорогие ошибки, когда задача уже горит, нужно ещё вчера, а чёткого маршрута нет.
➖➖➖➖
Этим текстом мы запускаем серию постов об осознанном внедрении AI.
👉А вы пока поделитесь в комментариях, как у вас дела с внедрением?
#внедрениеAI | 0 |
| 18 | Ваши люди боятся, что ИИ сделает их ненужными. И это тормозит всё внедрение.
В свежей статье Harvard Business Review есть инсайты, которые могут показаться радикальными. Но для руководителей, находящихся в процессе ИИ-трансформации, это мастрид — краткое руководство к действию на основе опыта десятков компаний.
Вот пара выводов из статьи ⬇️
🔵 Опыт экспертов — главное узкое место. Знания о том, как реально работает компания, живёт в головах опытных сотрудников. Чтобы ИИ работал, нужно цифровизовать этот контекст и опыт — а люди сопротивляются, потому что их статус и карьера внутри компании всегда строились на том, что они знают.
Передовые компании подают это иначе: цифровизация опыта человека — это его освобождение от рутины ради самых сложных и статусных задач.
🔵 Без перестройки ролей ИИ ощущается как угроза карьере. Компании-лидеры уже нанимают архитекторов ИИ-процессов, «менеджеров цифровых сотрудников» и т.п. Фокус — не «как сэкономить время с ИИ», а «какие возможности ИИ открывает».
➿➿➿
Эти и другие выводы основаны на опыте самых продвинутых в ИИ глобальных компаний — банков, промышленных гигантов, медицинских корпораций. Внутри каждой были десятки и сотни ИИ-пилотов. Большинству компаний пока далеко до такого уровня, но задумываться об этом стоит уже сейчас.
🔗 Полный перевод статьи — на сайте Кактус.AI
@aidea4work #статья #внедрение #лидерство | 0 |
| 19 | Какая роль в компании лучше всего описывает вас? | 0 |
| 20 | 19 марта AIDEA исчезнет!
Почему и куда исчезнет?
Как вы знаете, авторы этого канала — команда Кактус.AI (дочка ScrumTrek). Мы помогаем компаниям повышать эффективность процессов с помощью ИИ, проводим корпоративное обучение, консалтинг, создали свою ИИ-платформу с агентами.
Когда канал AIDEA создавался, команда Кактуса только зарождалась. Сейчас мы растём и хотим, чтобы этот канал точнее отражал нас и нашу работу.
✨ Что изменится в контенте канала?
Мы хотим делать больше того, что реально помогает: добавим кейсы внедрения, стратегии, конкретные шаги. Обзоры/статьи никуда не денутся, но теперь будем стараться писать через призму "что с этим делать в работе?" Также вскоре оживёт наш YouTube (и RuTube).
19 марта поменяется аватарка и название (AIDEA 👉 Кактус).
Так что не пугайтесь 😎 Это всё ещё мы, только интереснее и точнее.
Ставьте 🌵, поддержите перемены к лучшему!
А чтобы мы точнее попадали в ваши интересы, просим ответить на еще один вопрос: | 0 |
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
