Кактус | ИИ для команд и бизнеса

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 ))

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

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

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

«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

📱 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

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

📱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.

🌵 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

❗ 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

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)!

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.

📣 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

💲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

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

📌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

❗️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

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

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: