Кактус | ИИ для команд и бизнеса

❗️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:

У вас нет мета-промптов? Зря теряете время... 😉 Львиная доля времени при работе с ИИ уходит на формирование промпта и контекста к нему. ⭐️ На уровне организации эта проблема решается через инструментарий создания ИИ-ассистентов (которые содержат нужный контекст) и через хорошо подготовленную базу знаний (где ИИ-агенты могут найти контекст сами). ⭐️Но на персональном уровне эти приемы почти не дают выгоды: сэкономленное время уходит на подготовку ассистентов и настройку контекста/обвязки для агентов. Точнее, агенты наконец способны экономить нам время за счет работы в цикле с самопроверками, но это пока высший пилотаж для большинства подписчиков этого канала. Есть более простые способы экономить личное время на контексте/промптах , и среди них главный — это мета-промпты, т.е. промпты для написания промптов. ➖➖➖ Смысл мета-промптов: ваши сырые мысли по задаче (например, надиктованные голосом) сначала улучшаются и дополняются с ИИ, а уже затем отправляются ИИ "на выполнение". Тогда число итераций до финального результата тогда уменьшается до 1-2. А ведь каждая итерация — это ручная оценка качества результата и формулировка замечаний, т.е. затраты вашего времени. Меньше итераций — экономия. 📍На картинке 👆 несложный мета-промпт для составления системных промптов. Это ассистент-генератор любых других ваших ассистентов. 📍А здесь вы можете скопировать себе более продвинутый мета-промпт, и он не только для системных промптов. Можно добавить его в отдельный Проект в Qwen / ChatGPT, Gem в Gemini или Пространство в Perplexity. И именно там создавать чаты, когда делаете серьезную работу, а не просто хотите быстрый ответ. ➖➖➖ Ну, а если вы уже пользуетесь агентами вместо чат-ботов (как ~четверть подписчиков этого канала), то ждите пост о том, как получить не меньший прирост продуктивности для агентов. Да, это про meta skills. @aidea4work #промпты #инструменты

Знаете ли вы, что этой зимой случилась незаметная ИИ-революция? Эту революцию на себе ощутили пока лишь стартаперы и разработчики (у них вдруг появилось время озадачивать много агентов параллельно). А также отъявленные инноваторы, которые перенесли свою жизнь в OpenClaw и кайфуют 😊 ⏰ В чём суть? Лучшие ИИ-агенты теперь автономно работают в цикле с само-коррекциями — и делают это многие минуты, что соответствует часам работы человека! Время автономности росло постепенно, но зимой это дало качественный скачок, связанный с выходом 🔵новых "агентных обвязок" (например, в Codex, Claude Code, Claude Cowork) 🔵и новых моделей, специально обученных для работы в агентах (например, GPT-5.2 и Opus 4.6). ☝️Более того: 🟠У агентов появились субагенты. 🟠Агенты создают конечные артефакты — например, презентации — а не просто тексты, которые приходится копипейстить. 🟠Некоторых агентов можно запустить на арендованном сервере так, чтобы  продолжать работу с телефона — там, где начали с ноутбука. ➖➖➖➖ ❓ Для вас это давно известно? Ответьте на вопрос 👇, чтобы мы адаптировали посты к вашему  уровню в ИИ!

«Курсы теперь не нужны — всему можно научиться через любой ИИ-чатбот»❔ Нет, мало кто на это способен, даже в Режиме обучения ChatGPT или в Gemini Обучение. Вот почему хорошие курсы незаменимы: 👉 Новые знания, возникшие после ~2023 года, уже испорчены сгенерированной "ИИ-халтурой" в интернете. Поэтому возрастает роль экспертов-практиков, которые отделят правду от галлюцинаций, выделят самое важное и дадут на практике прочувствовать, что на самом деле работает. 👉 Корпоративные курсы тем более нужны, особенно если они касаются такой размытой "вездесущей" темы как ИИ. Ведь людям одной компании нужны одни и те же практики применения новых технологий и подходов (в т.ч. ИИ). И универсальный чат-бот ничего подобного дать не может: с ним каждый сотрудник освоит что-то своё 🤷‍♂️ Не говоря уже о том, что ~80% не найдут мотивации для такого обучения — оно требует драйва. ➿➿➿ Какое корпоративное обучение наиболее эффективно? Распишу 2 варианта, которые полезнее стандартных. 1️⃣Для большинства сотрудников оптимально обучение в процессе работы... так что "учителем" должен быть кто-то, кто понимает специфику этой работы. В случае ИИ, для такого человека есть термин ИИ-чемпион (эту короткую статью рекомендую почитать всем: чемпионы — далеко не только про обучение!). Но конечно, ИИ-чемпионов кто-то тоже должен готовить. И не просто обучать, а приводить к конкретному плану действий, сочетающему специфику конкретной компании и лучшие практики от эксперта. Подробнее об этом коллеги вчера описали в этом посте. 2️⃣Ну, а если уже понятно, какие именно навыки работы с ИИ нужно дать всем сотрудникам компании — здесь возможно только асинхронное обучение. Но не просто видеокурс, а тренажёр. Благо, работе с ИИ отлично умеет учить сам ИИ, если ему даны подробные указания от ИИ-эксперта и от методиста. Как это выглядит — см. мой обучающий телеграм-бот с тремя упражнениями. Тренажёры, подобные этому, уже помогают улучшать общение с ИИшками сотрудникам нескольких компаний. Причем необязательно им быть в телеграме. О подробностях можно спросить меня: @alexey0evdokimov Кактус AI #обучение #статья

#дайджест постов в канале @aidea4work 💡 Внедрение ИИ в компаниях 🔵5 орг. подходов к повышению продуктивности сотрудников с ИИ 🔵Почему люди бросают ИИ и как это исправить: ответы на главные вопросы ИИ-трансформации ✔ ИИнструменты 🔵Сравнение 3-х лучших подписок на ИИ-экосистемы 🔵Лайфхак для замены Perplexity на Google AI (причем не на Gemini) ➖ Vibe-code и no-code 🔵Серёжа с Claude Code заменил полдюжины SaaS за 4 дня (вайб-кодинг — это уже не игрушки) 🔵Три этапа вайб-кодинга (где последний похож на работу скрам-мастера 😊) 🔵Ускоряем Discovery (простой пример автоматизации через no-code) 🔵Как вайб-кодить ноу-код (детальная инструкция) 🔥Актуально 🔵Бесплатный мини-курс по вайб-кодингу для не-технарей 🔵Курс ИИ-чемпионов с 19 марта 🔵Курс по вайб-кодингу с 6 апреля 👑 Люди и ИИ 🔵Как меняются ценности Agile в эпоху ИИ 🔵Менеджмент как суперсила: советы по управлению ИИ от Итана Моллика

Когда ИИ справится лучше вас? Итан Моллик в статье описал свой эксперимент: его студенты Executive MBA (без навыков программирования, но с опытом менеджмента) с ИИ создали свои стартапы за 4 дня. Они продвинулись дальше, чем раньше студенты продвигались за целый семестр. Секрет был явно в умении управлять: делегировать, оценивать работу и давать обратную связь. ☝️ Формула делегирования очевидна (но мало кто умеет ей пользоваться): Отдавать задачу ИИ выгодно, только если: 🔹 Высока вероятность успеха (ИИ всё поймет с первого раза, т.е. будет минимум итераций). 🔹 Время на постановку и "приемку" задачи (с учетом ожидаемого числа итераций) меньше, чем работа руками. Иначе вы просто тратите время на «обучение» ИИ, при этом он у вас пока еще необучаемый. ✨ Как пользоваться этой формулой, чтобы выиграть время? 1️⃣ Давать более чёткие инструкции с более полным контекстом (как новому сотруднику) — это увеличивает вероятность успеха. В частности, использовать принятые в вашей области форматы ТЗ (например, у девелоперов это PRD). 2️⃣ Развивать навыки оценки и обратной связи — это снижает количество необходимых итераций. 3️⃣ Упрощать проверку результатов — например, заставляя ИИ самостоятельно проходить по вашему чек-листу — это уменьшает время одной итерации. Мой комментарий: поскольку все три способа требуют экспертизы в области решения таких задач, прежде всего, примените ИИ-агентов в своей области. А не бросайтесь, например, сразу в вайб-кодинг, если вы раньше не были разработчиком и не управляли разработчиками. ❗️ Итого: навыки управления, которые мы считали soft skills и применяли в работе с людьми, становятся главными hard skills при работе с ИИ. Без них невозможно угнаться за теми изменениями в бизнесе, которые сейчас происходят. Но, к счастью, подписчики этого канала этими навыками обладают в большой степени. Осталось только научиться их применять к ИИ. 🔗 Рекомендую почитать перевод статьи, там есть и другие ценные мысли: Менеджмент как суперсила в эпоху ИИ @aidea4work #статья #навыки

📌 Гайд для россиян, интересующихся ИИ-агентом Antigravity и другими плюшками подписки Google AI Pro. Предусловие: у вас есть иностранная карта. Дисклеймер — я не агитирую именно за Antigravity: 🔵Если у вас есть подписка Claude Pro, точно нет смысла ее менять на Google только ради Antigravity 🔵Antigravity пока сыроват: например, один раз у меня сломался так, что пришлось чистить несколько его "кешей". 🔵Создать аккаунт под Antigravity из России очень сложно. Если это вас не смущает, то ➡️ВОТ ИНСТРУКЦИЯ, КОТОРУЮ ВЫ ПРОСИЛИ⬅️ ➖➖➖➖➖➖➖ Оговорка: возможно, вам это не надо: 🔹Чтобы пользоваться Gemini или даже NotebookLM в рамках бесплатных лимитов, вам достаточно VPN (ну, кроме таких как Амнезия — не скрывающих вашу геолокацию). 🔹Чтобы увеличить все лимиты, вам нужна иностранная карта и иностранный платежный профиль Google Play. На практике это обычно означает НОВЫЙ гугл-аккаунт, где не было российского профиля. 🔹Сложная инструкция выше — лишь для тех, кто а) хочет с Antigravity войти в "эру универсальных ИИ-агентов", б) но кому набор инструментов Claude кажется недостаточным за ту же цену $20/мес. @aidea4work #инструменты #агенты

Учимся Гуглу заново через 30 лет после рождения веб-поиска... Выше вы попросили рассказать лайфхаки про Antigravity и подписку Google AI Pro (напоминаю зачем она может быть вам нужна). Но инструкцию про Antigravity для россиян напишу завтра. А сегодня — про то, что может пригодиться всем — в т.ч. не имеющим международной карты и не готовым пока к работе с агентами типа Antigravity. ✨Google как чат-бот ➖➖➖➖➖➖➖ Да, речь именно www.google.com, а не про Gemini. С одной стороны, у gemini.google.com есть преимущества перед другими чатботами. 🔵Имхо главное — это обработка ссылок на youtube + высокоточная обработка картинок (особенно в режиме Thinking). 🔵Да и Deep Research у Gemini хороший, только многословный (вот зачем он может быть нужен). Он точно в разы лучше Perplexity Deep Research (который еще и ухудшился в феврале!). Но и недостатки у Gemini тоже есть, и это не только "в России надо включать VPN". Gemini надо прямо заставлять выдавать гиперссылки, на основе которых он отвечает... А ведь без этого не проверить валидность ответов. 📍Поэтому я не пользуюсь Gemini для ИИ-поиска с уточнениями. Для этого вместо Perplexity вернулся к поисковику Гугла 😄 Вот мой лайфхак, который делает Google чат-ботом, а не просто поисковиком (разница этих инструментов в том, что к чату можно вернуться и продолжить без лишних кликов): 🔗 Добавьте в закладки вот такую ссылку https://www.google.com/search?udm=50 — она откроет поиск сразу в AI Mode (Режим ИИ). Я кликаю эту ссылку, когда ищу недавний чат, чтобы взять оттуда нечто или продолжить терзать ИИ без повторного ввода всего контекста. Но ссылка НЕ требуется для нового запроса в AI Mode (можно добиться того же результата через Tab + Enter вместо Enter — после ввода запроса в адресной строке Chrome). 🔗 Если же вы купите подписку Google AI Pro, то вам наверняка захочется без лишних кликов пользоваться Pro в поиске Google AI Mode. Тогда ваша ссылка в закладках другая: https://www.google.com/search?nem=143. Pro там означает не только думающую модель Gemini Pro вместо Flash, но и "продвинутую разметку ответа". Продолжение следует (уже про агенты) @aidea4work #инструменты #чатботы

Куда уходить с Perplexity — часть 2 (вот часть 1, но за 2 месяца многое изменилось). Теперь пишу для тех, кто готов платить доллары за "хороший ИИ" вместо Perplexity Pro. Так как халявная ~400-рублевая годовая подписка на Перплексити у многих заканчивается уже в ~марте (либо уже была отменена как незаконная). ▶️Это ведь только раньше было нормально чатиться с небольшими локальными моделями ("все равно они лишь на полгода-год отстают от моделей-лидеров"). Нормально чатиться, но не работать полноценно! И даже мощные китайские модели типа Qwen3-Max помогают лишь в качестве чат-ботов. ▶️Сейчас нужны самые лучшие рассуждающие модели — как "движки" к универсальным автономным агентам от лидеров: Claude Code от Anthropic, Codex от OpenAI и Antigravity от Google. 🔵И если смотреть с точки зрения личной выгоды, стало осмысленно покупать хотя бы 20-долларовую подписку от одного из этих трёх лидеров. Поскольку это "ИИ-экосистемы", а не просто чат-боты или агенты типа Cursor. 🔵Эти подписки в разы выгоднее, чем платить за API, особенно Claude API. 🔵И они выгоднее подписок Cursor и других небогатых стартапов. ➖➖➖ Что конкретно лучше выбрать за $20/мес? 🔹 Если вы нередко вайбкодите софт, вам нужно как минимум Claude Pro или ChatGPT Plus. Или даже обе этих подписки, так как у Claude Code и Codex свои достоинства по части кодинга (и их отличия в двух словах не опишешь — нужно пробовать самим или хотя бы читать холивары в чатах девелоперов 😊). Кстати, подписку ChatGPT Plus можно использовать не только в агенте Codex, но и в OpenCode.ai (который ближе к Claude Code). 🔹 Если у вас не столько софт, сколько тексты/аналитическая работа (включая "ИИ в роли ко-фаундера"), то выбирайте Claude Pro, чтобы работать с очень умной моделью Opus. Например, вот пост на русском или вот свежий кейс про финансовую, продуктовую и прочую аналитику: видео на английском + его саммари на русском. 🔹 Если же вы хотите универсальный ИИ-комбайн с кучей инструментов, рекомендую покупать Google AI Pro за те же 20$. Я давно использую Gemini Pro как основную модель, поскольку с версии 2.5 она дает стабильно хороший результат во всех моих не-кодерских задачах (то же можно было бы сказать про Opus, но это очень дорогая модель). ➖➖➖ Для живущих в России вариант 🔹 сложнее всех, но и плюшек очень много: ✅ большие лимиты на NotebookLM — уникальный инструмент для чатов с коллекциями файлов/ссылок и для их преобразования в необычные форматы (например, видео-пересказ), ✅ огромные лимиты на лучшую в мире картиночную модель Nano Banana, ✅ ИИ в Google Docs/Sheets/Slides (правда, у Claude инструменты для Excel/PowerPoint ещё лучше), ✅ отличный видео-генератор Veo, ✅ и главное — возможность работать в локальных воркспейсах с универсальным агентом Antigravity. 🔵Важно, что там не только Gemini, но и Claude-модели (у Claude и Codex модели только свои). 🔵Ну, и по удобству подстройки агента к вашим рабочим процессам Antigravity имхо лучше даже Claude, не говоря уже про Codex (который поддерживает только Skills, но не Commands/Workflows) ➖➖➖ Ставьте 👌, если хотите, чтобы я рассказал про тонкости Google AI: лайфхак "чтобы было как в Perplexity", а главное — как из России создать аккаунт для Antigravity и других продвинутых инструментов Google (обычный VPN тут не поможет). @aidea4work #инструменты #агенты

👨‍💻 Войти в айти ИИ. Я тут затеял у нас в СкрамТреке поголовную вайб-революцию — каждый должен (прям КАЖДЫЙ и прям ДОЛЖЕН) будет научиться радикально повышать эффективность процессов в своей зоне ответственности с помощью ai-инженерии. Про то, как мы к ней готовимся и как она будет происходить отдельно напишу. А пока я собрал мини-курс, прям точку ноль чтобы начать понимать что вообще происходит. За 3-4 часа поможет: - установить и настроить всё нужное - vscode/cursor/etc, гитхаб, докер, днс и весь остальной минимальный джентельменский набор (причём объяснив зачем оно всё) - собрать простой сайт - и полностью пройти процесс от покупки домена, аренды хостинга, настройки и до деплоя Курс тут: https://github.com/slip-pro/vibecoding-intro/ PS Cursor выбрал потому что он доступен без VPN, но, в целом, можно пользоваться чем угодно PSS Если зайдёт, то могу ещё вторую часть отдать, более глубокую - уже про сам вайб-кодинг. Про инструкции, плагины, скиллы, хуки, работу с контекстом и так далее

❓ ИИ несовместим с Agile? Актуальны ли ценности типа "люди важнее инструментов" теперь, когда реальны риски замены людей на ИИ? Ровно 25 лет прошло с момента подписания Agile Manifesto — и посты на эту тему сводятся либо к "Agile мертв", либо к "Agile жив" 🤷‍♂️ Вместо эмоций давайте попробуем сформулировать конкретно — что сейчас меняется в сравнении с оригинальным Agile-манифестом? Моё скромное мнение: ➿➿➿ 1️⃣Командное взаимодействие важнее личного использования инструментов Это почти как в Манифесте. И это спорный тезис во времена, когда один умный разработчик с агентами может заменить команду из десятерых. Но верю, что ИИ-агенты должны добавляться как члены команды, а не как сугубо личные инструменты. Например, так. Иначе — bus factor и много чего еще плохого для бизнеса. 2️⃣Замкнутый цикл обратной связи важнее работающего продукта ❓ Быстро сделать "работающий продукт" сейчас с ИИ проще, чем когда-либо, и главный челлендж — настроить быстрый процесс сбора ОС и ее учёта в продукте. Пока лишь разработчики софта научились замыкать свой feedback loop так, что фичу можно реализовать за минуты, а от людей требуется на порядок меньше ОС, чем раньше. Даже если вы не из IT, самое время подумать, как сократить время вашего цикла ОС. 3️⃣Сотрудничество с заказчиком важнее согласования условий контракта Тут за 25 лет изменилось только одно: заказчик и исполнитель сейчас гораздо чаще в одной организации. Если вы заказчик, и у вас не так — возможно, вы проиграете конкуренцию. Даже самый гибкий контракт является тормозом в эпоху гипер-быстрых изменений. 4️⃣ Готовность к изменениям важнее всего Общая неопределенность и связанное с ИИ ускорение требуют этого сейчас больше, чем раньше. Но если ИИ-ускорение кратное (как скоро ожидается в разработке ПО), то Скрама для такой скорости уже не хватит (ну разве что Scrum применять к ИИ-агентам, а не к людям). Недельный спринт уже кажется медленным, а если короче — люди не вынесут. ➿➿➿ 👉 Итого: кажется, что ценности гибкой разработки продуктов поменялись лишь на ~30-40%. И главное изменение, на мой взгляд, — смещение фокуса с Delivery (о чем Agile) на Discovery (см. выше мою формулировку ценности 2️⃣). Ну, а конкретные процессы работы, связанные с Agile, могут уступать место новым, еще более эффективным. ➿➿➿ А что вы думаете? Что в Agile-манифесте стало неважным из-за ИИ, а что сохранило свою актуальность для людей и для бизнеса? Пишите, обменяемся мнениями 💬 @aidea4work #люди #тренды

🚀 500 человеко-лет за 3 недели и 3 уровня AI-инженерии История первая Недавно в Claude Code добавили команду /insights — генерирует отчёт о том, как вы его используете, стату плюс какие-то наблюдения и даже советы. И цифра в 2,3 млн строк кода за 3 недели нас, конечно, мягко говоря, впечатлила. Gemini говорит, что это примерно 1млн человеко-часов (да, в целом метрика мусорная, но всё же какие-то есть бенчмарки). Я потом его попросил ещё в деньги перевести — получилось около 4 миллиардов рублей 😁 История вторая Недавно на закрытом мероприятии рассказывал про "Вайб-кодинг" и свой опыт в нём. И в нарративе выстроились три этапа через которые я прошёл: 👨‍💻 AI-разработчик: в фокусе внимания код, вы держите его под контролем. Для меня был очень полезен такой режим работы, с точки зрения самообучения. Но, так как всё-таки никогда не был программистом, а только руководителем команд, то довольно быстро отказался от этого подхода работы, потому что реализация была медленная, плюс моё качественное вовлечение в процесс закончилось тогда, когда я стал делать чуть более сложные вещи, чем сайт kkts.ai. 💡 AI-продакт: в фокусе внимания уже не код, а сам продукт. Контроль над кодом "отпускается", агентам больше автономности, вы выдыхаете и больше времени проводите в режиме планирования и приёмки, чем работы. Тут очень сильно аналитические и предпринимательские навыки пригодились. Что нужно делать? Как это должно работать? Как отличить "хорошую" реализацию от "плохой". Ваша скорость возрастает, вы уже можете делать 2-3-5 проектов одновременно. 🛠 AI-менеджер (архитектор, скрам-мастер, не знаю кто): в фокусе внимания процесс. Как выстроить пайплайн работы над задачами, как сделать его эффективным? Как поднять качество? Как выстроить петли обратной связи, как сделать саморефлексию? Обвешиваешься скиллами, плагинами, хуками.. И вот так и получается, что половину времени тратишь на проектирование и планирование, а половину — на постоянно улучшение процесса. Ну а код... Если правильно выстроить процесс, то довольно таки качественный выходит (в жизни не видел настолько покрытых тестами и задокументированных продуктов 😉). И, как результат — 500 человеко-лет за 3 недели. @aidea4work #вайбкодинг

Вы бы уволили помощника, которому сначала передали большую задачу, а потом молча забраковали результат? 🤷‍♂️ А ведь с ИИ большинство поступает именно так (хотя это и дико для менеджеров-подписчиков этого канала). Успешная работа с ИИ — не столько промптинг, сколько классический менеджмент: декомпозиция задач, контроль качества, итеративные улучшения и т.п. Я послушал недавно видео на эту тему от Nate B. Jones. Очень понравилась там плотность полезных идей и советов. Поэтому сделал структурированный пересказ видео на русском в статье Почему люди бросают ИИ и как это исправить 👈 Вот что там: ⚫️ Причина отказа 80% сотрудников от ИИ ⚫️ Модели успешной работы с ИИ: «Кентавры» и «Киборги» ⚫️ За счет чего менеджеры более успешны в этом ⚫️ Почему к ИИ лучше относиться как к человеку, и что это означает на практике ⚫️ 6 навыков ИИ-мастера, которые часто упускают ⚫️ Почему нельзя, чтобы за внедрение ИИ отвечал ИТ-отдел ⚫️ Как строить «нетехнические» ИИ-лаборатории в компаниях и про что нельзя забывать Читайте обо всем этом в статье нового формата. Формат — ИИ-пересказ, сделанный мной в общении с Antigravity и несколькими Agent Skills (как-нибудь расскажу об этом подробнее). 👍Лайками обозначайте, если формат понравился — тогда будем его использовать для переводов не только видео, но и полезных статей. @aidea4work #люди #внедрение #обучение

Как повышать продуктивность, если вы не готовы увольнять большинства сотрудников? По отношению к ИИ менеджмент делится на два лагеря: 🔸 Воодушевленные идеей замены людей на ИИ-агентов. В основном, это технические фаундеры и CEO небольших компаний: "Зачем мне команда маркетинга, если Claude Code делает 80% их работы? Зачем разработчики, если я могу вайбкодить с агентами в 10 раз быстрее и в 100 раз дешевле?". 🔸 Считающие ИИ не более чем средством ускорения людей. Те, кто внедряет ИИ по аналогии с любыми другими новшествами — чтобы сотрудники работали эффективнее. И пропасть между ними все больше, т.к. для этих двух видений будущего нужны совсем разные подходы. ➖➖➖ 🔗 В новой статье я описал 5 орг. подходов к повышению продуктивности сотрудников — для тех, кто исповедует второе видение (без фанатизма по увольнениям). Надеюсь, там мне удалось показать, что рост продуктивности больше зависит не от самих ИИ-инструментов, а от управленческих решений и культуры работы с ИИ. Спойлер про увольнения: даже "общепризнанно бесполезная в эпоху ИИ" категория сотрудников может повышать продуктивность команд. ➖➖➖ Для крупных компаний, конечно, не стоит вопрос замены на ИИ целых ролей/профессий, будь то маркетологи или разработчики. Менеджеры здесь понимают, что этот подход приведет к увольнению их самих (свежий кейс увольнения менеджеров). Их типичная цель — повысить продуктивность части сотрудников каждой профессии и уволить остальных... это в рамках видения №2. Но для остальных компаний уже пора задуматься о выборе направления: автономно работающие часами универсальные агенты вместо сотрудников 🔸 или агенты-копилоты для сотрудников 🔸. 📌 Почему сложно повысить продуктивность людей с ИИ — и как именно это сделать БЕЗ автономных агентов — читайте в статье @aidea4work #внедрение #люди #статья

Инструкция по "ИИ в квадрате": как вайбкодить no-code? Думаю, у вас есть свои идеи ИИ-инструментов для ускорения работы — например, для ускорения Discovery, как в кейсе из прошлого поста. Но как делать такие инструменты быстро? Понятно, что делать надо в паре с ИИ, но неужели обязательно становиться вайбкодером? 👉Мой бот из прошлого поста работает на ноу-код системе n8n, чтобы его могли понимать и править не-вайбкодеры. Но делал я его не в n8n (там это было бы намного дольше!). Я делал его почти как вайбкодер, но вместо кода ИИ мне создавал n8n JSON-файл (который я не читал, конечно). Оказалось, что ИИ-агент (c Gemini 3 Pro) хорошо знаком с best practices реализации ИИ-агентов в n8n! Когда я посмотрел на его творение в виде схемы 👆, я даже узнал кое-что новое про n8n. 🔗Вот подробная инструкция для тех, кто хочет сделать нечто подобное (автоматизацию без Web UI). Что внутри: 🔷 файлы для импорта в n8n + описание, как настроить сохранение в вашу базу и подключить удобный вам ИИ; 🔷 на что именно ушёл мой день при создании бота; 🔷 как менять этого бота под свои задачи или "вайбкодить" других ботов по той же методике. Ставьте 👍 если считаете, что для автоматизации работы не всем обязательно вайбкодить именно код 😇 @aidea4work #вайбкодинг #nocode #howto

✋Блокеры уже не там: кейс автоматизации ScrumTrek. С ростом автономности AI coding агентов стало ясно: этап Build больше не ограничивает скорость создания систем. В прошлом посте Серёжа Липчанский рассказал, что за 4 дня разработал большую систему, заменившую 5 SaaS-сервисов в нашей компании. Эта магия стала возможна благодаря вайбкодингу + известным требованиям в голове Серёжи: как ScrumTrek COO, он знал, что компании нужно. Но Серёжа идёт дальше — он уже начал заменять наш легаси-мега-сайт с системой регистрации на мероприятия и курсы. В эту многократно улучшавшуюся систему вложено много человеко-лет аналитики и разработки. Она сложнее и мощнее всяких Таймпадов, потому что для нас критичны юзабилити для корп. клиентов и максимальная автоматизация. ❗️И теперь узкое место в разработке таких сложных систем сместилось с Delivery на Discovery. В голове одного Серёжи не могут быть все хотелки, документация устарела, а две трети legacy-кода, скорее всего, уже не работает. Поэтому не выйдет просто попросить ИИ скопировать требования из кода старой системы в новую. Хотелки нужно выяснять у многих сотрудников, и это обычно долго. ➖➖➖ Одно из решений в таком кейсе — ИИ-бот, который заменяет младшего продакта/аналитика и не заставляет людей писать. Я с ИИ сделал такого бота за день, без кода. Бот: ⚫️ выявляет требования из голосовых сообщений и превращает их в базу Job Stories; ⚫️ ищет истории, помогает их править, даёт прикреплять скриншоты и комменты. 🔗 Ссылка на демо-версию бота — для тех, кто хочет проверить, может ли простой ИИ с хорошим промптом заменить аналитика. Голосом быстрее, чем текстом. Поэтому бот позволяет за пару недель собрать детальные юз кейсы / истории по реально нужным функциям — от разных сотрудников и от тех, кто "голос клиентов". Дальше это идёт на имплементацию к AI coding агентам. ➖➖➖ Ставьте 👍 если хотите статью о том, почему Discovery с ИИ занимает на намного больше времени, чем Delivery с ИИ, и как это время сокращать. @aidea4work #внедрение #инструменты #discovery