Щербаков
Open in Telegram
Корпоративний ШІ-тренер. Впроваджую ШІ в компанії: навчання і консалтинг. Пишу про ШІ, маркетинг, бізнес та ІТ. Засновник Madstone і Hworknet Community. Сайт: hworknet.com. Автор: @hworkneter
Show more587
Subscribers
No data24 hours
+17 days
-230 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+6
in 0 channels
August '26
+15
in 0 channels
Get PRO
July '26
+4
in 0 channels
Get PRO
June '26
+5
in 0 channels
Get PRO
May '26
+16
in 1 channels
Get PRO
April '26
+22
in 0 channels
Get PRO
March '26
+26
in 1 channels
Get PRO
February '26
+6
in 2 channels
Get PRO
January '26
+16
in 1 channels
Get PRO
December '25
+58
in 0 channels
Get PRO
November '25
+17
in 0 channels
Get PRO
October '25
+23
in 0 channels
Get PRO
September '25
+7
in 0 channels
Get PRO
August '25
+23
in 0 channels
Get PRO
July '25
+57
in 2 channels
Get PRO
June '25
+11
in 1 channels
Get PRO
May '25
+14
in 1 channels
Get PRO
April '25
+7
in 1 channels
Get PRO
March '25
+10
in 1 channels
Get PRO
February '25
+9
in 1 channels
Get PRO
January '25
+12
in 1 channels
Get PRO
December '24
+22
in 1 channels
Get PRO
November '24
+4
in 1 channels
Get PRO
October '24
+18
in 1 channels
Get PRO
September '24
+9
in 0 channels
Get PRO
August '24
+13
in 0 channels
Get PRO
July '24
+7
in 1 channels
Get PRO
June '24
+4
in 0 channels
Get PRO
May '24
+10
in 0 channels
Get PRO
April '24
+17
in 1 channels
Get PRO
March '24
+10
in 1 channels
Get PRO
February '24
+20
in 0 channels
Get PRO
January '24
+85
in 0 channels
Get PRO
December '230
in 1 channels
Get PRO
November '230
in 0 channels
Get PRO
October '230
in 0 channels
Get PRO
September '23
+413
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | +3 | |||
| 03 September | +3 | |||
| 02 September | 0 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
Мої три рівні впровадження ШІ і світові фреймворки
Уже кілька років я розкладаю впровадження ШІ в компанії на три рівні: спочатку навчання людей, далі прості асистенти й автоматизації, і тільки потім складні рішення з агентами. Вирішив звірити свою схему з тим, як цю тему описують великі публічні фреймворки.
Перше — Gartner і його AI Maturity Model на п'ять рівнів: awareness, active, operational, systemic, transformational. Компанію там оцінюють за сімома напрямами одночасно, серед них стратегія, дані, governance, операційна модель і культура.
Друге — Google Cloud і AI Adoption Framework на три фази: tactical, strategic, transformational. Тем шість, і першою в списку стоїть Learn, тобто навчання людей і апскіл команди.
Третє — Deloitte і Microsoft, обидва на чотири рівні. Верхню сходинку вони називають по-різному: у Deloitte це strategic and transformational, у Microsoft просто mature.
Так от, головна різниця не в кількості рівнів. Усі ці моделі відповідають на питання "де ми зараз", це діагностика по багатьох вимірах одразу. А моя відповідає на інше питання — "що робити першим". Навчання людей у мене не вимір, який оцінюють паралельно з рештою, а ворота, які треба пройти, перш ніж рухатись далі.
Ось тут доречна одна цифра. MIT у звіті The GenAI Divide за 2025 порахував, що 95% корпоративних пілотів на генеративному ШІ не дають жодного вимірюваного ефекту на P&L. Причину назвали learning gap, тобто розрив організаційний, а не технологічний. Це рівно те, що я бачу на дзвінках: компанія хоче агента, а команда всередині не розуміє, де модель тупить і чому.
Із цікавого — у світових моделях окремими вимірами стоять дані і governance, і на практиці саме туди компанії й впираються: готові платити за складне рішення, а структурованих даних і прописаних процесів немає.
| 2 | Скільки часу займають 25 дотиків на день
Найчастіше заперечення про ручний лідген звучить так: у мене немає на це часу. Давайте порахуємо.
Хвилина на те, щоб глянути профіль і зачепитись за деталь. Ще хвилина на перший рядок під цю деталь. Далі ваш звичайний текст, який ви не переписуєте щоразу. Двадцять п'ять людей — сорок хвилин.
Це менше, ніж ви сьогодні провели в стрічці.
Але працюють ці сорок хвилин тільки тоді, коли стоять у календарі як зустріч. Задачу в списку можна перенести, і на другому тижні від неї лишається нуль.
Ці сорок хвилин ми і ставимо в календар на два тижні спринту з Business Match. Анкета: https://forms.gle/fqHtB9AzEhUFxvMh8 | 50 |
| 3 |  Згенерований завдяки ШІ текст все одно треба переписувати руками
На тренінгу для редакції ми розбирали просту річ: чому після ШІ тексти все одно доводиться правити руками. Уся команда сиділа на одному сервісі, тому що так склалось із самого початку, і потім до цього питання ніхто не повертався.
Ми взяли той самий матеріал і прогнали його через кілька ШІ-сервісів прямо на очах у групи. Одна з учасниць подивилась на результати і сказала, що мовні конструкції в Claude легші і більше схожі на нормальну новину, без перевантаження і без того, за чим текст одразу читається як машинний.
В цілому я з цим згоден, у мене на текстах те саме: щоб отримати нормальний матеріал у Claude, треба один-два промти, а в ChatGPT три-чотири і більше. Але саме основне тут не назва сервісу.
А от у зворотний бік це працює так само. У голосі ChatGPT зараз попереду з відривом: у липні OpenAI замінила Advanced Voice Mode на GPT-Live, це повнодуплексна голосова LLM, тобто вона слухає і говорить одночасно, а складні запити у фоні віддає старшій моделі. У Claude голосовий режим офіційно працює приблизно з десятком мов, і української серед них немає. GPTs під дрібні повторювані задачі теж лишаються за ChatGPT, і мені розказували про випадки, коли на аналізі профілів Claude не витягнув, а ChatGPT зробив це спокійно.
Тепер важливий момент про корпоративні підписки. В більшості випадків їх обирають не за якістю самої LLM, а за екосистемою: стоїть Microsoft, тому купують Copilot, стоїть Google, беруть Gemini. У результаті я бачив банк, де корпоративний Copilot працює на застарілій LLM, люди це відчувають і повертаються у власний безплатний акаунт. Компанія платить, ефекту немає, а дані все одно йдуть повз периметр.
Що з цим робити? Раз на квартал брати свій реальний робочий текст, не бенчмарк і не приклад із курсу, і проганяти його через два-три ШІ-сервіси. Це пів години роботи, а переписувати руками ви перестанете ✅ | 58 |
| 4 | Щоб ШІ тримав вас на контролі, бот не потрібен
Артем Бородатюк показав свого AI-коуча (ось тут: instagram.com/p/Dc0RpPgCEcR): Google-таблиця з цілями, Cloudflare Worker з кроном і Claude API, який щодня питає по одній цілі і не приймає розмиті відповіді. Рішення робоче і зроблене красиво.
Але є важливий момент. Такий самий щоденний контроль збирається взагалі без коду — на запланованих задачах, які вже лежать у платному Claude і в ChatGPT. Я цю історію показую з серпня: на воркшопах IAMPM, на Open Talk у Quantium, на серії тренінгів для BetterMe.
У мене вона називається ранковий контроль домовленостей. Запланована задача відпрацьовує щоранку і збирає звіт із розділами "обіцяв, але не записав" та "обіцяв, записав, але не закрив". Claude заходить у мій tl;dv, читає розшифровки дзвінків, звіряє їх із таск-менеджером, CRM і поштою і показує, що я загубив. До цього я робив таку звірку руками, і йшло на неї від 10 до 30 хвилин щоранку.
Як це зібрати?:
• зайти в платному акаунті в розділ запланованих задач і створити нову
• прописати промпт: куди зайти, що звірити і в якому вигляді віддати звіт
• обрати час запуску і потужну модель
• підключити конектори до сервісів, звідки треба тягнути дані
Тепер важливий момент про гроші. Частину задач я тримаю в ChatGPT саме для того, щоб не їсти ліміти Claude — заплановані задачі виглядають безплатними рівно до того моменту, поки ви не починаєте ганяти їх щодня по великих обсягах даних.
В цілому, перед тим як замовляти розробку бота, треба глянути, чи потрібне вам уже є під рукою. В більшості випадків заплановані задачі, конектори і скіли закривають задачу повністю, а розробка лишається на те, чого інтерфейс не вивозить. | 64 |
| 5 | Як показати керівництву, що навчання по ШІ окупається: рахуємо на конкретній команді
Мені регулярно пишуть з однією й тією ж історією. Людина всередині компанії бачить, що команді пора вчитися працювати з ШІ, закладає це в річний бюджет, і їй не погоджують. Кажуть повернутись до питання пізніше, і на цьому все зависає.
Так от, справа тут майже ніколи не в тому, що грошей немає. Запит іде знизу і приходить без цифри, тому на фоні інших статей витрат щоразу програє.
А цифра рахується легко. Мій перший великий проєкт був в інформаційному порталі: вісім редакторів, які щодня працюють з текстами. Спочатку я навчив їх користуватись базовими інструментами, потім зібрав під них кастомних асистентів під конкретні задачі. Один інструмент для рерайту дав 480 людино-годин економії на місяць, я це рахував руками на тій самій команді з восьми людей.
Ось це і є та цифра, яку розуміє керівництво. Не програма на шість занять, а конкретна задача і години, які на неї йдуть зараз.
Але є зворотний бік, і його теж треба назвати. Був у мене випадок з обласною адміністрацією: співробітники трохи повчились, а далі сказали, що навчання більше не треба, давайте нам одразу автоматизуємо відділ кадровиків і бухгалтерів. Порахували з дуже лояльними цінами — розробка від 10 000$. На цьому все й закінчилось, бо таких грошей туди ніхто не закладав.
Тому якщо ви заходите з таким запитом до керівництва, показуйте не програму, а конкретну повторювану задачу і час, який на неї йде зараз. А якщо ви і є те керівництво, питайте у відповідь саме це, тоді буде видно, чи запит про справу, чи просто про цікавість.
Якщо треба порахувати таке навчання під задачі вашої команди — заходьте, розберемо: hworknet.com 🤝 | 59 |
| 6 | Що я роблю з таблицями учасників
На навчаннях у групі завжди є розрив між тим, що люди кажуть, і тим, що вони роблять. Закривається він одним: таблицею з цифрами, яку видно всім.
Кожен веде свою: скільки дотиків, скільки відповідей, який наступний крок. Я зводжу їх разом і питаю Claude звичайною мовою, де провал.
Що це дає на практиці?:
• Видно людину, яка зробила 100 дотиків і має нуль відповідей. Це не лінь, це зламаний список або зламаний текст, і лагодиться воно того ж дня
• Видно людину, яка взагалі нічого не робила, і тут уже інша розмова
• Видно, у кого конверсія вища за середню, і що саме він робить інакше
Так от, без цієї штуки будь-яке навчання перетворюється на самозвіт, і наприкінці всі дізнаються про провал одночасно.
У спринті з Business Match ми дивимось ці таблиці щодня. Вхід через анкету — кілька питань, після яких стане зрозуміло, чи вам це підходить: https://forms.gle/fqHtB9AzEhUFxvMh8 | 61 |
| 7 | Однієї підписки на ШІ команді не вистачає
Типова картина: купили всім один сервіс, роздали доступи, вважаємо, що питання ШІ закрите. А потім дивуємось, чому результат у команді нерівний.
Один сервіс не може бути лідером у всіх напрямках, це просто не працює так. У мене зараз розподіл виглядає приблизно так: Claude закриває відсотків 90 задач, ChatGPT іде другим і в ньому реально багато чого можна запустити прямо всередині, Gemini відкриваю рідко, а NotebookLM тримаю під розшифровки відео й аудіо. Це моя мапа під мої задачі, у вашій команді вона буде іншою.
Але є важливий момент, який пропускають майже всі. Сильніша модель потрібна не завжди: під просту задачу є сенс брати слабшу, вона дасть таку саму правильну відповідь і витратить менше. Рахувати треба не ціну за токен, а вартість закриття однієї задачі, це різні цифри і друга набагато цікавіша для бізнесу.
Нещодавно на дзвінку клієнтка описала стан у себе так: єдиної системи немає, вона тільки розробляється, тому хто що використовує, той з тим і працює. Виглядає безневинно, поки не порахуєш. У такій компанії саппорт квартал крутить тікети в одному сервісі, маркетинг сидить в іншому, і ніхто не знає, що поруч уже є готове рішення на ту саму задачу.
Тому мапа "яка модель під яку задачу" це не про технології, це про те, скільки компанія переплачує за хаос. | 72 |
| 8 | Не поспішайте робити руками, коли штучний інтелект відповів неякісно
Найчастіша реакція на невдалу відповідь — піти робити руками. Я бачу це постійно: людина задала запит, отримала не те, закрила чат і сіла писати сама. Тобто час, за який компанія заплатила підпискою, згорає на першій же ітерації.
Насправді у вас є чотири різні дії, і коштують вони по-різному:
• натиснути кнопку регенерації прямо під відповіддю, якщо запит нормальний, а відповідь просто невдала. Це найдешевший варіант і його чомусь майже ніхто не використовує
• написати фідбек у той самий діалог, сказати що конкретно не так і що змінити першим. Коли я збираю презентацію, це виглядає так — спочатку треба змінити підхід, спочатку визначаємось зі структурою, наповнення слайдів уже потім
• дописати або переписати сам промпт, якщо видно, що в ньому не вистачало контексту, прикладу або формату відповіді
• повторити запит окремим повідомленням, коли вам треба порівняти два варіанти між собою, а не виправити один
Але є важливий момент, коли жодне з цього вже не рятує. Якщо сервіс уперся і крутить одну й ту саму помилку попри всі правки, треба відкривати новий чат. На довгому контексті якість падає, і ви будете доправляти зіпсоване замість того, щоб почати нормально.
В цілому це не тренування, назавжди сервіс нічого не запам'ятає, все працює тільки в межах однієї розмови. | 74 |
| 9 | Чому ми шукаємо в LinkedIn і Threads, а Instagram не беремо
Питання, яке прилітає щоразу: в Instagram же сидять усі, чому ви його не використовуєте для пошуку клієнтів.
Причина технічна, і вона одна. В Instagram неможливо відфільтрувати людей за тим, ким вони є і що роблять. Ви бачите красиву стрічку, але не можете зібрати список за посадою, галуззю чи розміром компанії. Пошук там іде по нікнеймах і хештегах, а не по людях.
Що дають інші два:
• LinkedIn показує, ким людина є. Посада, компанія, галузь, розмір бізнесу — це поля, за якими можна фільтрувати і збирати список
• Threads показує, що людині потрібно сьогодні. Там пишуть відкритим текстом, що шукають виконавця, і це намір, а не атрибут
• Разом вони закривають обидва питання: хто ця людина і чи треба їй щось прямо зараз
Тепер важливий момент про Instagram. Він нормально працює на прогрів і на впізнаваність, і я його не викидаю з життя взагалі. Але як інструмент пошуку конкретних людей під конкретний оффер він не працює, і ніякий парсер це не лагодить.
Так от, канал обирається не за тим, де більше людей. Він обирається за тим, чи можна там зібрати список.
Вибір каналу — це перше, що ми робимо в спринті з Business Match. Анкета на участь: https://forms.gle/fqHtB9AzEhUFxvMh8 | 65 |
| 10 | 🔥 Залиште свій донат, щоб не лише підтримати військових, а й взяти участь у розіграші крутого подарунку – футболки від Авіації Галичини.
Умови розіграшу:
▪ За подарунок рандомно борються всі донати на 200 грн та вище (більше кратних донатів – більше шансів)
▪ Розіграш буде проведено наприкінці конференції о 19:00
P.S. Якщо донатите не з Монобанку – у коментарі до платежу залиште свої контактні дані
🔗 Посилання на банку: https://send.monobank.ua/jar/5922RcPb9M
💳 Номер картки банки: 4874 1000 3184 6564 | 62 |
| 11 |  +1👊Конференція AI & BigData Online Day проводить терміновий збір на інформаційні панелі для керування боєм для артилерійської бригади «Ґреґіт» корпусу НГУ «Хартія».
Підрозділ виконує бойові завдання на Харківському напрямку. Для ефективного управління та оперативного отримання інформації ситуаційна обізнаність має критичне значення. На командних пунктах військові використовують інформаційні панелі – великі монітори, на які виводиться оперативна інформація та дані з різних джерел спостереження. Це дозволяє командуванню швидше оцінювати ситуацію та приймати рішення.
Наразі військовим необхідно 40+ таких панелей, а ми запускаємо збір на частину цієї потреби: наша ціль – 40 000 грн на 2 інформаційні панелі 📺
Це не про комфорт. Це про оперативність, координацію та якість управління військами. Кожен внесок допомагає обладнати командний пункт необхідною технікою та посилити наших захисників.
Залишилося зібрати: 40 тис грн | 56 |
| 12 | Питання, яке мені ставлять з 2024: чи зашкодять сайту тексти від ШІ
Ще на початку 2024 мене питали, чи можна робити SEO-тексти за допомогою ШІ і наскільки цьому взагалі можна довіряти. Людина боялась не за стиль, а за сайт — що текст без метатегів і нормальної обробки просто зашкодить позиціям.
Минуло два з половиною роки, а питання я чую майже слово в слово. Змінилось у ньому одне: тоді сумнівались, чи модель напише нормальний текст узагалі, зараз сумніваються, чи можна цей текст публікувати без людини.
Формально відповідь давно є. Google ще в лютому 2023 написав у себе в блозі, що доречне використання ШІ й автоматизації не суперечить їхнім правилам, бо дивляться вони на якість матеріалу, а не на спосіб його виробництва. Спамом вважається інше — контент, зроблений в першу чергу заради маніпуляції видачею.
Але на практиці різниця відчутна. У нас на сайті статей небагато, займаюсь я ним дуже мало, і трафік з Google приходить саме на ті матеріали, які писали руками живі люди. А от коли ШІ ставлять на кінцеву фазу, тобто він виробляє сам інформаційний продукт — це видно і працює гірше.
Тому підхід у мене не помінявся: модель добре робить чернетку, структуру і аналітичну частину, а рішення про те, що йде на сайт, лишається за людиною, яка розуміє, навіщо ця сторінка взагалі існує. | 61 |
| 13 |  20 жовтня стартує мій курс по GEO
Відкрийте ChatGPT і поставте йому запит, з яким до вас приходять клієнти: "порадь [ваша послуга] у Києві". У відповідь буде короткий список брендів. Якщо вашого там немає — клієнт уже пішов за чужою рекомендацією, і ви про це навіть не дізнаєтесь, бо в Search Console такий візит не з'явиться: кліку по сайту не було.
Так от, GEO (Generative Engine Optimization) — це оптимізація саме під AI-пошук. Ранжування і цитування працюють на різних сигналах: щоб потрапити в готову відповідь ChatGPT, Perplexity чи Google AI Overviews, від сторінки треба інше — структура, розмітка Schema, зрозумілі формулювання і згадки бренду на сторонніх ресурсах.
Програму зібрали велику, з усім розбираємось до кінця: 5 живих занять по півтори години, вівторок і четвер. Кожен працює зі своїм доменом, а я розбираю те, що в нього вийшло.
Що ви заберете з курсу:
• перевірите, чи згадують ваш бренд ChatGPT, Perplexity, Gemini і Google AI Overviews, і за якими саме запитами
• зробите аудит свого сайту і отримаєте score AI-readiness з переліком того, що заважає йому потрапляти у відповіді
• перепишете реальний блок контенту на своєму сайті і подивитесь, як його зчитує AI
• складете список авторитетних для вашої ніші джерел, де вам потрібна присутність
• вийдете з планом на 30 днів, де окремо позначено, що робите самі без коду, а що ставите в задачу розробнику
Технічний бекграунд не потрібен, працюємо в ChatGPT, Search Console, Rich Results Test і трекерах згадок. Група 15-20 людей, тому розбір доходить до кожного.
Старт 20 жовтня, курс іде в Sigma Software University. Реєстрація ось тут: university.sigma.software/courses/geo-generative-engine-optimization — велкам 🔥 | 71 |
| 14 | Перше питання перед впровадженням ШІ
Коли компанія рахує вигоду від ШІ, вона зазвичай рахує зекономлені години. А велика компанія рахує зовсім інше — скільки їй коштуватиме помилка, якщо рішення відпрацює неправильно. Саме тому там платять серйозні гроші за те, щоб не випустити в люди чатбота, за якого потім прилетить позов і публічний скандал. По суті купують не асистента, а спокій за наслідки його роботи.
Але ця сама шкала працює в компанії будь-якого розміру, просто про неї не думають. Ось як я її розбираю на воркшопах:
• найнижчий рівень — задача крутиться в чужій хмарі сервісу, і якщо там щось пішло не так, вам важливий тільки результат на виході
• середній — агент працює у вашому браузері від вашого імені, і якщо він напише комусь дурню в особисті, відповідаєте ви, причому можете цього навіть не побачити
• найвищий — доступ до ваших локальних файлів, і якщо він видалить не ту папку, а бекапу немає, то це вже біда
Був у мене на дзвінку власник, який замовив розробку ШІ-рішення. Воно зовні працює, 40 людей написали в нього, і жодного запису на послугу. Гроші витрачені, ціль провалена повністю.
Тому перше питання перед впровадженням не "що ми автоматизуємо", а "яка в нас ціна помилки на цій задачі". Від відповіді залежить, чи потрібна тут людина в процесі, чи можна відпускати. | 72 |
| 15 | Що робити з відповіддю "цікаво, напишіть пізніше"
Найбільша діра в холодних не на першому повідомленні. Вона тут.
Людина відповіла, сказала, що тема цікава, попросила повернутись пізніше. Формально це успіх, у таблиці стоїть галочка. По факту через два тижні про вас не пам'ятає ніхто, включно з вами.
Я на виступах регулярно повторюю три речі, і третя саме про це: більшість не пише вдруге і через це програє. Не тому що не вміє, а тому що повторний дотик відчувається як нав'язування.
Що з цим взагалі можна зробити?:
• Одразу назвати дату і питання. Не "напишу пізніше", а "напишу вісімнадцятого, спитаю, чи ви вже дивились у цей бік"
• Поставити цю дату собі в календар у тій же хвилині, поки чат відкритий
• На повторному дотику не переказувати перше повідомлення, а додати одну нову річ. Кейс, цифру, зміну на ринку
Тепер найнеприємніше. По той бік це виглядає рівно навпаки: ви сказали, що напишете, і не написали. Тобто те, що ви вважаєте делікатністю, читається як необов'язковість.
Так от, конверсія в другому дотику зазвичай вища, ніж у першому, просто до нього доходить менша частина людей.
Повторні дотики ми ставимо на потік у спринті з Business Match, старт 17 вересня. Анкета на участь: https://forms.gle/fqHtB9AzEhUFxvMh8 | 76 |
| 16 | Що робити, коли згенерувати не вийшло?
На одному з дзвінків по SMM я почув формулювання, яке потім згадував довго. Людина ставила задачу згенерувати картинку до вакансії через ШІ і одразу дописала другий рядок: якщо не вийде, звернись до колеги, вона зведе з графічними дизайнерами і вони зроблять.
Ось це і є доросле ставлення до інструмента. Вона не вірить, що ШІ закриє задачу на сто відсотків, і не викидає його через це.
А от у компаніях зазвичай роблять навпаки, і це дає два різні провали. Або ШІ ставлять обов'язковим кроком, і тоді кожна невдала генерація стає зривом дедлайну. Або не ставлять ніяк, і тоді виходить те, що мені сказав власник на дзвінку: щось придумали, щось автоматизували, а ніхто не користується, тому що внутрішній опір до нового буде завжди.
Що треба прописати одразу, коли ви заводите генерацію в процес:
• призначити людину, до якої йдуть, якщо не вийшло, і дати її контакт прямо в задачі
• поставити межу часу на спроби, бо інакше людина сидить над промптом півдня і приходить ні з чим
• домовитись, що вважається прийнятним результатом, щоб не переробляти по колу через смаки
Ну і саме основне — не оголошувати ШІ обов'язковим. Запасний людський шлях коштує дешево, а знімає з інструмента ставку "все або нічого", і саме тому люди починають користуватись ним спокійно. | 80 |
| 17 | Після тренінгу по штучному інтелекту команда все одно робить все по-старому 😔
Мене питають про це частіше, ніж про будь-який конкретний інструмент. Провели навчання, люди на ньому були задоволені, а через два тижні все повернулось у попередній режим.
Один власник сформулював це на дзвінку так: придумали, автоматизували, зробили, а ніхто не користується, тому що внутрішній опір до нового буде завжди. Це не одиничний випадок, я чую цю фразу різними словами постійно.
Була в мене компанія, яка оплатила навчання і отримала записаний покроковий урок. Його не подивилась жодна людина.
А от протилежний приклад із моєї практики: редакція з восьми людей, яка запустила одного зібраного асистента понад 5000 разів і підняла випуск матеріалів на 60% без найму нових людей. Різниця тут не в мотивації і не в тому, що там сидять якісь особливі люди.
Приживається тільки те, що впливає на цифри конкретної людини. Якщо асистент знімає з редактора півдня роботи щотижня, він користується ним без нагадувань. Якщо інструмент не зачіпає нічий особистий результат, він помирає одразу після тренінгу, яким би корисним не був.
Що з цим робити на практиці:
• взяти одну задачу, яка в людини повторюється частіше ніж тричі, і зібрати рішення саме під неї
• прогнати п'ять тестових запитів і записати, де зламалось
• через тиждень повернутись і дописати правила там, де зламалось
• закріпити результат за конкретною людиною, а не за відділом, бо відділ ніколи не буває винним
Тому після тренінгу має лишитись не конспект, а один працюючий інструмент у роботі конкретної людини, інакше через два тижні у вас буде рівно те, що було. | 93 |
| 18 | Сорок сторінок портрета клієнта і нуль клієнтів
На минулому потоці був учасник, який робить AI-агентів. Він прописав з Claude детальний портрет свого клієнта: хто ця людина, у якій вона ситуації, які в неї болі й бажання. Вийшло близько сорока сторінок.
А на питання, кому саме він пише, відповіді все одно не було. Його ж слова: агентів можна пристосувати практично до чого завгодно, і саме через це важко щось відкинути, а щось лишити.
Ось тут і ховається справжня проблема. Сорок сторінок — це не портрет, це опис усіх можливих клієнтів одразу. Портрет починається там, де ви щось викидаєте.
Як зрозуміти, що портрет робочий?:
• Ви можете назвати десять конкретних компаній або людей, які під нього підходять, не заглядаючи в документ
• Ви можете назвати тих, хто під нього не підходить, хоча теоретично міг би заплатити
• Він поміщається в два-три речення, а не в сорок сторінок
В цілому, довгий портрет майже завжди означає, що рішення ще не ухвалене. Людина написала все, щоб не обирати.
Через це ми і починаємо спринт з Business Match не з інструментів. В анкеті кілька питань про ваш продукт і ваш ринок — заповніть, і я скажу чесно, чи вам це підходить: https://forms.gle/fqHtB9AzEhUFxvMh8 | 108 |
| 19 | Підключив власний Telegram-акаунт до Claude
Робочі переписки в мене розкидані по десятку чатів, і до вечора я вже не пам'ятаю, де саме лежала домовленість з клієнтом. Раніше доводилось гортати все це руками.
Нещодавно підключив Claude напряму до свого особистого акаунта в Telegram. Зараз я просто питаю, з ким сьогодні переписувався і про що, а він проходить по діалогах, групах і каналах та збирає дайджест. Крім цього, можна попросити зріз по конкретному клієнту за тиждень або зібрати всі робочі задачі з переписок за день.
Чому саме через MTProto, а не через чатбота в Telegram Business?
Бізнес-підключення виглядає простішим: додали бота в налаштуваннях акаунта і працюєте. Але дозволів там суттєво менше. У документації Telegram об'єкт, який задає коло роботи такого бота, оперує тільки приватними чатами: наявні діалоги, нові діалоги, контакти, неконтакти, поіменний список людей. Груп і каналів у цьому переліку немає взагалі. Плюс частина методів через бізнес-з'єднання просто заборонена окремою помилкою, а сам Telegram Business доступний лише на Premium. Тобто дайджест по робочих групах ви так не зберете, а саме там у мене більшість домовленостей.
MTProto — це нативний протокол клієнта, тому сесія бачить рівно те саме, що бачите ви: діалоги, групи, канали, збережені повідомлення.
Але є важливий момент про безпеку. Модель заходить з-під вашого акаунта, тобто вміє все, що вмієте ви, включно з особистими діалогами. Це не той випадок, коли токен видається конкретному з'єднанню і відкликається окремо. Тому в мене воно крутиться локально, ключі нікуди не їдуть, а коло робочих чатів я задаю руками, а не пускаю модель по всьому Telegram. | 221 |
| 20 | Чому команда каже, що ШІ не працює?
Ситуація, яку я бачу майже в кожній компанії. Керівник купує підписки, замовляє навчання, а через місяць чує від команди, що ШІ для наших задач не підходить. Звучить як висновок про технологію, а насправді за ним майже завжди стоїть щось зовсім дрібне.
На виступі для Ukrainian Sales Club учасник сформулював це краще за мене. Він каже, є рівень джуніора, де ви говорите, що все працює, і є наш рівень джуніора, де воно не працює, і ми буксуємо. У нього просто не завантажувався файл у чат, він вирішив, що сервіс не вивозить, а треба було залогінитись.
Так от, у мене на екрані все працює, у людини не працює, і між цими двома екранами компанія втрачає тиждень.
В більшості випадків це виглядає однаково:
• людина впирається в дрібницю — не той акаунт, не той формат файлу, функція недоступна на безплатному тарифі
• вона не знає, що це дрібниця, тому робить висновок про технологію цілком
• вона нікому не каже, бо показувати, що не розібрався, соромно
• через місяць ви як керівник отримуєте цей висновок уже готовим, без жодної деталі
Але саме основне — ця людина потім не повертається. Цікаво рівно до того рівня, поки щось показують, а коли доходить до того, що треба самому руками — забивають.
Тому коли команда каже вам, що не працює, це майже ніколи не висновок про модель, це висновок про те, що поруч не було кого спитати. | 106 |
