❓ 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

👨‍💻 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 для нас и вам отдаю 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

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 про Opus 4.6 или вот свежий кейс про финансовую, продуктовую и прочую аналитику c Claude Pro.

🔹 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

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

📌 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

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

#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

«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

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.

➖➖➖➖
❓ Вам это давно известно?

Ответьте на вопрос 👇, чтобы мы адаптировали посты к вашему  уровню в ИИ!

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

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:

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

❗️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

📌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

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

💲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

📣 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

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 навыки Agent Skills.

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 Code, 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 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.