Лень и любопытство — мой базовый стек

«Я всегда выберу ленивого человека для выполнения сложной работы, потому что ленивый человек найдёт простой способ её сделать» © Билл Гейтс

Я всю свою сознательную жизнь в бизнесе в реальном секторе — инжиниринг, производство, проектирование, строительство. И при этом мои компании всегда были на пике информационных технологий. Потому что я очень ленивый человек, мне всегда было лень делать руками то, что можно было упростить или автоматизировать.

На гибридные и удалённые форматы мы перешли ещё в 2012 году — к ковиду 2020-го были готовы за восемь лет до. С AI ровно та же история: пользуемся с момента появления, какое-то время назад это были первые чат-боты, а в этой статье расскажу об актуальном на дату публикации контуре.

AI всегда был просто рабочим инструментом, одно время умиляли тезисы про революцию, но в последнее время то, что произошло с развитием технологий, я не могу назвать даже революцией — мы перешли за горизонт событий, время сжалось и обратной дороги нет. Поэтому здесь я расскажу, как у меня сейчас работает AI-контур.

Это не инструкция, как надо делать. У вас контекст другой, и многое из того, что у меня работает, для вас может оказаться неприменимо. Не претендую на истину в последней инстанции — просто рассказываю, как у меня сейчас.

И самый главный дисклеймер — с большой долей вероятности эта статья устарела уже в момент публикации, но будет небесполезна и некоторое время спустя.

Что у меня ИИвтоматизировано

У каждого кожаного сотрудника есть свои цифровые сотрудники

Если коротко — вся цифровая рутина. Пройдусь по основным позициям, чтобы было понятно, о каком уровне внедрения речь.

Адженды и протоколы совещаний. У меня есть агент, который ходит по рабочим чатам команды за неделю, собирает темы, к следующей встрече составляет адженду. После встречи он берёт расшифровку записи и выпускает протокол с решениями, поручениями и сроками.

Все письма. Включая вёрстку в Word — с фирменными колонтитулами, реквизитами, печатями, подписями. Раньше у нас были ассистенты под эту задачу. Теперь нет.

Многостраничные договоры. Вёрстка под жёсткий шаблон, со сквозной нумерацией пунктов, ссылками на приложения, проверкой, чтобы между разделами не было расхождений.

Презентации и отчёты. Внутренние и внешние, в фирменном стиле. Раньше все презентации отрисовывали в фигме, сейчас только изредка дооформляем там, когда нужно «декорирование».

Плюс большой хвост мелочей, которые я отдельно даже не считаю — конвертация форматов, выгрузки, типовые справки, бэклоги, шаблоны документации. Ну и ряд ноу-хау, которым место в отдельных статьях потом.

Стек

Автономные агенты, которые используют отточенные скиллы, — это цифровые сотрудники

Работаем по принципу «каждой задаче — свой инструмент». Не стоит питать иллюзии на предмет того, что какая-то одна подписка закроет все задачи.

У меня сейчас открыты подписки на все три ведущие модели — ChatGPT, Gemini, Claude. Есть подписки на агрегаторы генеративных фото/видео моделей плюс стоит ряд локальных узкопрофильных — для деперсонализации данных, например. Стартовая подписка $20 в месяц у всех плюс-минус одинаковая, но при активной работе быстро упираешься в лимиты и в зависимости от того, какая модель сейчас «в прайме» — у той беру расширенную подписку за $100–200. В ChatGPT корпоративная подписка и общий на компанию биллинговый счёт на PRO-запросы, которые тратят отдельные токены.

При этом именно в web-чаты моделей почти не заходим, работаем через IDE — у меня это Microsoft VS Code с расширениями под все модели. Можно протестировать этот режим работы через Antigravity от Google, плюс-минус то же самое, его мы давали участникам мастермайнда для входа в тему. Google даже в бесплатной версии даёт токены топовых моделей на пробу.

IDE имеет доступ к общему диску, где у нас лежит база знаний компании в MD-формате: внутренние регламенты, нормативка, типовые шаблоны, продуктовые описания, описания процессов и много другого добра. Почему в MD — потому что на нашем объёме сейчас RAG ещё не нужен, но движемся в эту сторону. А так просто прогоняем все ворд, PDF или эксель документы через самописный локальный конвертер в MD и каждый день расширяем базу.

Поверх базы знаний — скиллы. Если упрощённо — это такой длинный структурированный промпт, который описывает: кто этот цифровой сотрудник, в какой папке он смотрит данные, в каком формате выдаёт результат. Когда я говорю агенту «выпусти такой-то документ по такой-то теме», он сам понимает, какой скилл вызвать, идёт по карте документов в правильную папку, собирает контекст, отдаёт результат в нужном виде.

Когда к вам приходит на работу стажёр — человек способный, но без большого опыта — естественно, вы будете его проверять, объяснять контекст, давать ему должностную инструкцию. С моделью ровно то же самое. И вот должностная инструкция — это и есть ваш скилл. Это скрипт, который работодатель когда-то написал сотруднику. Если вы способны автоматизировать собственную должностную инструкцию — ну, по крайней мере её формальную часть — вы запускаете агента, а сами занимаетесь содержательной работой. Когда скиллы отточены и агенты настроены — автоматизируем их автономность при запуске и выполнении задачи.

Три скилла, которые работают у меня каждый день

Мы отказались от юристов, у нас их нет ни в штате, ни на аутсорсе — ни один юрист не смог справиться с нашими задачами даже на 30% от ИИвтоматизированного

Скилл юриста. Его мы обучили на профильной нормативно-правовой базе и нашей внутренней документации. Он анализирует тендеры, договоры, правила закупок. Выдаёт заключения с прямыми ссылками на пункты НПА, расхождениями между нормами, конкретными рекомендациями. По объёму и качеству проработки я бы такого результата от штатного юриста не получил в принципе. Главная сила скилла — в аналитике комбинаций норм: какие пункты в сумме что-то разрешают, какие запрещают, как из этого получается рабочая позиция. Эту работу человек физически не успевает сделать за то же время — у него просто нет столько контекста в голове одновременно.

Скилл закупщика. Анализирует входящие тендеры на предмет того, не спрятаны ли там наши товары и услуги под другими кодами и формулировками. Это типичная история на рынке: закупщик описывает позицию через смежные коды или прячет в объёмах комплексных услуг, чтобы под них попадал определённый поставщик — и в живой выдаче ваш товар вы там просто не увидите. Скилл собирает все тендеры за период, читает технические задания и спецификации, сопоставляет с нашей продуктовой линейкой и находит спрятанные объёмы.

Скилл адженды и протокола. Уже описывал — ходит по чатам, собирает темы, готовит адженду до встречи; после встречи берёт транскрипт записи, выпускает протокол. Это, наверное, самая бытовая, но и самая регулярная экономия времени.

Где ИИвтоматизация пока не случилась

Помимо ИИвтоматизации необходимо поменять внутренние регламенты

У нас бухгалтерия работает с очень специфическими сырыми данными: помимо стандартных инвентаризаций, проводок и ВЭД у нас сверху резидентство СЭЗ, специальные инвестиционные контракты и куча сопутствующих нюансов. Попробовали автоматизировать часть работы через скиллы поверх существующей учётной системы. Получилось очень громоздко с кучей скриптов. На сырых, неструктурированных данных агент не может работать автономно: слишком много контекста, слишком много исключений, слишком много мест, где у него переполняется контекстное окно уже на чтении данных.

Сейчас пишем собственную AI-native ERP-систему https://staiter.io/ — она изначально выстроена вокруг агентской работы моделей. Когда ERP дозреет, бухгалтерия тоже будет ИИвтоматизирована. Мы пока даже не представляем, как она будет выглядеть, может быть, даже останется только один человек на первичке — и всё, это ещё предстоит продумать.

Что я не делегирую

Когда-нибудь появятся ИИлидеры, которые соберут команды кожаных агентов и захватят рынок, но сейчас этого на горизонте не видно

Всё, что касается живой коммуникации — собеседования и найм, разбор сложных ситуаций, конфликт, увольнение, поддержка после плохих новостей, благодарность. Везде, где требуется эмпатия и эмоциональный интеллект, человеческое общение всегда лучше ИИ.

По моему опыту, самые сильные команды держатся на том, что лидер реально проявляется в работе. Через внимание, через присутствие, через то, что у тебя самого болит то, что болит у компании.

То же самое касается коучинга. Я работаю как executive-коуч по стандартам ICF, это работа двух людей в партнёрстве, и ИИ там не место.

С чего начать

С людьми общайтесь лично, а со всем остальным пусть работает ИИ

Не полагайтесь на одну подписку. Берите подписки на все топовые модели плюс IDE с агентами. Внутри одного инструмента всегда есть ограничения, которые перекроются возможностями другого.

Сначала база знаний, потом скиллы. Прежде чем писать первого агента, соберите в одном пространстве базовые документы вашей компании в MD-формате: регламенты, нормативку, шаблоны.

Скиллы пишите агентом. Открываете IDE, просите написать инструкцию по созданию скиллов, потом по ней — нужный скилл под задачу.

Считайте освобождённые часы. Метрика одна — сколько часов в неделю освободилось у команды и куда эти часы пошли.

780 часов за 8 часов и другие кейсы

Закинул как-то в хорошо думающую модель результаты, которые выпустил за один рабочий день, и попросил оценить часы команды на ту же работу руками. Получил 780 часов — сто рабочих дней или полгода с отпуском.

А ещё с помощью ИИюриста мы сэкономили 40 тысяч долларов на растаможке оборудования, хотя все живые специалисты говорили, что это невозможно.

Цифровые продукты, которые мы выпускаем сейчас своей очень небольшой командой, в которой нет ни одного программиста, думающие модели оценивают примерно в 2 миллиона долларов себестоимости разработки по старым правилам.

И всё это благодаря двум моим качествам — лени и любопытству. Лень выше обсудили, а любопытство — это ваш проводник в мир ИИвтоматизации.

Просто спрашивайте модели, как можно реализовать ту или иную вашу задачу, и вместе вы найдёте решение

Если лень даже искать решение самому — можем сделать это вместе, смотрите форматы работы.