Сегодня уже немало компаний, в которых есть всё необходимое для работы с искусственным интеллектом. Оплачены корпоративные подписки, сотрудники могут использовать нейросети для работы с документами, презентациями, аналитикой, иногда уже подключены отдельные ИИ-ассистенты и агенты.

На уровне инфраструктуры такая компания выглядит вполне современной.

Проблема обнаруживается, когда начинаешь смотреть не на список подключённых сервисов, а на то, как реально работают сотрудники.

Оказывается, что один использует нейросеть только для написания писем. Другой иногда просит сделать презентацию. Третий вообще почти не открывает оплаченный компанией сервис. А регламенты, внутренние инструкции и программы обучения продолжают описывать возможности ИИ годичной или двухлетней давности.

При нынешней скорости развития технологий этого достаточно, чтобы компания, которая считает себя продвинутой, уже заметно отставала от реальных возможностей рынка.

Ещё недавно корпоративное обучение работе с ИИ во многом сводилось к промптам, созданию текстов и поиску информации.

Сейчас нейросети умеют работать с большими объёмами документов, сравнивать данные, проводить глубокие исследования, анализировать таблицы, создавать презентации, собирать базы знаний, выполнять последовательности действий и работать в агентном режиме.

А корпоративные процессы меняются гораздо медленнее.

Компания однажды провела обучение, выпустила инструкцию и решила, что вопрос внедрения закрыт. Через год сотрудники по-прежнему используют те же несколько сценариев, хотя сам инструмент за это время изменился очень сильно. Поэтому сегодня внедрение ИИ нельзя рассматривать как разовый проект. Это регулярное обновление способов работы.

Парадокс в том, что именно такие компании часто дают самый быстрый результат. У сотрудников уже есть первоначальные навыки. Нет страха перед нейросетью. Компания готова оплачивать нужные инструменты. Иногда уже существуют первые удачные практики.

Значит, не нужно начинать с объяснения, что такое ChatGPT или как написать первый запрос.

Можно сразу разбирать рабочие процессы.

Например:

После этого становится видно, где компания действительно находится сегодня и какие сценарии можно добавить практически сразу.

Иногда нескольких часов такой работы достаточно, чтобы команда сделала следующий заметный шаг.

Мы начинаем не с выбора очередной нейросети, а с существующей работы компании.

Смотрим, какие инструменты уже оплачены, как ими пользуются сотрудники, какие процессы можно усилить и какие возможности ИИ компания пока просто не использует.

В результате появляется понятный список конкретных действий: что оставить, что изменить, чему обучить сотрудников и какие новые сценарии внедрять в первую очередь.