Что если пойти дальше уведомлений в почту/мессенджер? (продолжение поста про AI-автоматизации на базе транскриптов).

🔹🔹🔹
Итогом ваших встреч могут быть созданные ИИ готовые "документы" или "записи" во внутренних системах. Тогда в уведомлениях вам придут сразу ссылки на эти "документы", а не просто тексты (на основе которых вы принимаете решение или делаете "копипейст куда нужно"). И если там все ОК — вы можете ничего не делать, т.е. автоматизация полная.

Например:
⭐️Продакт/проджект после планирования может получать ссылки на новые и измененные элементы бэклога в Яндекс Трекере.
⭐️Линейный менеджер после 1-on-1 может получать сводку в Яндекс-документе, который ИИ поместил в соответствующую сотруднику папку.
⭐️Бывают и более сложные сценарии, когда для полной автоматизации недостаточно транскрипта встречи — например, нужно дать ИИ доступ к куче данных типа таск-трекера или оргструктуры компании.

🔹🔹🔹🔹🔹
Неполные автоматизации типа "человек получил уведомление по триггеру, дальше должен отрабатывать его сам" формально экономят время, способствуют качеству, своевременному решению задач / обнаружению проблем.
Однако с точки зрения тех, кого ИИ уведомляет, работа зачастую стать хуже — более рутинной (копипейст, меньше думать), непривычной (больше читать) и менее системной (вы же не хотите отвлекаться на задачу или проблему в тот момент, когда вам её принес ИИ? 😉).

Чтобы не допустить выгорания, нужны также полные автоматизации — с доступом ко многим системам компании.

🔹🔹🔹
Тут уже вам как менеджеру не справиться "своими руками", даже если вы в прошлом технарь.

Допустим самый оптимистичный случай: ваши айтишники получили бюджет, развернули nocode-платформу с поддержкой MCP, опубликовали API внутренних систем в доступном этой платформе MCP-сервере, повозились с настройкой доступов в зависимости от роли пользователя.

🔵Даже в этом случае созданные вами и другими не-инженерами no-code автоматизации порождают риски, связанные с безопасностью систем, непредсказуемостью RAG, нестабильными результатами ИИ-моделей и вытекающей из этого порчей данных.
🔵Поэтому они требуют присмотра со стороны инженеров: частое решение проблем "у меня не работает", автотесты ИИ-результатов (evals) для пользовательских автоматизаций и др. В общем, это дорого не только на старте, но и на этапе поддержки.
🔵Для небольших не-айтишных компаний еще сложнее: экспертизы и бюджета в ИТ-отделе наверняка не хватит на такое — хотя требования к безопасности тут ниже, чем в энтерпрайзе.

@aidea4work #nocode #внедрение

➖➖
Давайте выясним: может быть, кому-то все-таки уже удалось внедрить создание nocode ИИ-автоматизаций с прямым доступом к системам компании, причем создание руками НЕтехнических людей?

Поучаствуйте в опросе 👇