Месяц в новой роли: наводим порядок

Сегодня месяц как я официально в новой роли. И самая большая проблема – понять, за что браться в первую очередь. В AI каждый день что-то меняется, а за кейсами внедрения на масштабе компании типа Додо еще надо поохотиться.

Каждую неделю от коллег прилетают идеи и запросы. С одной стороны – хочется помочь и довести до результата побыстрее. С другой – ясно, что инвестировать нужно либо в системные решения, которые дают эффект сразу многим, либо в проекты с быстрым ощутимым результатом типа автоматизации поддержки.

Чтобы было удобнее, я разложил все входящие запросы и свои идеи по 5 стримам, каждый из которых наполняется своим бэклогом.

🏗 Infrastructure
Строим фундамент для AI: подготовка данных к работе с LLM, создание песочницы для экспериментов и прод-контура для масштабирования, реализация API/MCP для интеграций, настройка мониторинга.

🛠 Tools
Покупаем или разрабатываем инструменты, которые ускоряют доставку ценности: агенты для тестирования и кодинга, сервисы для ресерча и прототипирования.

🚀 Pilots
Запускаем эксперименты для конкретных процессов: фокус на проектах с ощутимой бизнес-ценностью. Каждый пилот – это проверка гипотезы с понятными метриками успеха.

🎓 Culture
Учим и вовлекаем: проводим воркшопы, мастер-классы, хакатоны, делимся кейсами и приглашаем экспертов, помогаем создавать простеньких личных ассистентов.

📊 Governance
Измеряем эффект от инициатив и управляем рисками: определяем и трекаем метрики, описываем AI-политики и процессы внедрения.

Параллельно формирую вижн того, куда может трансформироваться компания, если бы процессы в ней были AI-first. Одна из фундаментальных мыслей тут – у нас должны быть качественно описанные и всегда актуальные кластеры информации (база знаний, кодовая база, база данных), с которыми LLM могли бы легко взаимодействовать для обогащения контекста. Модели и инструменты будут постоянно меняться, но для всех них нужен будет качественный слой информации.

И вообще, контекст — это новая нефть. Кто владеет качественным контекстом и умеет его правильно "нарезать" под задачи – тот заметно преуспеет в этой AI гонке.

Если у вас есть релевантный опыт в каком-нибудь из интересующих меня стримов – пишите, буду рад пообщаться!