Сегодня на TeamLead Conf слушала доклад про то, какие задачи менеджера можно отдавать AI-агентам.

Что можно автоматизировать уже:

— найти владельца сервиса или проекта: вместо того чтобы писать в общий чат «кто отвечает за X?», агент проходит по Jira, Confluence, HR-базе, GitHub и другим внутренним системам через MCP-серверы и собирает owner card — имя, роль, контакты и зону ответственности;

— организовать встречу: используя HR-базу и Google Calendar, агент находит нужных людей, проверяет их календари и предлагает или сразу создаёт встречу;

— оценить загрузку команды: анализирует задачи из Jira (или Plane), историю работы, time tracking и помогает понять, кто перегружен, а у кого есть свободный ресурс. При этом окончательное решение всё равно остаётся за руководителем, который знает контекст команды;

— автоматически напоминать о задачах: здесь была интересная мысль, что далеко не всегда нужен AI. Во многих случаях достаточно Python-скрипта, который по cron раз в день собирает открытые задачи и отправляет напоминания в Slack или Telegram через webhook. Проще, дешевле и надёжнее;

— собирать данные для стратегии продукта: агент объединяет внутренние данные (продуктовая аналитика, roadmap, customer feedback) и внешние источники (сайты конкурентов, changelog, G2, поиск по рынку), после чего помогает оценить стадию развития продукта, найти конкурентные гэпы и подготовить варианты стратегической карты.

А вот мотивацию команды, конфликты, понимание атмосферы в коллективе, распределение задач с учётом личных особенностей людей и сложные обсуждения с руководством пока нельзя автоматизировать. Это не задачи поиска информации — это задачи про доверие, опыт, контекст и человеческое взаимодействие.