Системный бизнес с AI 💎

Странная поездка получилась…

Многое пошло не по плану.
Самое незапланированное - заболела и поняла это как только приехала. Соотвественно отменились все прогулки и многие встречи.

Но главная задача - запись лекции для НИУ ВШЭ выполнена! Проект называется «Акселератор ИИ-решений для решения задач государственного сектора» цифрового кластера Х.Технологии «Ростелекома». Программа направлена на отбор и развитие технологических компаний с ИИ-продуктами, которые могут применяться для решения задач государственного сектора.
Моя тема «Исследование применимости продукта и проверка данных»
Опыт в ИТ и ИИ отлично вложился в эту лекцию.

Классно, что у ИТ-компаний есть возможность пройти такой Акселератор, для них, кстати, он был бесплатный. Надо было пройти отбор.

ИИ уже перестал быть просто собеседником

Anthropic выпустила большой отчет о том, как злоумышленники использовали Claude с декабря 2025-го по август 2026 года.
Там 154 страницы, семь направлений: кибератаки, мошенничество, информационные кампании, слежка, разработка оружия, биологические исследования и даже кража возможностей самих моделей.

Сразу оговорюсь: это специально отобранные сложные случаи. По ним нельзя судить о том, как люди обычно используют ИИ.
Но в отчете хорошо виден один серьезный сдвиг.
Человек все чаще только задает цель и контролирует ключевые точки. Дальше ИИ сам разбивает работу на этапы, подключает инструменты, выполняет действия, проверяет результат и, если что-то не получилось, пробует другой путь.
По сути, мы переходим от чата, которому задают вопросы, к цифровому исполнителю, способному вести целый процесс.
В нормальном бизнесе эта же логика может собирать аналитику, обновлять CRM, готовить документы, проверять работу других агентов и напоминать руководителю только о тех решениях, где он действительно нужен.
Возможностей становится больше. Цена непродуманного доступа и ошибки тоже растет.

Поэтому вопрос при внедрении уже звучит шире, чем какой промпт написать. Нужно понимать, какую часть процесса мы готовы передать ИИ и где человек обязательно должен сохранить контроль.

Мысли на ночь

Мир меняется так быстро, что успеть за всем всё равно не получится.
Только разобрался в одном, уже появилось новое.
Важнее спокойно пробовать, смотреть на опыт других и выбирать то, что действительно подходит тебе.

Без постоянной гонки.

Доброй ночи, дорогие ❤️
Желаю вам спокойно относиться к изменениям и брать из нового только то, что делает жизнь лучше ❤️

Разговор про безопасность AI окончательно перестаёт быть чем-то теоретическим.
Вчера Дарио Амодей (CEO of Anthropic) выпустил публикацию, в котором довольно конкретно пишет о том, что развитие самых мощных AI-моделей нужно делать более контролируемым и проверяемым, потому что цена ошибки становится слишком высокой.

Мне кажется, мы уже дошли до момента, когда сложно всерьёз спорить с тем, что AI будет забирать на себя всё большую часть интеллектуальной работы, а скорость его развития постоянно оказывается выше ожиданий даже самих участников рынка.
При этом вместе с возможностями растёт и масштаб последствий, если что-то пойдёт не так. Последние инциденты вокруг AI-инфраструктуры и моделей хорошо показывают, насколько быстро техническая проблема может перестать быть просто проблемой одной компании и затронуть огромное количество людей и бизнесов.

Мы не остановим прогресс, это просто находится за пределами возможных сценариев для человечества, но у нас есть шанс попытаться минимизировать катастрофу за счет более вдумчивого, контролируемого, демократического и проверяемого подхода к внедрению топовых моделей.

Дарио предлагает доступ ко всем ИИ компаний от независимых наблюдателей, системы контроля перед релизом, международную кооперацию.

Остановить развитие AI, скорее всего, уже невозможно, да и вряд ли это вообще разумная цель. Но вполне можно обсуждать, как именно мы будем внедрять самые мощные модели, кто и как будет проверять их до релиза, насколько прозрачными должны быть такие системы и какие правила должны действовать между странами и крупнейшими разработчиками.
Дарио предлагает двигаться в эту сторону: независимый контроль, более серьёзные проверки перед выпуском моделей, международное взаимодействие и понятные ограничения для технологий, которые потенциально могут создавать большие риски.

AI при этом может очень сильно продвинуть медицину, науку, образование, производство, работу с ресурсами и в целом доступ к знаниям.
Но сначала придётся пройти период, когда технологии уже очень мощные, а законодательство, общество и системы контроля ещё не успевают за ними.
И риски здесь идут сразу с нескольких сторон: ошибки самих моделей, использование AI людьми с плохими намерениями, кибератаки, создание опасных технологий и попытки использовать страх общества в политических целях.

Поэтому сейчас вопрос уже не только в том, насколько быстро будет развиваться AI. А в том, успеем ли мы научиться нормально управлять этой скоростью.

Скоро снова буду в Питере - еду записывать лекцию для ВШЭ

Сейчас готовлю лекцию для ВШЭ на тему применимости AI-продуктов и проверки данных. Собираю свои наработки и опыт в понятную форму.
Основная мысль , с которой должны остаться после просмотра лекции: а эту задачу вообще имеет смысл решать с помощью AI?
Потому что очень часто желание внедрить AI появляется раньше, чем понимание самой задачи. Сколько хайпа и рассуждений вокруг этого инструмента!
А внедрение AI по факту не отличается от внедрения IT-продуктов.
На лекции буду рассказывать, что прежде чем что-то разрабатывать, нужно проверить, есть ли данные, насколько они полные и качественные, можно ли на них вообще опираться, какие есть ограничения, сколько будет стоить внедрение и даст ли оно в итоге тот эффект, ради которого всё затевалось.

По сути, тема лекции очень совпадает с тем, как я сама работаю с бизнесами: сначала разобраться, что именно происходит в процессе и где реальная задача, а уже потом решать, нужен там AI или нет.

Поделитесь - у вас было такое, что очень хотелось что-то автоматизировать, а в процессе выяснялось, что сначала надо совсем другое привести в порядок?
Мне кажется, из ответов можно будет ещё пару хороших кейсов забрать в лекцию ❤️

Всех сопричастных с праздником!

В мое школьное время 1 сентября я не очень праздником считала. Все подарки - учителям, а нам только уроки. Ну какой это праздник?)
Сейчас мне нравится этот день. Я всегда хожу в школу с сыном, хоть он быстро убегает к своей компании. Смотрю какие красивые ученики, сколько цветов! А вечером отмечаем этот день чем-нибудь вкусненьким.

Желаю прекрасного дня, дорогие ❤️

И напоминаю, что в 18:00 выходит первая серия сериала «ОПОРА с ИИ». Приходите на эфир!

Не наступать же на все AI-грабли самим

Вы знаете, что я много работаю с предпринимателями из разных ниш, разбираю их бизнес-процессы и помогаю внедрять AI, поэтому у меня накопилась большая насмотренность на то, какие решения действительно работают в бизнесе, а какие хорошо выглядят только в теории.
При этом даже похожие задачи в разных компаниях могут решаться совершенно по-разному - всё зависит от процессов, команды, данных, клиентов и самой модели бизнеса. Мне давно хотелось показывать такие разборы более открыто, чтобы вы могли смотреть на опыт других предпринимателей и забирать идеи себе.

Сейчас такая возможность появилась.

Меня пригласили как эксперта и ведущую в проект ОПОРЫ РОССИИ «ОПОРА с ИИ», и с 1 сентября мы запускаем серию прямых эфиров с предпринимателями и экспертами из разных ниш.
Будем разбирать, что они уже внедряют с помощью AI, что получилось, что не сработало и с какими сложностями столкнулись. Я со своей стороны буду смотреть на их процессы и давать рекомендации, что ещё можно попробовать и где AI действительно может дать результат.

Причём смотреть стоит не только выпуски про свою нишу. Очень часто именно в другом бизнесе можно увидеть решение, которое потом адаптируешь под себя.
Д
ля проекта мы сделали отдельный чат: там будут анонсы, записи, дополнительные материалы, общение с предпринимателями и возможность приносить свои вопросы и кейсы.
И да, для участников будут подарки и призы ❤️
Если хотите посмотреть на реальные AI-внедрения в разных бизнесах и собрать идеи для своей компании ❤️ зайти в чат "ОПОРА с ИИ"

Первый эфир про контент уже 1 сентября. До встречи!

Мысли на ночь

Мы устаём не только от количества дел.

Иногда сильнее утомляет ощущение, что вокруг постоянно появляется что-то новое и нужно всё время успевать разбираться: технологии, инструменты, правила, возможности.

И в какой-то момент кажется, что если ты чего-то ещё не знаешь или не попробовал, то уже отстаёшь.
Но невозможно знать всё и успевать за всем.

Гораздо спокойнее становится, когда понимаешь, что тебе действительно нужно сейчас, а что можно оставить на потом.

Доброй ночи, дорогие ❤️
Желаю вам меньше ощущения, что нужно успеть всё, и больше ясности в том, что важно именно вам ❤️

Проект «Личный штаб»

Этот проект, который сильнее всего изменил мою ежедневную работу.
Он касается планирования.

У меня раньше планирование было вполне нормальным и рабочим.
Вечером я открывала календарь, смотрела, какие встречи стоят на следующий день, вспоминала ключевые задачи по проектам, сверялась с тем, что запланировала раньше, и составляла себе план на завтра.

В конце следующего дня снова открывала этот план, отмечала, что сделано, что не сделано, что нужно перенести, и на основании этого собирала новый.

То есть сама система у меня была.

Сложность была в том, что информация, на основании которой я планировала, жила в разных местах - долгосрочные цели и планы отдельно, встречи отдельно в календаре, договорённости после созвонов могли лежать в переписке или в заметках, какие-то конкретные действия уже были записаны в текущем плане.

И каждый раз, составляя новый день, мне нужно было самой всё это собрать и сопоставить.

Сейчас эту часть я постепенно передала GPT и создала проект «Личный штаб».
В течение дня я работаю с разными проектами, общаюсь с клиентами, провожу созвоны, что-то обсуждаю с командой, принимаю решения, и всё это так или иначе проходит через GPT. После встречи могу закинуть транскрибацию или просто наговорить голосом: договорились вот об этом, следующий шаг такой-то, через неделю вернуться к вопросу, этому клиенту отправить КП, здесь надо дождаться ответа.
И вся эта информация не остаётся лежать мёртвым грузом в пяти чатах и трёх блокнотах.
У меня есть отдельная ветка-планировщик, которая собирает контекст по проектам и помогает утром сформировать фокус дня: какие встречи уже стоят в календаре, какие договорённости требуют моего действия, что я обещала клиентам, какие задачи тянутся и что сейчас действительно важно с точки зрения моих текущих целей.

А вечером мы делаем короткую сверку.
Причём мне нравится, что это уже не просто список с галочками. GPT может спросить: «Кира, вот эта задача сегодня не сделана. Ты её действительно не сделала или просто не рассказывала мне об этом?» Я отвечаю, что произошло, мы переносим, убираем или меняем приоритет.

За счёт этого у меня постепенно накапливается ещё один важный слой информации: какие задачи я постоянно откладываю, что у меня вызывает сопротивление, на что системно не хватает времени.
И через какое-то время можно уже не в очередной раз обещать себе «надо стать более дисциплинированной», а посмотреть на данные и сказать: вот эту функцию пора делегировать, вот здесь нужен другой процесс, а вот это вообще можно больше не делать.

А как у вас выстроено планирование?

Проводила разборы бизнесов на курсе Команда Образования.
Ребята и бизнесы классные, запросы интересные. Есть над чем поработать!
Как обычно - главный инсайт в фокусировке действий и оцифровке! Сначала разбогатей в таблице ❤️

Как собрать AI-систему для отдела продаж

Как и обещала, делюсь гайдом по методологии, которую создала, когда проектировала сеть AI-агентов для менеджера по продажам.

Я не затрагивала техническую сторону - какую ИИ использовать, как подключать внутренние сервисы и прочее.

Вы можете брать логику и адаптировать практически под любой бизнес, где есть план продаж, клиентская база, воронка и регулярные действия менеджеров, а реализовывать уже в той AI-среде, которая позволяет создавать агентов и работать с вашими данными.

В гайде я разобрала весь путь:
план продаж → декомпозиция → клиенты и сделки → воронка → необходимые действия → работа менеджера → CRM → план-факт → корректировка.

И уже поверх этой цепочки становится понятно, какие AI-функции вообще нужны: где анализировать план, где приоритизировать клиентов, где готовить менеджера к контакту, где следить за зависшими сделками, а где собирать всё это в один ежедневный отчёт.

Отдельно написала, где AI можно дать больше самостоятельности, а где решение обязательно должен подтверждать человек, и как вообще оценивать эффект внедрения, чтобы не получилось много красивой автоматизации без пользы для продаж.

То есть это скорее методология проектирования системы, а не инструкция «создайте 10 агентов и будет счастье».

Если будете пробовать собирать такую систему под свои продажи, поделитесь, какие функции оказались самыми полезными именно у вас.

Гайд прикреплю здесь ❤️❤️❤️

AI продаёт вместо менеджера?

Недавно реализовывала проект для компании, которая продаёт сложный IT-продукт с достаточно длинным циклом сделки.
У менеджера одновременно десятки клиентов на разных этапах: с кем-то нужно впервые связаться, кому-то подготовить предложение, после встречи отправить материалы, кого-то вернуть в переговоры, плюс CRM, звонки, текущие задачи и, конечно, план продаж, который в конце месяца всё равно нужно выполнить.

Такую задачу я начинаю не с позиции «какого бы ещё AI-агента сюда внедрить», а с другого конца: что конкретно должен делать менеджер каждый день, чтобы прийти к своему плану?

Так появилась идея сети специализированных агентов.

Один анализирует план-факт и понимает, где сейчас отставание, другой смотрит клиентскую базу и помогает определить, с кем логичнее работать в первую очередь, следующий готовит информацию к касанию, ещё один следит за договорённостями и зависшими сделками, отдельный агент может разбирать транскрипции звонков и встреч.

И вся информация стекается в один понятный рабочий отчёт: где мы относительно плана, какие сделки требуют внимания и какие конкретные действия нужно сделать сегодня. Не надо смотреть десять разных помощников.

Считаю, что такая логика намного интереснее, чем просто автоматизировать отдельные кусочки работы.
Потому что в центре системы остаётся бизнес-результат, а AI помогает менеджеру быстрее к нему двигаться.

Поставьте 🔥 если нужен гайд с самой методологией, как такую систему можно спроектировать под свои продажи.

Всем прекрасных выходных ❤️
Перехожу в режим купчихи: чай есть, вкусняшки есть, вопросы решим потом.