Многие компании внедряют AI туда, куда не надо. А потом удивляются — "почему не работает?"
Sequoia Capital дали простой фреймворк: 4 критерия идеальной задачи для ИИ.
Правило одно у них: если задача набирает 3+ из 4 — это ваш первый AI-проект.
1. Intelligence, не Judgment
Задачу можно описать правилами?
✅ Обработка заявок, классификация
❌ Стратегическое планирование
2. Рутинность и повторяемость
Задача выполняется часто и предсказуемо?
✅ Ежедневные отчёты, модерация
❌ Разовый аудит, антикризис
3. Масштаб
Этим занято значительное число людей?
✅ Колл-центр 500 чел., QA 100 чел.
❌ Один уникальный специалист
4. Ценность освобождения
Высвобождение этих людей создаст бизнес-ценность?
✅ Разработчики → больше фич → revenue
❌ Задача, которую вообще можно не делать
Как PM, я постоянно вижу одну ошибку: компании автоматизируют то, что уникально и нестандартно — и получают дорогой провал.
AI побеждает там, где высокий intelligence и низкий judgment. Чем больше правил — тем лучше работает модель.
Прогони свой бэклог через эти 4 вопроса. Скорее всего, найдёшь 1-2 задачи, которые уже сейчас готовы к автоматизации.
🩵 - Если было полезно