Процессы.

В любом бизнесе, независимо от его размера, есть процессы. Даже если они не описаны и существуют «в голове».

Если посмотреть на бизнес сверху и укрупнить картину, остаётся всего три ключевых этапа:
1.Продукт с которого начинается бизнес.
2.Продажи - без них бизнес не имеет смысла
3.Деливери - исполнение обязательств перед клиентом

Всё остальное - маркетинг, HR, аналитика, автоматизация - это надстройки, которые либо усиливают продажи, либо делают исполнение обязательств стабильным и масштабируемым.

ИИ в этой системе - катализатор, который ускоряет каждый этап. Возьмём самый чувствительный процесс - продажи.

Есть исследование, которое показывает:

если компания отвечает лиду в первую минуту после обращения, вероятность того, что он станет клиентом, увеличивается на 397%, то есть почти в 4 раза.

Причём это работает независимо от цены продукта.

Отсюда простой вывод: побеждает не тот, у кого лучше оффер, а тот, кто быстрее и корректнее вступил в контакт.

Именно поэтому в медицинских центрах и клиниках этому уделяют огромное внимание. Если пациент не дозвонился или не получил ответ - можно считать, что он уже ушёл к конкуренту.

В предыдущем посте я писал про ИИ-ассистентов, которые решают эту задачу на первом уровне.

Что они делают на практике:
• отвечают на первичные обращения 24/7
• консультируют на любом языке
• работают строго по заданной информации без фантазий
• снимают нагрузку с администраторов и менеджеров

По сути, они закрывают самый критичный момент - первые касания с клиентом, где теряется больше всего денег.

Именно поэтому сейчас так много говорят про внедрение ИИ-ассистентов в коммуникации как с клиентами, так и внутри компании.

Ну а дальше можно идти глубже: голосовые ассистенты, сложные автоматизации, интеграции с системами.
Но есть важный момент 💡

К сложным решениям имеет смысл переходить только тогда, когда понятна математика: где теряются деньги и какой эффект даст автоматизация.

А чтобы эту математику понимать, нужно уметь собирать простые решения своими руками, без разработки и без дорогих подрядчиков.

Не потому что «так модно», а потому что иначе невозможно оценить экономическую целесообразность более сложных внедрений.И как я и говорил ранее использование нейросетей это уже обязательный навык, а не опция над которой стоит поразмышлять.

ИИ начинает приносить пользу не тогда, когда его много, а тогда, когда он встраивается в ключевые процессы бизнеса.

Одна задача, которая меняет отношение к ИИ

Вчера весь вечер решал теперь для меня простую, но при этом дорогую задачу.

Задачу, с которой живёт почти каждый. Бизнес работает, деньги приходят, люди заняты, но нет чёткого ответа, где именно теряются деньги и что масштабировать дальше. В свое время я усвоил что не всегда можно опираться на ощущения, всегда нужно строить компанию Data-driven и принимать ключевые решения на цифрах.

Раньше большнинство решений выглядело так:
• отчёты есть
• таблицы есть
• цифр много
а решения всё равно принимаются на ощущениях.

Я взял обычные данные компании: финансы, продажи, маркетинг и оценил загрузку команды

Загрузил их в нужные нейросети и задал управленческие вопросы:
• где бизнес теряет маржу
• какие направления дают максимум результата
• какие действия не имеют экономического смысла

Через короткое время у меня был:
• структурированный разбор
• приоритеты, а не просто цифры
• конкретные точки, куда идти дальше

И мне не нужно для этого собирать глобальные страт сессии, приглашать кучу экспертов. Достаточно знать как ввести в нужную роль ИИ, какой именно инструмент для этого использовать и какими данными его снабдить.

И если раньше для этого собирали аналитику неделями, потом подключали финансистов и часами спорили на совещаниях, то сейчас эта работа делается за один вечер.

Это конечно не «кнопка бабло». Это результат того, что ИИ используется как управленческий инструмент, а не как игрушка или помощник для текстов.

Недавно мы разбирали подобные задачи на интенсиве в Сколково.
И именно такого уровня кейсы я буду разбирать дальше - уже на продвинутом модуле в конце февраля.
Не обучение инструментам, а работа с реальными бизнес-задачами.

Когда ИИ используют на этом уровне, вопросы «зачем он нужен» больше не возникают.

Ожидания от ИИ 🤦‍♂️

Достаточно часто ко мне приходят с запросом о ведении социальных сетей.
У людей сложилось четкое представление о том, что сегодня есть контент-заводы которые за них буду генерировать контент.
В общеузнаваемом понимании это значит что ИИ сам исследует нужные темы, сам выбирает какую из них лучше сейчас собрать, затем составляет контент-план, сценарий и генерирует контент который разлетается по нужным социальным сетям.

Давайте пройдемся по более реальному сценарию и запомним: ИИ не работает без участия человека.
Это инструмент который:

1. Высвободит время специалисту
2. Сократит количество людей в процессах
3. Улучшит качество работ
4. Даст возможность делать бОльший объем работ за меньшее время.

Как это работает на практике:
Человек(это такой кожаный мешок без которого ничего не заработает), используя нужные нейросети проводит исследования, затем с помощью нейросетей создает контент-план, стратегию и затем , ВНИМАНИЕ! С помощью своих рук и нейросетей генерит контент. Этап постинга можно уже делегировать на автоматизацию.

Все остальное абсолютно нерабочая история которая не даст вам ни лидов, ни нормальных охватов. А еще, с большой вероятностью даст повод социальным сетям заблокировать ваш аккаунт за масс постинг или автоматизациию как это было у моих друзей с трехсоттысячным акаунтом.

Единственные люди у которых по-настоящему работает такой контент-завод те, кто зарабатывает на их продаже.

ИИ-департамент в девелопменте 🦺

Почти каждый день я встречаюсь с представителями разных бизнесов.
Недавно общался с крупным девелопером - больше 3000 сотрудников.

Строительство традиционно считается одной из самых консервативных отраслей.
Но то, что я увидел, сильно меня впечатлило.

В компании создан отдельный департамент по внедрению ИИ.

И речь тут не просто про одного разработчика.

Они оцифровывают всё - вплоть до болтов, гаек и шпилек. Потому что любые данные - это топливо для ИИ.

Очень было интересно узнать о том что они делают на практике.

Например создают внутренних ИИ-ассистентов для разных отделов.

Простой пример.
Сотрудник пишет ассистенту:
«Покажи, какие акты у меня не закрыты по объекту X».

ИИ имеет доступ к документам и программам где хранятся эти данные, проверяет их и за секунды выдаёт список.

Или другой запрос:
«Какие штрафные санкции прописаны в договоре с подрядчиком ООО “Бесит эта стройка” и есть ли просрочка?»

ИИ анализирует договор, сопоставляет сроки и даёт ответ.

Представьте, сколько времени экономится на таких задачах ежедневно.

Параллельно они:
• создают удобные интерфейсы под конкретные департаменты
• обучают сотрудников работать с ИИ в реальных задачах
• делают помощников с разными уровнями доступа - HR, юристы, бухгалтерия
• дообучают собственную модель для работы с конфиденциальными данными

Как видите это уже не про хайповый инструмент. Это инфраструктура.

Когда ИИ встроен в процессы - он даёт эффект. Когда он живёт в виде одного энтузиаста - это игрушка.

Малому и среднему бизнесу дапартамент конечно же не нужен. Но понимание архитектуры внедрения нужно обязательно.

Важно понимать - за такими решениями не всегда стоят десятки разработчиков и космические бюджеты.

Во многих случаях это комбинация уже существующих инструментов, правильной логики доступа к данным и понимания, как строится архитектура.

И если разобраться в принципах работы - подобные решения можно собрать и в компаниях значительно меньшего масштаба.

Вопрос не в размере бизнеса, а в том, понимаете ли вы, как правильно использовать ИИ внутри своих процессов.

Прогресс ИИ или как не пропустить важное.

Сегодня на обучении у одной международной компании собрали кейс, который наглядно показывает, куда сместилась планка ИИ.

Задача была такая: построить маршрут международного груза в обход европейских портов с расчётом стоимости захода в каждую точку. Обычно эта работа занимала минимум один рабочий день аналитики, звонков, анализа документов и таблиц.

Сегодня мы все это собрали за два промта и 15 минут. На выходе - полностью работающее веб-приложение с картой, маршрутом и расчётами.

Но интереснее не только то что мы собрали полноценное веб-приложение, а то что нейросеть сама подтянула данные о портах, открытых в 2026 году, которые не были в первоначальном запросе. Проанализировала актуальность и предложила оптимальный вариант по самой лучшей цене.

Это сделал человек, который неделю назад вообще не работал с ИИ. Без единой строчки кода.

Вот что здесь важно понимать:
Это уже базовая механика - c появлением reasoning нейросети начали рассуждать поэтапно, проверять данные, строить логические цепочки. Не выполнять команду, а думать над задачей.

И большинство компаний до сих пор пытаются внедрять ИИ через "давайте все-таки установим этот ChatGPT чтобы писать письма" потому что не видят, где проходит граница между инструментом для текста и системой, которая решает структурные задачи.

Проблема уже не в доступе к технологии, а в том, что люди не понимают архитектуру решения. Они видят интерфейс, но не видят, как собирается логика.

А когда видишь - задачи начинают решаться иначе. Не "быстрее". Иначе по структуре.

Вот об этом я и говорю на встречах с бизнесами. Внедрение ИИ это не только разработка, это обучение команды использовать нужные инструменты и научиться видеть как строить архитектуру решений ❤️

Новый мир 🌍

В 2008 году я получил образование по направлению «Программное обеспечение сетей телекоммуникаций».
Тогда разработчик это была отдельная каста. Если ты умел писать код, ты обладал доступом к созданию инструментов. Если не умел то был типичным пользователем.

Себя я к слову никогда не считал разработчиком. И думал, что им уже никогда не стану. До недавнего времени.
С появлением нейросетей граница между «умею кодить» и «не умею» начала стираться.
И речь уже не про конструкторы сайтов. Речь про новый слой - AI-кодинг или как некоторые называют Вайбкодинг.

Вчера за 30 минут я собрал себе Telegram-ассистента. Вот что он умеет:

– он слушает голосовые команды
– читает мою почту
– формирует и отправляет ответы в точности как я сказал
– управляет моим календарё создавая, удаляя и информируя о событиях

Я не писал код руками. Я просто описывал, что хочу получить, а Claude Code собирал архитектуру и писал реализацию. Чувство которое испытываешь в такие моменты будто ставишь задачу Jarvis из «Железного Человека», и без команды разработчиков за спиной.

Да, это не инструмент из коробки, это уже следующий уровень после базового использования нейросетей до которого дойдет каждый. Однако все делается поэтапно и чем дольше человек оттягивает «базу» тем сложнее будет разобраться в более «тяжелых» решениях.

Раньше, чтобы создать подобную систему, нужен был разработчик, бюджет, грамотное ТЗ и недели работы.
Теперь это делает один человек с ИИ с подпиской за 20 баксов 💵
И это уже влияет на рынок и бизнес-процессы в целом.

Еще в своей книге я писал про то что количество вакансий в ряде направлений упадет в ближайший год и был прав. Потому что уже сейчас один специалист, владеющий ИИ, заменяет нескольких.

Мы переходим в эпоху, где не обязательно уметь писать код, но обязательно уметь мыслить архитектурно и понимать, как ставить задачу системе и логику ее работы.

Через 2–3 года «не разбираться в этом» будет выглядеть так же странно, как в 2015 году не пользоваться смартфоном.

ИИ уже давно не про текстики и картиночки. Он про создание инструментов под себя как неотъемлая часть нашей жизни 🤖

х.ЯК-40

Сегодня я улетел в Вологду.
В перелетах меня уже тяжело удивить, но сегодня как раз тот день, ведь я летел на самолете которому больше 45 лет. Встречайте - Як-40.

Вылет задержали на час, видимо потому что не могли найти отважного человека который все-таки сядет за штурвал.

Здесь всего 30 мест и целых 5 аварийных выходов(Просто на всякий случай).
Внешний вид самолета достойный, привели в порядок окрасив его в красный цвет , но забыли что было бы неплохо поработать и с салоном.

Сложилось впечатление что даже пилот не хотел заходить в самолет покуривая на улице сигарету за сигаретой 🚬 пока пассажиры поднимались по трапу в эту летающую маршрутку и занимали места согласно выигранных билетов.

Самые классные ощущения испытываешь уже на взлете, в тот момент когда происходит чудо номер один и самолет отрывается от земли.
Затем незабываемые ощущения от того что этот музей болтает из стороны в сторону и, наконец - ты в небе. После набора высоты на полтора часа приходит спокойствие и болтает гораздо меньше.

Должен заметить что скорость полета целых 420 км в час, что очень даже неплохо для техники которая должна стоять в музее.

Если вы любите прижиматься поплотнее к незнакомцам то эта услуга входит в стоимость билета, ведь кресла здесь предназначены как раз для таких обнимашек, и это, кстати, единственный способ согреться потому как обогрева в самолете не предусмотрено.

Если вам станет совсем скучно, то при желании можно без проблем попасть в кабину к пилоту, так как единственное что вас от него отделяет это коробка похожая на дверь которая ,конечно же , не закрывается. Все потому что там нет замка. Зато есть глазок.

Чудо номер два - заход на посадку. Здесь все зависит не только от навыков пилота, но и от того получится ли на этот раз выпустить шасси. У нас в этот раз получилось.
Ну а чтобы не было так грустно, нам всем дали конфеток с которыми не так сильно закладывает уши, ведь двигатели расположены прямо в салоне самолета и совсем не гудят ✈️

Классно полетали - рекомендую 🔥

Нам не нужен ИИ 🤯

Говорили мне 2 года назад все подряд.
На сегодняшний день уже таких вопросов не возникает и единственный о чем теперь задумываются люди, это как его использовать в своих задачах.

Сегодня поделюсь тем как проходила страт сессия в Вологде на которой было 40 человек.
Угадайте на каком этапе не понадобился ИИ?
Только на кофе брейке где нужно было кушать конфетки.

Во всем остальном, начиная от того чтобы сгенерировать идеи, исследовать, проанализировать, упорядочить и заканчивая тем чтобы сделать презентацию за 5 минут - везде был ИИ.

Моя задача на этом двухдневном мероприятии как раз состояла в том чтобы определить где действительно можно внедрить ИИ по отделам.
И должен заметить, что самая сложная часть в этой работе, понять где затраты на ИИ принесут компании деньги.
Если Вам кто-нибудь будет рассказывать о том что внедрив ИИ-ассистента это как-то повлияет на бизнес, можете просто вешать трубку. Все это работает иначе.

Задача раскопать где есть проблема, затем понять как именно в этой задаче может быть внедрен ИИ и только после этого посчитать ROI который принесет инвестиция в этот проект. Нет никакого волшебства в технологии если нет понимания о том как решать бизнес-задачи с ее помощью, однако когда есть команда которая понимает смысл и на что именно это внедрение повлияет, по-настоящему появляется магия.

Очень доволен этими двумя днями которые с удовольствием провел с этой крутой командой людей которая не просто знает, но и любит то, что делает. Вологда ❤️

P.S. О том как участвует ИИ в проведении такого рода мероприятий расскажу отдельно.

А еще за 2 дня я слышал имя Максим столько раз сколько не слышал за всю жизнь.

Но не потому что меня часто звали, а потому что страт-сессия проходила в медицинском центре, а там свой Максим:

я тут недавно рассказывал про Claude Code и что он умеет.
Задумал провести эфир чтобы показать вам что это и как это все работает.

Голосуем ниже чтобы я понимал целесообразность

Роль ИИ в стратегии бизнеса

Провёл 2 прекрасных дня на стратегической сессии в роли ИИ-бизнес-партнёра. И снова увидел одну и ту же картину.

ИИ сам по себе не приносит денег 💵 Это не направление и не кнопка роста. Он начинает работать только тогда, когда встроен в конкретную стратегическую цель.

На сессии обсуждали рост выручки, поток клиентов, оптимизацию процессов, запуск новых направлений. Моя задача не рассказать теорию и «вставить ИИ», а определить, где он реально усилит экономику.

Большинство компаний идут от обратного: ищут, куда прикрутить инструмент. Но сначала нужно понять:

- где теряются деньги
- где процесс нестабилен
- где бизнес зависим от ручного труда
- где есть ограничение в скорости

Без этого любые ассистенты и автоматизации это игрушки и лишние затраты.

Главная сложность не в разработке, а в изменении экономики: снижение себестоимости, ускорение цикла сделки, сокращение ошибок, появление нового источника дохода.

Рабочая модель простая:
сначала цель
потом узкое место
затем решение.

ИИ - это слой, который должен проходить через всю архитектуру бизнеса.Если он не заложен на уровне стратегии, позже приходится догонять рынок уже в стрессовом режиме.

Куда внедрить ИИ.

Выходные провожу на звонках и встречах с такими же фанатами поработать, как и я сам.
Раньше, занимаясь нелюбимым бизнесом, я также пахал как робот, но вывозил всё на дисциплине. А сейчас, наконец занимаясь тем, что любишь, часов не замечаешь)

Частенько моя коммуникация с партнёрами начинается с их вопроса: «Куда внедрить ИИ?»
И, задавая себе этот вопрос, результата вы не получите.

На одной из стратегических сессий команда хотела «внедрить ИИ в маркетинг». После разбора выяснилось, что проблема не в маркетинге. Узкое место оказалось в обработке входящих заявок: лиды терялись на этапе квалификации. Ассистент в маркетинге ничего бы не изменил. А вот перестройка логики обработки меняет экономику. А это именно то ради чего все хотят ИИ.

Мыслить нужно от проблемы в вашем бизнесе. Не «куда внедрить ИИ», а какую проблему в своих процессах я хочу решить?
Перегружены сотрудники, отток клиентов, слабая конверсия, ручной хаос в операционке - именно там лежит точка роста и деньги которые уже могут быть у вас. А большинство ищет новые лиды.

Вам не надо знать, «куда внедрить ИИ». Важно понимать, где теряются деньги и скорость. ИИ - не отдельный инструмент, а способ изменить конкретный показатель: себестоимость, цикл сделки, стабильность процесса или прибыль.

И ещё часто слышу оговорку: «Извините, если я буду не совсем правильно излагать свои мысли, я не сильно разбираюсь в ИИ».
Нет ничего страшного в том, чтобы не разбираться в технологии. Ваша задача понимать свою боль и цель. Задача специалистов - определить, что из этого можно реализовать и как это встроить в архитектуру бизнеса.

ИИ не внедряется «куда-то».
Он внедряется в узкое место.

В четверг, 26 февраля, в 19.00 проведу эфир и расскажу что это за такой Claude Code и как он работает.

Можно будет позадавать вопросы.
Ставьте реакцию кто будет.

Экспертиза или почему вы уже отстаете 🤦‍♂️

Андерс Эриксон утверждал, что для того чтобы стать специалистом в какой-то области, нужно потратить 10 000 часов.

Я считаю, что количество часов никак не связано с этим, так как вовлеченность в определенных процессах играет бОльшую роль, нежели просто часы.

Я уже почти 5 лет в теме ИИ и с каждым днём всё больше обрастаю экспертизой, которая появляется исключительно из практики взаимодействия с компаниями. Потому что одно дело - в теории пристраивать ИИ, и совсем другое - влиять на показатели компании с его помощью.

Можно тратить бесконечно большие бюджеты, внедряя ассистентов и агентов, которые нужны только для того, чтобы сказать: «Мы внедрили ИИ». Чтобы избежать этих бессмысленных затрат, первое, над чем должен задуматься любой управленец - это «какую проблему я хочу решить».

А для того чтобы понимать, какие задачи действительно решаются, нужно знать логику работы и возможности технологий.

Но это лишь вершина айсберга.

Окно трансформации сжимается всё быстрее. По данным мировой статистики, с момента появления интернета на трансформацию потребовалось примерно 15 лет.
С появлением мобильной связи - около 8 лет.

С появлением ИИ трансформация процессов займёт не более 3 лет.

Теперь, чтобы вести бизнес и не отставать, мало просто иметь знания. Важно уметь быстро адаптироваться к происходящему и вовремя реагировать на изменения 🕝