
4 уровня использования AI-инструментов, и как эффективно их интегрировать в процессы компании с участием HR | Митап kkts.ai с Сергеем Липчанским
Саммари мероприятия
Как внедрить AI в компанию и не облажаться: 4 уровня эволюции
TL;DR
Внедрение AI — это не просто покупка подписки на ChatGPT, а культурная трансформация, похожая на внедрение Agile. Доклад описывает эволюционную модель из 4 уровней: от простой выдачи доступов сотрудникам до сложной кастомной разработки. Главная мысль: нельзя перепрыгивать ступени (сразу пилить сложного агента за миллионы), пока люди не научились банально использовать нейросети в рутине. HR здесь выступают как главные агенты изменений.
Кому будет полезно
- HRD / T&D / L&D: поймете, как строить программу обучения и почему "просто тренинг" не сработает.
- Руководителям и CEO: увидите стратегию внедрения без слива бюджета.
- Агентам изменений / Agile-коучам: новый вектор применения ваших навыков фасилитации и трансформации.
- Тимлидам: узнаете, как ускорить команду без найма новых людей.
Краткий контекст
- Спикер: Сергей Лепчанский, ScrumTrek. Занимается трансформацией компаний (Scrum, Kanban) уже 18 лет, последний год фокусируется на AI-трансформации.
- Проблема: Компании приходят к HR с запросом «Внедрите нам AI», но часто понимают под этим разработку дорогих инструментов, игнорируя базовую грамотность сотрудников.
Ключевые идеи
1. AI-трансформация — это изменение культуры, а не софта
Что сказали: Просто раздать доступы к ChatGPT или GitHub Copilot недостаточно. Это как со Scrum: если дать Jira, команда не станет Agile. Почему это важно: Люди сопротивляются новому. Без изменения поведения и привычек инструменты останутся игрушкой для гиков, а не драйвером бизнеса. Как применить: HR должны работать как чендж-менеджеры: заниматься внутренней «пропагандой», создавать комьюнити и снимать страхи перед технологиями.
2. Уровень 1: Базовый (Горизонтальное внедрение)
Что сказали: Задача — дать доступ к LLM (языковым моделям) каждому сотруднику для решения атомарных задач (письма, саммари, идеи). Почему это важно: Это закрывает 50% кейсов эффективности. Цель — сформировать привычку. Если сотрудники не умеют промптить, идти дальше бессмысленно. Как применить:
- Решить вопросы с оплатой и VPN (или развернуть локальные open-source модели).
- Снять страхи по безопасности (152-ФЗ и утечки данных).
- Обучать через простые примеры.
3. Уровень 2: Ассистенты и RAG (Немного централизации)
Что сказали: Создание кастомных помощников под конкретные роли (HR-ассистент, Sales-помощник) с добавлением контекста компании (RAG — поиск по базе знаний, Confluence, Jira). Почему это важно: «Голый» ChatGPT не знает специфику вашей фирмы. Добавление контекста повышает качество ответов. Это уровень «чтобы не отстать от рынка». Как применить:
- Создавать системные промпты для ролей.
- Подключать базы знаний к ботам (через MCP или готовые платформы).
4. Уровень 3: Вертикальная автоматизация процессов
Что сказали: Глубокое погружение в процессы отделов и их пересборка с помощью No-code/Low-code инструментов (n8n, Zapier и др.). Почему это важно: Здесь начинается кратный рост эффективности (в 10 раз быстрее, а не на 10%). Часто человек вообще исключается из цепочки действий. Как применить:
- Искать «узкие горлышка» в процессах.
- Выращивать «AI-чемпионов» внутри команд, которые смогут собрать простой пайплайн автоматизации без разработчиков.
5. Уровень 4: Кастомная разработка (Hardcore)
Что сказали: Разработка собственных сложных продуктов, дообучение моделей, работа с высокой нагрузкой. Почему это важно: Это дорого, долго и нужно только для создания нового уникального продукта или конкурентного преимущества. Как применить: Идти сюда только тогда, когда первые 3 уровня пройдены и есть четкое понимание ROI (возврата инвестиций). Не начинать с этого!
Примеры и кейсы
- Генерация КП (Коммерческого предложения):
- Было: Тренеры писали КП неделю-две (потому что заняты). Клиент «остывал».
- Стало: Бот берет транскрипт звонка с клиентом и за 5 минут генерирует черновик КП с цитатами клиента.
- Результат: КП у клиента через 15 минут после звонка, конверсия выше.
- Shopify (радикальный пример):
- Запрещают нанимать новых людей, пока менеджер не докажет, что задачу нельзя решить с помощью AI.
- Оптимизация затрат:
- Кейс, когда компания запросила разработку агента за 1 млн рублей, чтобы автоматизировать работу сотрудника с низкой зарплатой. Ошибка: экономически нецелесообразно, нужно было решать проще.
Ошибки и грабли
- «Синдром перепрыгивания»: Попытка сразу пилить сложных агентов (Уровень 4), когда сотрудники еще не умеют писать промпты (Уровень 1).
- Игнорирование безопасности: Полный запрет AI из-за страха утечек вместо создания безопасного контура.
- Ожидание чуда от инструмента: Вера в то, что покупка подписки сама по себе повысит эффективность.
Что можно сделать уже сегодня
- Провести аудит доступов: Есть ли у сотрудников легальный и удобный доступ к GPT-4/Claude/аналогам без «танцев с бубном»?
- Запустить «Чат AI-энтузиастов»: Создать канал в мессенджере, куда скидывать полезные промпты и кейсы (начнет работать не сразу, нужно время на раскачку).
- Выбрать один рутинный процесс: Например, саммари встреч или черновики ответов клиентам, и сделать для него простую инструкцию/бота.
- Найти «AI-чемпиона»: Найти человека в компании, который уже пользуется AI, и дать ему ресурсы для обучения других.
Таймкоды
- 00:00 — Интро: кто такой спикер и почему HR внедряют AI.
- 03:01 — Почему AI — это про культуру, а не про инструменты.
- 06:17 — Эволюционная модель внедрения (4 уровня).
- 07:51 — Уровень 1: Базовый доступ для всех. Проблемы с оплатой и безопасностью.
- 15:49 — Уровень 2: Персональные ассистенты и контекст компании (RAG).
- 22:05 — Кейс с коммерческим предложением за 5 минут.
- 26:14 — Уровень 3: Глубокая автоматизация процессов (No-code).
- 29:53 — Уровень 4: Сложная разработка и почему туда не надо идти сразу.
- 32:43 — Итоговое резюме по уровням.
- 36:57 — Роль HR как катализатора трансформации.
Итоговый вывод
Внедрение AI — это эволюция. Начинать нужно с малого (научить всех пользоваться чат-ботами), затем переходить к ассистентам с контекстом, потом к автоматизации процессов и только в конце — к дорогой разработке. Самый разумный первый шаг — обеспечить сотрудникам доступ к инструментам и начать «мягкую пропаганду» использования нейросетей через демонстрацию личной выгоды (избавление от рутины).