Обсуждать вопросы и рисовать на доске — это круто. А ещё круче, когда в такой дискуссии с маркером в руке рождается инсайт.🎸
Вот спорили мы с коллегой , рисовали процессы, и я наглядно понял, почему одна команда вполне себе ИИ-трансформировалась и эффективно использует агентов🤹🏻♀️, а в другой — никакого прироста, и пользы от ИИ примерно ноль.🛑
Разница оказалась в стартовой установке. Второй команде предложили не менять процесс, а натянуть ИИ-инструменты «поверх» привычного workflow — просто чтобы генерить артефакты и «покрасить» показатели на дашборде. 🚦Трансформация «на полшишечки». Первая же команда приняла изменение процесса: взяла предложенных агентов и встроила их в работу.💯
Если по-умному, в той дискуссии я родил два подхода к применению ИИ.
RPA-подход. Берём бизнес-аналитика. Он по-прежнему собирает требования, проводит интервью, анализирует, проектирует процесс, моделирует диаграммы, сводит информацию и верстает итоговый документ «Бизнес-требования». А потом зовёт «агента», чтобы тот проверил документ, дал заключение о соответствии и передал дальше. ИИ здесь — надстройка, дополнительный налог на команду.
Агентный подход. В другой команде такой же аналитик собирает требования, проводит интервью, делает заметки и наброски — и передаёт их агенту как контекст. Агент, опираясь на этот контекст и базу знаний о продукте (всю историю изменений), генерирует новые требования. Аналитик отвечает на вопросы, дает уточнения и согласовывает. Только в конце скилл собирает статью для внешних читателей. ИИ здесь — полноправный участник процесса.
Разница, по-моему, видна невооружённым глазом. В первом подходе ИИ — это налог и дополнительный контроль. Во втором — реальный член команды.
Вывод простой: чтобы действительно сэкономить усилия, надо полностью трансформировать процесс, а не вот это всё.