У руководителя уже работают агенты. Почему компания работает по-старому?

Вы научились работать с ИИ, собрали полезные сценарии и показали их сотрудникам. Как сделать так, чтобы команда действительно начала ими пользоваться?

Представьте: вы уже освоились в Codex, Claude или другом ИИ-агенте, разбираете с ним большие задачи, собираете документы, придумываете автоматизации. Какие-то вещи, которые раньше откладывались неделями, теперь удаётся сдвинуть за один вечер. Вы видите возможности и всё чаще ловите себя на мысли: почему мы до сих пор столько делаем руками?

Потом вы показываете всё это команде. Открываете экран, берёте рабочую задачу, получаете результат и объясняете, как теперь можно работать. Сотрудники задают вопросы, кто-то искренне удивляется, все вроде бы согласны попробовать.

Однако через неделю выясняется, что документы готовятся по-старому, данные продолжают собирать вручную, а за помощью с ИИ снова приходят к вам.

Возникает понятное раздражение: я же показал, у меня всё работает, почему остальные не пользуются?

Я бы в этот момент предложил посмотреть, что именно удалось передать сотрудникам. Они увидели ваши возможности. Получили ли они всё необходимое, чтобы повторить вашу работу самостоятельно?

На вашем экране работает больше, чем кажется

Когда вы решаете привычную задачу с ИИ, значительную часть работы вы можете просто не замечать.

Вы знаете, какой документ нужно открыть, а какой давно устарел. Понимаете, что имел в виду клиент, хотя в письме он выразился неудачно. Видите, где модель предложила подходящую формулировку, а где уверенно написала то, чего компания выполнить не сможет.

По ходу разговора вы уточняете запрос, добавляете недостающие сведения, отбрасываете лишнее. Иногда достаточно одной короткой реплики, чтобы вернуть модель к нужному результату, потому что у вас уже есть представление о том, каким этот результат должен быть.

Сотрудник наблюдает за этим со стороны и видит довольно простую последовательность: руководитель написал запрос, ИИ ответил, документ готов.

Но за этой последовательностью стоят ваш опыт, доступ к материалам и десятки маленьких решений. Если они остались у вас в голове, передать коллеге один промпт будет недостаточно.

Вместе с инструментом нужно передать способ выполнить конкретную работу: откуда взять исходные данные, какие решения можно принять самостоятельно и как понять, что получилось хорошо.

«Используйте ИИ» — слишком большая задача

Представим классическую ситуацию: руководитель научился с помощью ИИ готовить черновик коммерческого предложения. Он берёт запрос клиента, добавляет сведения о компании, прикладывает подходящий прошлый документ и за несколько уточнений получает основу, которую остаётся проверить.

После демонстрации менеджерам предлагают делать так же.

Первый менеджер прикладывает старое предложение, в котором уже неактуальные условия. Второй вставляет только письмо клиента и получает слишком общий текст. Третий видит в ответе обещание, которого не было в исходных материалах, но не уверен, можно ли его оставить. Четвёртый решает, что быстрее взять привычный шаблон: с ним хотя бы понятно, что проверять.

В такой ситуации легко сделать вывод, что команда сопротивляется изменениям. Однако сначала стоит разобраться, были ли у сотрудников одинаковые условия для работы.

Знали ли они, где лежит актуальный шаблон? Был ли у них пример хорошего результата? Понимали ли они, какие сведения нельзя додумывать и кто должен подтвердить спорные условия?

Поручение «используйте ИИ» оставляет человеку слишком много открытых вопросов. Ему приходится одновременно осваивать инструмент, изобретать порядок действий и брать на себя ответственность за незнакомый результат.

Для первой попытки я бы сузил задачу: подготовить черновик одного раздела предложения по определённым материалам, проверить его по понятным признакам и передать на согласование.

С такой работой уже можно разбираться предметно.

Передайте один сценарий, который нужен сотруднику

У руководителя может быть целая личная лаборатория: несколько агентов, проекты, инструкции, подключённые сервисы и собственные привычки работы. Всё это складывалось постепенно, вокруг его задач и интересов.

Сотруднику предстоит решать свои задачи. Возможно, ему сейчас полезнее один понятный способ разобрать входящую заявку, чем экскурсия по всем возможностям вашей системы.

Я бы начал с работы, которую конкретный человек регулярно выполняет и хорошо понимает. Тогда он сможет оценить результат ИИ по существу, заметить ошибку и объяснить, где новый способ помогает, а где добавляет хлопот.

Для нашего примера с коммерческим предложением можно договориться о следующем:

Это рабочая договорённость для одного сценария. Её можно проверить на ближайшей задаче и поправить там, где она окажется неудобной.

Вместе с ней полезно дать пример принятого результата и объяснить, почему он подходит. Фраза «сделайте хорошее предложение» почти не помогает человеку сверить свою работу. Конкретный документ с комментариями показывает, что именно вы цените и какие ошибки считаете существенными.

Самая полезная демонстрация — когда за компьютером сотрудник

После того как вы показали свой способ работы, стоит поменяться ролями.

Пусть сотрудник возьмёт следующую настоящую задачу и пройдёт весь путь сам: найдёт материалы, сформулирует запрос, оценит ответ, внесёт изменения и сохранит результат там, где его сможет продолжить другой человек.

Ваша задача в этот момент — наблюдать и замечать места, в которых приходится вмешиваться.

Очень хочется сразу подсказать: «Здесь открой другой файл», «Это лучше спросить иначе», «Вот этот абзац убери». Но каждое такое вмешательство даёт полезную информацию о том, чего пока не хватает в переданном способе работы.

Если сотрудник не может найти исходный документ, нужно разобраться с доступом и расположением материалов. Если не понимает, что считать хорошим ответом, нужен пример и объяснение критериев. Если боится исправлять модель, стоит вместе разобрать одну неудачную попытку и показать, как продолжить разговор.

А иногда выясняется, что предложенный вами сценарий просто плохо подходит к его работе. Например, черновик получается быстро, но затем сотрудник тратит слишком много времени, перенося его в обязательный шаблон. Это повод доработать сценарий, а не убеждать человека сильнее стараться.

Каждый раз, когда без вашей подсказки работа останавливается, вы находите конкретное место, которое нужно объяснить, упростить или изменить.

После такой попытки инструкция становится гораздо полезнее: в неё попадают ответы на вопросы, которые действительно возникли у человека.

У нового способа работы должно появиться место в обычном дне

Даже удачная совместная попытка ещё не означает, что сотрудник воспользуется этим способом завтра.

В обычном рабочем дне есть срочные задачи, знакомые шаблоны и привычный порядок действий. Если новый сценарий остаётся чем-то, что можно попробовать в свободное время, до него легко не дойти.

Поэтому стоит договориться, на каких следующих задачах его будут использовать и когда вы вместе посмотрите на результат. Например: несколько ближайших предложений менеджер готовит новым способом, отмечая места, где понадобилась помощь или пришлось вернуться к старому порядку.

На эту пробу нужно выделить рабочее время. Если человек должен выполнить прежний объём задач и между делом самостоятельно освоить новый процесс, руководитель фактически добавляет ему ещё одну обязанность, польза которой пока не доказана.

Полезно также назвать человека, который будет поддерживать сценарий: обновлять шаблон, собирать вопросы и разбирать повторяющиеся затруднения. В небольшой команде это может быть сам руководитель, но такая роль должна быть явной.

Иначе любое изменение снова приведёт к личному сообщению: «У меня получилось что-то не то, посмотри».

Проверяйте, стало ли легче завершать работу

После первых попыток хочется спросить: «Ну что, пользуетесь?» Однако этот вопрос мало говорит о результате.

Сотрудник может регулярно открывать ИИ и при этом тратить на задачу больше времени, чем раньше. Красивый черновик может потребовать долгой проверки. Быстро подготовленный документ может несколько раз вернуться на доработку.

Я бы смотрел на весь путь до принятой работы:

• сколько времени уходит на подготовку и проверку;
• какие ошибки и переделки повторяются;
• в каких местах требуется помощь руководителя;
• может ли сотрудник повторить процесс на следующей похожей задаче.

Для начала достаточно коротких заметок по нескольким попыткам. Важно увидеть, где именно появляется польза и какой ценой она достигается.

Вполне возможно, что ИИ хорошо помогает разобрать запрос клиента, но пока не стоит поручать ему всё предложение целиком. Тогда имеет смысл оставить удачный участок, а остальное доработать позже.

Это уже полезный результат проверки: вы нашли конкретную работу, которую команда может выполнять лучше, и поняли границы выбранного способа.

Руководителю тоже придётся немного изменить свою роль

Когда вам самому нравится работать с ИИ, легко незаметно стать человеком, через которого проходят все сложные запросы.

Сотрудник приносит задачу, вы быстро решаете её в своей настроенной среде, показываете результат и возвращаетесь к делам. Сегодня это действительно может оказаться быстрее, чем объяснять и ждать чужой попытки.

Однако если каждый раз действовать так, команда научится приносить вам задачи для ИИ. А вы получите ещё одну очередь обращений.

Передача практики требует времени: посмотреть, как работает другой человек, разрешить ему пройти путь медленнее, разобрать ошибки и поправить инструкцию. При этом сотрудник вполне может выбрать несколько иной порядок действий, который удобнее ему.

Я бы сохранял общими исходные материалы, требования к результату и обязательные проверки. Внутри этих границ у человека должно оставаться пространство для собственного способа работы.

Цель такой передачи становится заметной в довольно простой момент: очередная задача завершена, результат принят, а вам не пришлось заново объяснять весь процесс.

От личной практики к работе компании

Мне кажется, один из самых интересных вопросов ближайшего времени — как компании будут превращать личные находки отдельных людей в общие способы работы.

Руководитель может далеко продвинуться в использовании ИИ, пока остальная команда только начинает. Этот разрыв сам по себе понятен: у людей разные задачи, опыт и возможность экспериментировать. Но его не получится преодолеть одной впечатляющей демонстрацией.

Между «смотрите, как я умею» и «теперь мы так работаем» лежит вполне конкретная управленческая работа. Нужно выбрать полезную задачу, подготовить материалы, показать ожидаемый результат, дать человеку попробовать и исправить то, что мешает ему продолжить самостоятельно.

Если вы уже многое делаете с ИИ, а команда пока остаётся в прежнем режиме, такую ситуацию можно разобрать на консультации. Мы можем взять один ваш рабочий сценарий и посмотреть, что потребуется, чтобы им смог пользоваться сотрудник: от исходных материалов до проверки результата. Как проходит такой разговор и что остаётся после него, я описал в материале «Как устроена работа со мной».

Следующий шаг

Выберите одну задачу, которую вы уже умеете решать с ИИ и которую регулярно выполняет кто-то из команды. Подготовьте для этого человека исходные материалы, пример результата и короткий порядок действий, а затем предложите пройти следующую реальную задачу самостоятельно.

Запишите все места, где понадобилось ваше вмешательство. По этому списку будет понятно, что нужно доработать перед следующей попыткой.

Когда этот способ начнёт повторяться без постоянных подсказок, можно переходить к более широкому пилоту. Его подготовку я разобрал в статье «Как подготовить компанию к ИИ-агентам за 30 дней».

Связанные материалы

• Прежде чем строить ИИ-агента, расскажите, как проходит ваш рабочий день
• Когда вся компания держится у вас в голове
• Сначала — выгрузить из головы

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov.