Программисты делают бизнес

Как AI превращает проджекта в «десятикратного» менеджера Раньше наш стандартный трек внутренней автоматизации выглядел так: анализируем процесс, описываем его, аналитики структурируют, составляем ТЗ. Потом разрабатываем, тестируем, делаем приёмку. А после — внедрение, и… новый цикл доработок. В итоге процесс растягивался на месяцы. И это у проактивных менеджеров, которые пушат всех. За это время у команды пропадал запал — долго, сложно, копится усталость. Сейчас я вижу сильное изменение: менеджеры, у которых нет жёстких блоков «надо всё делегировать разработчикам» и «код не моё дело» получают в руки очень мощный инструмент — нейронки. Опытный менеджер уже умеет формулировать требования, понимает, что поедет, и как это внедрять. Раньше процесс упирался в зависимость от разработчика. А теперь менеджер сам ставит задачу, сразу валидирует, поедет ли решение в таком виде, и тут же фиксит. Это работает особенно мощно, если команда выстроила предсказуемый пайплайн: доработки не ломают всё, их можно изолированно тестировать и быстро катить. В результате мы получаем «десятикратных» менеджеров — с помощью AI они дают в 10 раз больше результата. По аналогии с «десятикратными» программистам из книги «Мифический человеко-месяц» Фредерика Брукса. Например, наш финдиректор долго ждала доработок от разработчиков, чтобы автоматизировать несколько сценариев в гугл-таблицах. С помощью ИИ допилила инструмент сама: подтягивает нужные данные, агрегирует, настраивает под себя. Чтобы получить такой результат, важны две вещи: — понять, что мир изменился, и сломать внутренний блокер «я должен делегировать это разработчикам» — выстроить предсказуемую работу с ИИ и обеспечить среду, в которой можно итеративно пробовать, не боясь всё сломать. В доработках, где нет сложных интеграций и асинхронных операций, с задачей справляется человек, который умеет формулировать, что ему нужно. В результате скорость изменений внутренних процессов кратно растёт. То, что раньше требовало участия разработчиков и занимало квартал, сейчас можно внедрить за неделю. #максим_павлов 😀 #менеджментkts

😎 Как запустить AI-агента и не утонуть в инфраструктуре В enterprise AI-агенты часто превращаются в проект на месяцы: данные, интеграции, качество, безопасность. Масштабировать сценарии при таком подходе сложно — каждый раз приходится проходить этот цикл заново. Для тех, кто хочет запускать агентов в закрытом контуре за пару часов, а не за пару месяцев, мы развиваем AI Platform. Внутри — готовая инфраструктура для быстрой проверки гипотез и масштабирования: Агентская платформа ускоряет деплой до нескольких часов: новое решение не требует разработки с нуля, обновления выкатываются автоматически после проверки качества, а длинные сценарии не падают на середине из-за одной ошибки. Есть статистика по каждому запросу: какие инструменты использовались, время, стоимость. Платформа данных объединяет разрозненные источники в структурированную базу знаний. Система учитывает права доступа и правила безопасности — агент видит только ту информацию, которая доступна конкретному пользователю. Чувствительная информация остается внутри корпоративного контура. LLM-платформа помогает управлять разными моделями и контролировать безопасность, качество и бюджет. Запросы распределяются между внутренней инфраструктурой, российскими облаками и внешними моделями по заданным правилам. Подробнее о том, как устроена AI Platform, рассказываем на сайте: kts.tech/ai-platform