Ваша команда за 3 недели собирает своих AI-агентов

Узнаёте себя?

• ChatGPT у сотрудников есть. А процессы те же, что два года назад.
• Бизнес держится на трёх-пяти сильных людях. Уходит один — проседает качество.
• Новичка учат с нуля по полгода, и всё равно каждый делает по-своему.
• Уже покупали "AI-бота" у подрядчика. На демо работает, в жизни нет.
• Видите, что конкуренты двигаются, но непонятно, с какого процесса начать.

Если узнали себя хотя бы в двух пунктах — дальше про вас.

Дело не в скорости

ИИ обычно продают как "в 10 раз быстрее". У сервисного бизнеса главная боль другая — кадры. У разных людей разное качество, новичков учат с нуля, а ошибка перед клиентом стоит договора.

Агент, которого собрал ваш сотрудник по вашим правилам, делает работу одинаково каждый раз. Сильный человек перестаёт быть узким местом: он проверяет, а не переделывает.

Через три недели у вас не презентация, а 5+ процессов, которые работают, и команда, которая собирает следующих сама.

Как идут 3 недели

1. Неделя 0

   До старта

   Я делаю

   Собираю досье на компанию и смотрю, как ИИ применяют в вашей отрасли. Присылаю чек-лист доступов.

   Вы делаете

   Заполняете анкету. Оформляете доступы по чек-листу: VPN, оплата подписок, номер.

   На выходе

   В первый день все работают, а не настраивают аккаунты.

2. 1 день

   Стратсессия

   Я делаю

   Веду день с собственником и топами: путь работы от заявки до результата, где теряются часы и деньги.

   Вы делаете

   Рассказываете, как устроено на самом деле, а не как в регламенте.

   На выходе

   Карта узких мест в деньгах. У каждого топа — план его агентов.

3. Неделя 1

   Обучение, день 1 и практика

   Я делаю

   Показываю, как собирать агентов в Claude Code и Codex на ваших задачах. Подхватываю, где буксуют.

   Вы делаете

   Топы и 2–3 сотрудника-чемпиона собирают первых агентов.

   На выходе

   У каждого участника работающий прототип на его процессе.

4. Неделя 2

   Обучение, день 2 и практика

   Я делаю

   Доводим агентов: проверка на реальных обезличенных случаях, критерии приёмки.

   Вы делаете

   Доделываете своих агентов. Чемпионы приносят новых.

   На выходе

   Агенты, которые проходят приёмку.

5. Параллельно

   Продакшен критичного

   Я делаю

   Довожу процессы, где ошибка стоит денег или есть персональные данные: обезличивание, проверка качества, сравнение с сотрудником.

   На выходе

   Процесс, которому можно доверить работу с клиентами.

6. Неделя 3

   Демо-день

   Вы делаете

   Команда показывает агентов по одному шаблону: было, стало, сколько часов и денег в месяц.

   На выходе

   5+ работающих процессов с цифрами.

Ваши данные не уходят в нейросеть как есть

У юристов и финансистов этот вопрос звучит раньше, чем вопрос пользы. И правильно.

• Персональные данные клиентов обезличиваются до того, как текст попадает в модель. Имена, телефоны, ИНН заменяются метками и возвращаются только в готовом документе.
• Записи встреч и переписки хранятся у меня на диске, не в чужих облаках.
• Если облачные модели вам запрещены совсем — скажу честно, какие задачи можно сделать локально, а какие нет.
• Обработка данных, в том числе с помощью ИИ, прописана в договоре отдельным пунктом.

Это инженерные меры, а не юридическое заключение. Схему работы с данными согласуем с вашим юристом до старта.

Кого не беру

• Компании, где никто из руководства сам не работает за компьютером. Программа держится на топах, которые садятся и собирают агентов.
• Процессы, где каждый раз решают по ситуации. Бардак не автоматизируется: сначала правило, потом машина.
• Тех, кому нужен один бот под ключ. Для этого есть сборка MVP.

На чём это проверено

Те же методы держат в работе мои собственные системы:

• Бот-приёмщик заказов — принимает заказы в Telegram под именем бизнеса.
• Агент записи — подбирает пациенту время словами и записывает в расписание клиники.
• Арендный портфель — находит в договорах аренды недополученные деньги.
• Генератор процессуальных документов для юрфирмы — обезличивание, проверка второй моделью, сравнение с юристом.

Частые вопросы