Как организовать эффективную работу с ИИ в команде: 8 практических рецептов
Собрал кое какие полезные советы для организации работы с ИИ в командах. В оригинале речь шла про стартапы AI first но я думаю все это можно применить сейчас в любой команде.
Пара советов очень базовые как например 1-й или 7-й.
Но есть те которые мне понравились больше всего, например 4-й, 5-й эти показались мне самыми ценными но в целом, сделать из этого дизайн док для своей команды, расписать на конкретные шаги и я думаю отличный инструмент для командной работы.
Ниже — ключевые инсайты и практические «рецепты» из статьи Bloomberg «AI-Native Startups Are Keeping Headcount Low» (11 мая 2025):
1. Консолидация задач с помощью ИИ
ИИ-инструменты позволяют «схлопывать» множество функций (например, поддержку клиентов, планирование и прототипирование) в рамки одного виртуального «сотрудника», что сокращает необходимость в отдельных ролях и уровнях управления.
Рецепт: проанализируйте повторяющиеся операции в вашем процессе (бек-офис, служба поддержки, тестирование) и протестируйте LLM-агентов или чат-ботов для их автоматизации — начиная с самых затратных по времени задач.
2. «Обезвоженный» подход к найму (Dehydrated Hiring)
Некоторые AI-стартапы (например, Windsurf) нанимают только тогда, когда ИИ не справляется с критическими задачами, и тщательно проверяют, нужна ли им живая сила.
Рецепт: перед публикацией вакансии проводите «ИИ-дью дилидженс»: определите, может ли ИИ покрыть 70 % функций, и лишь при отрицательном результате запускайте процесс найма.
3. Сотрудники как AI-power users
Гипотетически Amazon сегодня мог бы начать с 10 «AI-паур-юзеров», которые сами автоматизируют поддержку клиентов, построение графиков и создание прототипов.
Рецепт: организуйте внутренние спринты и семинары по работе с LLM-инструментами, назначьте «AI-чемпионов» в каждой команде и требуйте от сотрудников умения применять ИИ в своих задачах.
4. Плоская и динамичная организационная структура
В AI-стартапах команды формируются по проектам, а не по жёстким функциям; каждый «менеджирует» свой AI-агент, поэтому иерархия становится минимальной.
Рецепт: переходите на матричную модель или agile-проектные команды, избавляйтесь от лишних уровней управления и регулярно пересматривайте состав групп под актуальные проекты.
5. Метрика «доход на сотрудника»
Выручка на одного сотрудника становится ключевым KPI: именно на её основе принимают решения о расширении штата.
Рецепт: создайте дашборд, отслеживающий ежемесячный показатель «Выручка / Сотрудник», и устанавливайте чёткие пороги для запуска процессов найма.
6. Интеграция сторонних AI-платформ
Вместо создания всего стека in-house многие AI-стартапы подключают готовые решения (например, Magic для кода или OpenEvidence в медицине).
Рецепт: исследуйте и протестируйте API ведущих AI-платформ в своей отрасли, чтобы сосредоточиться на уникальных бизнес-функциях, а не на инфраструктуре.
7. Старт с бизнес-проблемы, а не с «ИИ-стратегии»
Настоящая ценность ИИ проявляется, когда его внедряют для конкретной задачи, а не ради «имиджа».
Рецепт: проведите воркшоп, где команды выделят 2–3 рутинные задачи для автоматизации (например, генерация отчётов, первичный скрининг заявок, анализ данных), после чего запустите PoC-спринты с LLM и оцените окупаемость.
8. ИИ-грамотность как требование к вакансиям
Важнее умение работать с ИИ-инструментами, чем узкая экспертиза.
Рецепт: обновите JD: добавьте опыт применения LLM, настройку ботов и автоматизацию процессов; на интервью предлагайте кейсы по использованию ИИ-инструментов.
Друзья, я стараюсь делиться кейсами и полезными практиками по использованию ИИ для бизнеса, у себя в телеграмм канале. Там же рассказываю о том как я запускаю свои проекты и о кейсах внедрения ИИ в существующие бизнесы.
Мой канал