Business Therapy Sprint №2
Архитектор гибридных команд. Люди и ИИ
Ярослав Зельцер

© Ярослав Зельцер, 2026

ISBN 978-5-0070-7170-3

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Введение

Вы не один

Вы открыли эту книгу. Возможно — после того, как очередной сотрудник сказал: «Я не буду работать с этим вашим ботом, он тупой». Возможно — после того, как клиенты в десятый раз пожаловались на путаницу в ответах, а вы не смогли объяснить, кто виноват: человек или машина. Возможно — поздно вечером, глядя на счёт за CRM, чат-ботов и нейросети, в которые вы вложили больше миллиона рублей, а результата так и не увидели.

Я знаю это состояние. Я видел его десятки раз.

Видел у Елены, владелицы сервисной компании «Домашний уют». Она была одной из первых, кто поверил в ИИ. Купила дорогую CRM. Подключила чат-бота на сайт. Внедрила «умные» алгоритмы маршрутизации заказов. Думала — сейчас заживём. Люди перестанут выгорать на рутине. Клиенты будут получать ответ за секунды. Бизнес наконец-то выдохнет. А получилось наоборот.

Бот отвечал невпопад, потому что не знал реальной загрузки мастеров. Менеджеры отдела бронирования дублировали его работу: проверяли каждое действие, исправляли ошибки, тратили на это больше времени, чем если бы работали вообще без автоматизации. Клиенты жаловались на путаницу. Текучка в отделе бронирования достигала сорока процентов в год. А сама Елена перестала спать. «Мы вложились в ИИ, а он работает против нас», — сказала она мне с отчаянием.

Видел у Олега, собственника рекрутингового агентства «Поиск Профи». Он купил нейросеть для отбора резюме. Умный алгоритм должен был фильтровать сотни откликов и выдавать топ-десять кандидатов. Но менеджеры не доверяли ему. Они вручную перепроверяли каждое резюме, которое отбраковал ИИ. «А вдруг он пропустил того самого?». В итоге скорость найма не выросла, а упала. Потому что люди тратили время на перепроверку того, что машина уже сделала.

Видел у Веры, финансового директора производственной компании «СеверСтальКонструкция». Она настояла на внедрении ИИ-аналитики для прогнозирования кассовых разрывов. Но бухгалтеры саботировали. Они говорили: «Мы тридцать лет считали в Excel, и всё было нормально. Зачем нам эти нейросети?». Данные в систему загружали с опозданием, с ошибками, а иногда просто «забывали». Прогнозы получались неверными. Вера злилась, бухгалтеры обижались. Технологии не работали.

Видел и у себя. В собственном бизнесе. Когда мы начинали автоматизировать процессы, я тоже прошёл через это. Через сопротивление команды. Через «мы всегда так делали, зачем менять?». Через дорогие инструменты, которые пылились без дела, потому что люди не понимали, как их использовать, и боялись, что они отнимут работу. Я прошёл этот путь сам — от разочарования до понимания. И именно этот опыт лёг в основу книги «Бизнес-ДНК», трилогии «Код Адаптации» и практикумов-спринтов, один из которых вы держите в руках.

Все они — Елена, Олег, Вера, я сам — думали, что проблема в технологиях. Или в людях. «Софт кривой». «Сотрудники ленивые». «Нейросети ещё не созрели». Но проблема была не в этом. Проблема была в том, как технологии встроены в живой организм компании. Можно купить самый дорогой кардиостимулятор, но если вживить его без операции, без подготовки, без понимания, как он будет работать с сердцем, — организм его отторгнет.

Эта книга — не про то, какой софт купить. Не про то, как настроить ChatGPT. Не про «пять шагов к цифровой трансформации». Эта книга — про терапию. Про то, как провести вскрытие гибридной архитектуры вашего бизнеса, найти, где технологии и люди конфликтуют, а где — могут работать в симбиозе, и начать лечение.

Мы пройдём этот путь вместе. Сначала — приёмный покой: вы поймёте, почему технологии не работают и кто на самом деле в этом виноват. Потом — операционная: три слоя гибридной команды, каждая со своей задачей и своим решением. Затем — реабилитация: тридцать дней, чтобы новые привычки прижились. А в конце — бонус-треки: короткие, практические инструменты, которые останутся с вами надолго.

Здесь не будет волшебных таблеток. Будет работа. Честная, иногда трудная. Но именно она превращает технологическую аллергию в симбиоз.

Вы не первый, кто проходит этот путь. Елена из «Домашнего уюта» через три месяца после нашей терапии сказала мне: «Мои менеджеры перестали бояться ИИ и начали его обучать. Они сами предлагают, как улучшить бота. Текучка упала до пятнадцати процентов. А я наконец-то сплю». Олег из «Поиск Профи» через два месяца позвонил и сказал: «Мы сократили время найма на треть. Менеджеры больше не перепроверяют ИИ — они ему доверяют. Потому что мы научились его настраивать». Вера из «СеверСтальКонструкции» через полгода написала: «Бухгалтеры, которые саботировали, теперь сами просят расширить функционал аналитики. Они увидели, что нейросеть находит ошибки быстрее, чем они».

У них получилось. Получится и у вас.

Вдохните. Выдохните. Откройте следующую страницу.

Терапия начинается.

Часть 1.
Приемный покой:
Почему технологии не работают и кто
в этом виноват

Аспирин не лечит аллергию: Почему ваши технологии работают против вас

История первая: Человек, который купил самый дорогой скальпель и порезался сам.

Вадим К., собственник сети ветеринарных клиник «Белый Клык», верил в технологии. Не просто верил — он инвестировал. Когда на рынке появились «умные» системы записи на приём, он купил самую дорогую. Она умела всё: анализировать загрузку врачей, предлагать клиентам время в мессенджерах, напоминать о прививках, собирать отзывы. Вадим смотрел на презентацию и видел будущее: клиенты записываются в два клика, администраторы перестают тонуть в звонках, врачи получают чёткое расписание.

Систему запустили в понедельник. В среду Вадим приехал в центральную клинику и увидел хаос.

Администратор Света сидела с каменным лицом и вручную переписывала записи из новой системы в старый бумажный журнал. «Она предлагает клиентам время, а врач в это время на операции, — объяснила Света, не поднимая глаз. — Клиенты приезжают, а их не ждут. Я не могу так работать. Я веду по-старому».

Вадим открыл отчёты системы. Двадцать три клиента за три дня получили неверное время. Семеро ушли к конкурентам, даже не дождавшись объяснений. «Умная» система не знала реальной загрузки врачей. Она брала данные из Google-календарей, а врачи вели свои бумажные ежедневники. Система видела «окно» в расписании и предлагала его клиенту. А в это «окно» хирург оперировал. Просто не в календаре, а в реальности.

Вадим действовал быстро. Он нанял IT-специалиста, который за две недели «допилил» интеграцию с реальным расписанием. Система наконец начала видеть правду. Но Света всё равно не доверяла ей. Она продолжала перепроверять каждую запись. Дублировать в журнал. Перестраховываться.

Через месяц Вадим сдался. Систему отключили. Вернулись к бумажному журналу и телефонным звонкам. Деньги, время, нервы — всё впустую.

Вадим лечил симптом. Симптом был: «новая система не работает». Лекарство: «нанять программиста, доработать интеграцию». Но причина была глубже. Причина была в том, что люди не доверяли системе. А не доверяли они потому, что их никто не спросил, как система должна работать. Им просто «спустили» новый инструмент и сказали: «Пользуйтесь». Организм отторг чужеродный орган. А Вадим лечил его аспирином.

История вторая: Женщина, которая научила нейросеть врать

Марина Ю., исполнительный директор туристического агентства «Горизонт-Тревел», тоже вложилась в ИИ. Чат-бот для подбора туров. Идея была прекрасна: клиент пишет «хочу на море в июне, бюджет двести тысяч, двое взрослых, один ребёнок», а бот за минуту выдаёт три лучших варианта. Менеджеры в это время занимаются сложными заявками. Красота.

Бота запустили. Первые отзывы клиентов были восторженными: «Ого, как быстро!», «Ничего себе, даже не ожидал!». Марина радовалась. Но через месяц что-то пошло не так.

Клиенты начали жаловаться. Бот предлагал отели, которых не было в наличии. Бот обещал скидки, которые уже закончились. Бот путал города, страны, даты вылетов. Один раз он предложил паре с грудным ребёнком отель «только для взрослых». Пара написала гневный отзыв на всех площадках.

Марина вызвала программиста. Программист развёл руками: «Я сделал всё, как просили. Бот берёт данные из базы. Что в базе — то и предлагает». Марина пошла в базу. А база не обновлялась. Менеджеры должны были вносить изменения по отелям вручную, но им было некогда. Они работали с клиентами. База устаревала на неделю, на две, на месяц. Бот предлагал то, чего уже не существовало.

Марина собрала команду и сказала: «Ребята, давайте обновлять базу каждый день. Иначе бот не работает». Менеджеры покивали. А потом в курилке сказали друг другу: «Ага, сейчас. У меня пятнадцать заявок висит, а я буду базу заполнять для робота? Пусть начальница сама заполняет».

Через три месяца Марина отключила бота. Нейросеть, которая должна была освободить людей от рутины, стала источником проблем. А всё потому, что её не встроили в реальные процессы. Процесс «актуализация базы» был неудобным, неавтоматизированным и никому не нужным. Бот требовал данных, но никто не хотел их давать.

Марина лечила симптом. Симптом: «бот предлагает неверные отели». Лекарство: «просить менеджеров обновлять базу вручную». Но причина была в том, что база не была интегрирована с реальными источниками данных — сайтами отелей, системами бронирования, партнёрскими каналами. И пока эта причина не была устранена, бот был обречён.

История третья: Человек, который сначала спросил, а потом настроил

Семён Б., собственник сети автосервисов «Масло и Мотор», тоже хотел внедрить ИИ. Но он не купил систему сразу. Он сначала пришёл к своей команде.

«Ребята, — сказал он мастерам и администраторам, — я думаю поставить бота, который будет записывать клиентов. Что вы об этом думаете?». Мастера пожали плечами. Администратор Катя сказала: «Если он будет знать реальную загрузку — пусть записывает. Но я не хочу, чтобы он ставил клиентов на время, когда подъёмник занят». Мастер Сергеич добавил: «И пусть он спрашивает марку машины и год. А то приезжают с „Логаном“ 2007 года, а у нас запчастей нет».

Семён записал всё. Он не стал внедрять систему, которая просто берёт данные из календаря. Он нашёл программиста, который настроил бота так, чтобы он видел загрузку каждого подъёмника в реальном времени. И спрашивал марку, модель и год машины. И предупреждал клиента: «Для вашего автомобиля может потребоваться заказ запчастей. Это займёт дополнительное время».

Через месяц после запуска Катя сказала: «Слушайте, это реально удобно. Бот берёт на себя семьдесят процентов звонков. Я наконец-то успеваю пить кофе». А Сергеич добавил: «И клиенты не жалуются. Они знают, чего ждать».

Семён не менял технологии. Он не заставлял людей работать «как удобно роботу». Он настроил робота так, чтобы он помогал людям. И спросил людей, что им нужно. Это и есть архитектура. Не софт. Не «внедрение». Архитектура — это когда технологии не навязываются сверху, а встраиваются в живую ткань компании с учётом её реальных процессов и потребностей людей.

Три истории. Три компании. Одна проблема: ИИ не работает. Но причины — разные.

Вадим считал, что проблема в интеграции. Он потратил деньги на программиста, но не потратил время на людей. Они не приняли систему, потому что их не спросили.

Марина считала, что проблема в менеджерах. Они «ленятся» обновлять базу. Но механизм обновления базы был неудобным и не имел к их реальной работе никакого отношения.

И только Семён понял: проблема не в технологиях и не в людях. Проблема в том, как они взаимодействуют. И начал с главного — с разговора.

Вопрос, с которого начинается любая терапия гибридной команды, звучит так: вы лечите симптом или ищете причину?

Эта книга — не про симптомы. Не про «давайте купим ещё один софт». Не про «давайте уволим тех, кто саботирует». Эта книга — про архитектуру. Про то, как построить систему, в которой люди и ИИ не воюют друг с другом, а работают в симбиозе.

И первый разрез мы сделаем прямо сейчас.

Ваша компания — это не набор софта. Это организм, которому пересаживают новые органы

История Елены, которая думала, что купила волшебную палочку.

Елена, владелица сервисной компании «Домашний уют», сидела в своём кабинете и смотрела на экран ноутбука. На экране был отчёт за последний месяц после запуска «умной» CRM и чат-бота. Цифры были убийственными.

Время ответа клиенту — выросло. Количество жалоб — выросло. Текучка в отделе бронирования — выросла до сорока процентов в год. А главное — клиенты уходили. Не к конкурентам. Просто уходили, потому что устали ждать, когда им ответят что-то внятное.

«Я не понимаю, — сказала она мне, когда мы встретились впервые. — Мы купили лучшую CRM на рынке. Подключили чат-бота. Настроили автоматические уведомления. Вложили больше миллиона рублей. А результат — хуже, чем было до этого. Люди саботируют. Клиенты жалуются. Я уже думаю всё отключить и вернуться к звонкам».

Я попросил её показать, как работает система. Мы вместе прошли путь клиента: от запроса в чат-боте до выполнения заказа. И через два часа Елена сама увидела то, что я увидел.

Бот был настроен так, чтобы отвечать на любые вопросы клиентов. Но он не имел доступа к реальным данным о занятости мастеров. Когда клиент спрашивал: «Когда ко мне придёт мастер?», бот давал случайный ответ, потому что не знал. Менеджеры тратили время на исправление его ошибок. Они открывали три окна одновременно: чат-бот, CRM и Excel-таблицу с графиком. Информация в этих трёх источниках не совпадала. На то, чтобы сверить данные, уходило пять-семь минут. А простые запросы, которые бот мог бы обработать сам, менеджеры всё равно делали вручную, потому что не доверяли машине.

Я сказал Елене то, что говорю всем в такой ситуации: «Ваша проблема не в технологиях. И не в людях. Ваша проблема — в архитектуре. Вы пытались встроить цифровых сотрудников в живой организм, но не сделали главного: не определили, кто за что отвечает, не дали технологиям доступа к реальным данным и не провели работу со страхами и сопротивлением людей. Организм отторг чужеродный орган. И будет отторгать дальше, пока мы не перестроим саму ткань взаимодействия».

Три слоя гибридной архитектуры

Любая компания, которая пытается построить гибридную команду — то есть команду, где рядом с людьми работают ИИ-агенты, — проходит через три слоя. Не последовательно. Не «сначала одно, потом другое». Они существуют одновременно, как слои ткани в живом организме. И поломка в любом из них разрушает всю систему.

Давайте посмотрим на каждый.

Слой первый: «Технологии». Железо, софт, данные

Это — скелет гибридной команды. Это то, что вы покупаете: CRM, чат-боты, нейросети, дашборды, API, облака. Это «умные» алгоритмы, которые должны отвечать клиентам, маршрутизировать заказы, прогнозировать спрос, анализировать данные.

Когда Елена говорила мне: «Мы купили лучшую CRM на рынке», — она говорила именно про этот слой. Она была уверена, что если софт хороший, то результат будет автоматически. Это — самая распространённая ловушка.

Технологии сами по себе — просто инструмент. Как скальпель. Он может спасти жизнь, если в руках хирурга. И может убить, если в руках мясника. Проблема не в скальпеле. Проблема в том, кто, как и с какими данными его использует.

Тихие поломки в слое «Технологии»:

— Бот не имеет доступа к реальной загрузке людей и предлагает клиентам несуществующее время.

— CRM настроена на тридцать процентов, остальное — «когда-нибудь потом».

— Данные дублируются в трёх системах и не совпадают.

— Нейросеть обучается на устаревших данных и выдаёт прогнозы, которым никто не верит.

— Никто не отвечает за обновление базы данных. Она устаревает, а вместе с ней — все выводы ИИ.

Если «Технологии» сломаны, агенты работают вслепую. Они дают неправильные ответы, предлагают неверные варианты, создают больше проблем, чем решают. Команда перестаёт им доверять. Клиенты злятся. Вы теряете деньги.

Слой второй: «Процессы». Кто за что отвечает и как передаётся задача

Это — мышцы и кровеносная система гибридной команды. Это то, как работа организована. Не на бумаге, не в регламентах, а в реальности.

В «Домашнем уюте» процесс выглядел так: клиент пишет боту — бот отвечает — менеджер проверяет ответ — если ответ неверный, менеджер исправляет — потом менеджер идёт в CRM — потом в Excel — потом звонит мастеру — потом перезванивает клиенту — потом…

Никто не знал, за что отвечает бот, за что человек. Бот пытался делать всё, но не умел главного: отличать простые запросы от сложных. Люди дублировали работу бота, потому что не доверяли ему. В итоге вместо экономии времени получалась двойная работа.

Тихие поломки в слое «Процессы»:

— Не определено, какие задачи полностью отдаются ИИ, какие — остаются за людьми, а где агент только помогает.

— Нет чёткой точки передачи задачи от агента к человеку. Сложный запрос «зависает», и клиент ждёт.

— Люди дублируют работу агентов, потому что не знают, где граница.

— Нет стандартов качества для работы агента. Если он ошибся — кто это заметит? Кто исправит? Кто дообучит?

— Процесс не задокументирован. Если уходит сотрудник, который «знал, как это работает», — всё ломается.

Если «Процессы» сломаны, гибридная команда превращается в хаос. Люди и агенты мешают друг другу. Задачи теряются. Ответственность размыта. Клиенты ждут, а вы не можете понять, на каком шаге затык.

Слой третий: «Люди». Страхи, доверие и культура

Это — нервная система гибридной команды. Самый сложный и самый важный слой. Технологии можно купить. Процессы — настроить. Но если люди не доверяют ИИ, если они боятся, что он заменит их, если они не понимают, зачем это всё, — никакие технологии и процессы не помогут.

Когда я провёл анонимные интервью с менеджерами «Домашнего уюта», я услышал то, о чём Елена даже не догадывалась.

Одна из менеджеров сказала: «Я слышала, что через год боты заменят всех диспетчеров. Я не хочу учить того, кто отнимет у меня работу». Другая добавила: «Этот бот — начальник, который следит за каждым моим шагом. Я не хочу, чтобы меня контролировала машина». Третий признался: «Бот ошибается, а виновата я. Потому что я должна была проверить. Но я не могу проверить всё. Это бесконечный стресс».

Елена не провела ни одной встречи с командой. Она не сказала: «ИИ — не замена, а помощник. Он возьмёт на себя рутину, а вы займётесь тем, что важнее и интереснее». Она не спросила: «Что вас пугает? Что вам нужно, чтобы работать с ботом было удобно?». Она просто купила софт и сказала: «Пользуйтесь».

Тихие поломки в слое «Люди»:

— Команда не понимает, зачем нужен ИИ. Он воспринимается как угроза.

— Люди боятся, что их заменят, и саботируют внедрение.

— Никто не знает, как ставить задачи агенту и как проверять его работу.

— Нет амбассадоров ИИ внутри команды — тех, кто попробовал, оценил и помогает другим.

— Ошибки агентов наказываются, а не разбираются. Люди боятся признаваться, что «бот опять напортачил».

— Собственник говорит: «У нас классные технологии», — но сам не пользуется ими и принимает решения «по старинке».

Если «Люди» сломаны, гибридная команда невозможна. Иммунитет атакует новый орган. Сопротивление нарастает. Вы можете купить ещё десять CRM и двадцать чат-ботов — результат будет тот же. Ноль. Или минус.

Три слоя — одна архитектура

Вот что поняла Елена тем вечером, когда мы разобрали её гибридную архитектуру.

Её компания была больна. Не одной болезнью. Всеми тремя.

Технологии не видели реальных данных.

Процессы были размыты: никто не знал, кто за что отвечает.

Люди боялись и саботировали.

И главное — эти три слоя не были связаны. Они существовали как три отдельных организма. Бот жил своей жизнью. Менеджеры — своей. CRM — своей. И каждый слой создавал проблемы двум другим.

Но Елена не была глупым человеком. Она просто думала, что гибридная команда — это «купить софт и сказать людям пользоваться». Теперь она поняла: гибридная команда — это архитектура. И если архитектура кривая, никакой софт не поможет.

Что дальше?

Сейчас вы находитесь в той же точке, что и Елена, когда мы только начинали. Вы прочитали про три слоя. Вы узнали симптомы поломок. Вы, возможно, уже мысленно примеряете их на свой бизнес.

Этого мало. Узнать симптомы — не значит поставить диагноз.

В следующей части мы перейдём от теории к самодиагностике. Я дам вам инструмент, с помощью которого вы сможете честно, без свидетелей, оценить состояние каждого слоя вашей гибридной архитектуры. Это будет не разговор о прекрасном будущем, а холодный, трезвый осмотр в зеркале.

Готовы? Тогда вперёд.

10 вопросов, на которые вы боитесь отвечать

История одного отказа

Прежде чем мы начнем, я должен рассказать вам про Игоря.

Игорь З., собственник логистической компании «ТрансПоток», пришёл ко мне после того, как прочитал статью про «Домашний уют». Он был воодушевлён. «Я тоже хочу гибридную команду, — сказал он. — У меня пятьдесят водителей, десять диспетчеров, и все тонут в рутине. Давайте внедрим ИИ-диспетчера».

Я предложил ему начать с диагностического чек-апа. Дал список вопросов. Сказал: «Ответьте на них честно, не мне, себе. И возвращайтесь».

Он не вернулся. Через две недели я позвонил ему сам. Игорь мялся, а потом признался: «Я начал отвечать. Дошёл до пятого вопроса и понял, что люди у меня не готовы. Они не просто не готовы — они против. А я не готов их убеждать. Пока».

Я не осуждаю Игоря. Я его понимаю. Строить гибридную команду — это не только про технологии. Это про людей. А люди — это самое сложное.

Если вы не готовы к правде, эта книга вам не поможет. Закройте её сейчас и поставьте на полку. Возможно, ваше время ещё не пришло.

Если же вы готовы, если вы чувствуете, что пора, если внутри зреет смутное ощущение, что технологии должны работать на вас, а не против вас, — тогда вперёд.

Ниже — десять вопросов. Никаких таблиц. Просто читайте их по порядку. И отвечайте. Вслух. Себе. Честно.

Вопрос первый: Знаете ли вы, сколько времени ваши сотрудники тратят на задачи, которые мог бы делать ИИ?

Не «примерно». Не «много». Конкретно. Возьмите одного сотрудника. Любого. Менеджера, диспетчера, бухгалтера. Посмотрите на его день. Сколько часов он тратит на то, что не требует его уникальных компетенций? На ответы «да, мы работаем в субботу». На поиск данных в трёх системах. На перебивку цифр из одного отчёта в другой.

Елена из «Домашнего уюта» не знала ответа на этот вопрос, пока мы не провели диагностику. Оказалось: менеджеры тратили сорок процентов времени на то, что мог делать бот. Сорок процентов. Оплаченного времени. Оплаченных нервов. Оплаченной текучки.

Вы знаете свою цифру?

Вопрос второй: Ваш ИИ-агент знает реальную загрузку людей?

Не теоретическую. Не «по регламенту». Реальную. Когда бот предлагает клиенту время, он видит, что мастер в этот момент на выезде? Или он смотрит в пустой календарь и радостно ставит заявку на уже занятый слот?

В «Домашнем уюте» бот не знал, кто из мастеров свободен. Он просто не имел доступа к этим данным. Елена боялась утечки информации и не дала IT-специалисту доступ. В итоге бот отвечал вслепую, а клиенты получали неверное время.

Ваш бот видит реальность или фантазирует?

Вопрос третий: Кто в вашей компании отвечает за обучение ИИ-агента?

Не «IT-отдел». Не «программист на аутсорсе». Конкретный человек, который каждую неделю смотрит, где бот ошибся, и дообучает его. Добавляет новые фразы, новые сценарии, новые правила.

Если такого человека нет — ваш бот не умнеет. Он тупеет. Потому что мир меняется, клиенты задают новые вопросы, а бот отвечает на них старыми шаблонами.

Кто этот человек у вас? Назовите имя. Если не можете — у вас нет гибридной команды. У вас есть игрушка, которая скоро сломается.

Вопрос четвертый: Говорили ли вы с командой о том, что ИИ — не замена, а помощник?

Не в рассылке. Не в приказе. Не «мы внедряем новую систему, будьте готовы». А честно. Глядя в глаза. «Ребята, я не собираюсь вас увольнять. ИИ возьмёт на себя рутину, а вы займётесь тем, что важнее. Ваша работа станет интереснее, а не исчезнет».

Елена не проводила такой разговор. И получила саботаж. Менеджеры боялись, что бот заменит их, и тихо вредили. Они не хотели учить того, кто отнимет работу.

А вы провели такой разговор? Когда? Что вы сказали? Что услышали в ответ?

Вопрос пятый: Есть ли в вашей компании амбассадоры ИИ?

Люди, которые попробовали, оценили и теперь помогают другим. Которые говорят коллегам: «Слушай, это реально удобно. Я сначала тоже сомневался, а теперь не представляю, как без этого работать».

В «Домашнем уюте» таких людей не было, пока мы их не вырастили. Мы нашли двух менеджеров, которые были наименее напуганы, дали им премию за помощь в обучении бота, и они стали амбассадорами. Через месяц остальные перестали бояться.

У вас есть такие люди? Если нет — кто ими станет?

Вопрос шестой: Что происходит, когда ИИ-агент ошибается?

Кто замечает ошибку? Кто исправляет? Кто разбирает, почему это произошло? Или ошибка просто «тонет» в потоке, а клиент остаётся с неправильным ответом?

В «Поиск Профи» у Олега нейросеть отбраковывала хорошие резюме, потому что была обучена на старых данных. Но никто не отслеживал ошибки. Просто менеджеры шептались: «Опять эта штука ерунду выдаёт». А система продолжала ошибаться.

У вас есть процесс работы с ошибками ИИ? Или ошибки просто игнорируются?

Вопрос седьмой: Ваши люди тратят время на перепроверку ИИ или на работу с ним?

Есть два типа взаимодействия с агентом. Первый: «Я проверил, что он сделал, исправил ошибки, переделал за ним». Это дублирование. Второй: «Я получил от него данные и принял решение быстрее, чем без него». Это симбиоз.

Чего больше в вашей компании? Перепроверки или симбиоза?

Вопрос восьмой: Знаете ли вы, кто из сотрудников больше всего боится ИИ?

Не «многие боятся». Конкретно. Имя. Что именно его пугает? Потеря работы? Потеря контроля? Непонимание, как работать с новым инструментом? Что вы сделали, чтобы помочь этому человеку?

Если вы не знаете, кто боится, — вы не управляете изменениями. Вы просто надеетесь, что «само рассосётся». Не рассосётся.

Вопрос девятый: Ваши технологии облегчают жизнь людям или создают дополнительную нагрузку?

Спросите у сотрудников. Не у программистов. Не у руководителей отделов. У линейных. Тех, кто каждый день работает с вашим ИИ. Что они скажут? «Да, стало быстрее» или «Раньше было проще, а теперь я должен заполнять три формы вместо одной»?

В туристическом агентстве «Горизонт-Тревел» Марина не спросила менеджеров. Она сама решила, что бот — это удобно. А менеджеры считали иначе. И тихо саботировали.

Когда вы последний раз спрашивали?

Вопрос десятый: Зачем вы читаете эту книгу?

Это самый важный вопрос.

Вы читаете её, потому что хотите быть в тренде? «ИИ — это модно, все внедряют, и мы внедрим»? Этого недостаточно. Мода проходит.

Вы читаете её, потому что устали от хаоса? Потому что чувствуете: технологии должны помогать, но почему-то мешают? Потому что люди выгорают от рутины, а вы не знаете, как их разгрузить? Это уже ближе.

Вы читаете её, потому что хотите построить компанию, в которой люди и ИИ работают в симбиозе? Где технологии не заменяют, а усиливают? Где команда не боится, а приручает? Тогда мы с вами по адресу.

Запишите свой ответ. Не в голове. На бумаге. Одной фразой. «Я читаю эту книгу, чтобы…»

Вы ответили на десять вопросов. Возможно, не на все. Возможно, на некоторые отвечать было больно. Это нормально. Боль — признак жизни. И первый сигнал к тому, что терапия началась.

Теперь у вас есть не просто ощущение «что-то не так с технологиями». У вас есть первичная диагностическая карта гибридной архитектуры. Вы знаете, в каком слое болит сильнее всего. Вы готовы идти дальше.

В следующей части мы перейдём к операции. Мы начнём вскрывать слой за слоем. Первый на очереди — «Технологии». И начнём мы с того самого вопроса, который заставил Елену из «Домашнего уюта» по-новому посмотреть на свою IT-инфраструктуру: почему ваш ИИ-агент слеп?

Готовы? Тогда открывайте следующую страницу.

Часть 2.
Операционная:
5 задач и 5 решений

Слой «Технологии»: Почему ваш ИИ-агент слеп

Вскрытие покажет: Как «Домашний уют» научил бота видеть реальную загрузку мастеров

Боль: Как бот Елены обещал клиентам то, чего не мог выполнить

Елена, владелица «Домашнего уюта», сидела в своём кабинете и перечитывала гневное письмо от постоянного клиента. Клиент по имени Аркадий Семёнович, пожилой профессор, заказывал уборку раз в неделю уже два года. Он привык к тому, что после его звонка приятная девушка-диспетчер согласовывала время и присылала мастера.

А теперь он написал: «Ваш робот — идиот. Я трижды пытался записаться через сайт. Он предложил мне время, я подтвердил, а мастер не приехал. Я звонил диспетчеру, она извинялась и говорила, что время было занято. Зачем вы меня мучаете? Я просто хочу, чтобы у меня убрали квартиру. Если так будет продолжаться, я уйду к другой компании».

Таких писем за последний месяц накопилось больше двадцати. И все — об одном и том же. Бот предлагал время, которого не существовало.

Елена вызвала IT-специалиста. Тот развёл руками: «CRM работает. Бот подключён. Я не понимаю, в чём проблема». Тогда Елена позвала меня.

«Бот не видит реальной загрузки мастеров, — сказал я ей. — Он смотрит в пустой календарь, который никто не заполняет, и думает, что все свободны. А на самом деле мастера работают, просто информация об этом живёт в головах диспетчеров и в Excel-таблице, которую никто не синхронизирует с CRM. Ваш бот не глупый. Он слепой. Давайте вернём ему зрение».

Хирургический стол: Проверьте, что на самом деле видит ваш ИИ-агент

Технологии — это глаза и уши вашей гибридной команды. Если они слепы и глухи — любой агент будет ошибаться. И проблема здесь не в «кривом софте». Проблема в том, что данные, на которых работает ИИ, не совпадают с реальностью.

Сейчас мы проведём диагностику технологического слоя вашей компании. Не в теории. На примере реального упражнения, которое я провёл с Еленой.

Инструмент: «Карта данных ИИ-агента»

Возьмите одного вашего ИИ-агента. Того, который вызывает больше всего жалоб. Чат-бота на сайте, нейросеть для отбора резюме, алгоритм маршрутизации заказов — неважно. Того, про которого вы чаще всего думаете: «Ну почему он такой тупой?».

Теперь ответьте на пять вопросов. Честно. Не как должно быть. Как на самом деле.

Вопрос первый: Откуда агент берёт данные?

Напишите источник. Не «из CRM». Конкретно. «Из Google-календаря, который заполняет администратор раз в день». «Из Excel-таблицы, которую обновляют раз в неделю». «Из базы отелей, которую менеджеры должны актуализировать вручную, но не актуализируют».

В «Домашнем уюте» источником был пустой календарь в CRM. Мастера вели свои графики в бумажных блокнотах. Диспетчеры — в Excel. CRM не знала ничего.

Ваш источник данных:

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос второй: Как часто эти данные обновляются?

Раз в минуту? Раз в час? Раз в день? Раз в неделю? «Когда не забываем»? Напишите реальную периодичность. Не ту, что в регламенте. Ту, что в жизни.

В «Домашнем уюте» данные в CRM не обновлялись никогда, потому что никто не вносил туда реальную загрузку мастеров.

Ваша периодичность обновления:

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос третий: Совпадают ли данные в разных системах?

Если у вас CRM, Excel, бумажные журналы и «я так помню» — они говорят одно и то же? Или у каждой системы своя версия реальности?

В «Домашнем уюте» было три источника: CRM, Excel и личные записи диспетчеров. Они не совпадали никогда. Менеджер тратил пять-семь минут, чтобы сверить данные из трёх окон и понять, кто на самом деле свободен.

Ваши системы совпадают?

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос четвёртый: Кто отвечает за актуальность данных?

Один человек? Отдел? Никто? Если никто — данные устаревают. Если один человек — он становится узким горлышком, и когда он уходит, всё ломается.

В «Домашнем уюте» ответственного не было. Поэтому календарь был пустой.

Кто отвечает у вас?

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос пятый: Знает ли агент, чего он НЕ знает?

Самое важное. Когда бот не может ответить на вопрос — он честно говорит: «Я не знаю, сейчас позову человека»? Или он пытается ответить любой ценой и выдаёт бессмыслицу?

В «Домашнем уюте» бот пытался отвечать на всё. Он не умел сказать: «Я не знаю». Он фантазировал. И клиенты получали случайное время, случайные обещания, случайные ответы.

Ваш агент умеет признавать своё незнание?

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вы ответили на пять вопросов. Посмотрите на свои ответы. Если источник данных — «Excel, который заполняется раз в неделю», если системы не совпадают, если ответственного нет, а бот пытается отвечать на всё подряд — ваш агент слеп. И он будет ошибаться. Не потому что он плохой. А потому что вы не дали ему глаз.

Операция на живом примере: Как мы вернули зрение боту «Домашнего уюта»

Итак, мы провели диагностику технологического слоя «Домашнего уюта». Картина была ясна: бот не видел реальной загрузки мастеров. Данные жили в трёх системах, которые не были связаны. Ответственного за актуальность не было. Бот пытался отвечать на всё и фантазировал.

Елена спросила: «И что теперь? Покупать новую CRM?».

«Нет, — ответил я. — Ваша CRM нормальная. Проблема не в софте. Проблема в том, что данные в CRM не попадают. Давайте наладим этот поток».

Мы сделали три вещи.

Первое: выбрали один источник истины.

Я сказал Елене: «У вас сейчас три источника: CRM, Excel и голова диспетчера. Это как три барометра, которые показывают разную погоду. Нужно выбрать один, главный. И все остальные подчинить ему».

Мы выбрали CRM. Не потому что она «лучшая». А потому что с ней уже был интегрирован бот. Если бы мы выбрали Excel, пришлось бы перестраивать интеграцию заново. Выбирайте тот источник, который легче всего подключить к агенту.

Второе: дали IT-специалисту доступ к данным о мастерах.

Это было самое трудное. Елена боялась утечки информации. Она говорила: «Данные о мастерах — это конфиденциально. Я не могу дать доступ программисту на аутсорсе».

«Тогда бот будет слепым всегда, — сказал я. — Можно расширить доступ. Можно вести логи. Можно подписать NDA. Но без реальных данных бот бесполезен».

Елена согласилась. IT-специалист получил доступ к графику мастеров — обезличенно, но достаточно для того, чтобы бот видел, кто свободен, а кто занят. Настроили API между CRM и ботом. Это заняло два дня.

Теперь, когда клиент спрашивал: «Когда ко мне придёт мастер?», бот проверял реальную загрузку и предлагал точное время. Если мастер был занят, бот предлагал альтернативные слоты или переключал на человека.

Третье: научили бота говорить «я не знаю».

Мы настроили простой сценарий: если бот не уверен в ответе на 90% и выше, он не пытается отвечать. Он говорит: «Я не знаю, сейчас позову человека. Подождите, пожалуйста». И передаёт запрос менеджеру.

Это сняло половину жалоб. Клиенты перестали получать неверные ответы. Они хотя бы получали честное «я не знаю» и живое продолжение.

Через месяц после этих трёх изменений Елена позвонила мне. «Вы знаете, — сказала она, — жалобы на бота сократились на семьдесят процентов.

А главное — менеджеры перестали его проклинать. Они увидели, что он может работать нормально, если ему дать нормальные данные».

Новая прошивка: Что «вшить» в ДНК компании прямо сейчас

Вы ответили на пять вопросов. Вы увидели, где ваш агент слеп. Что с этим делать?

Правило гибридной архитектуры №1:

ИИ-агент не может быть умнее данных, которые вы ему даёте. Слепой агент опаснее, чем отсутствие агента. Прежде чем жаловаться на «кривой софт», проверьте: что он видит? Откуда берёт данные? Как часто они обновляются?

Сделайте три вещи на этой неделе.

Первое. Выберите один источник истины для каждого агента. Один. Не три. Не «и CRM, и Excel, и ещё Макс». Один источник, который будет главным.

Второе. Проверьте, как часто этот источник обновляется. Если данные поступают в него раз в неделю — ваш агент работает с недельным опозданием. Сократите этот срок. Хотя бы до одного дня. Хотя бы до часа.

Третье. Научите агента говорить «я не знаю». Если он не может ответить с высокой уверенностью — пусть честно признаётся и передаёт запрос человеку. Это снимет половину жалоб клиентов.

Слой «Технологии» вскрыт. Мы переходим к следующему слою — «Процессы». К тому, кто за что отвечает и как передаётся задача от машины к человеку. И почему люди до сих пор дублируют работу бота.

Слой «Процессы»: Почему люди дублируют работу бота

Вскрытие покажет: Как «Поиск Профи» разделил зоны ответственности и перестал перепроверять ИИ

Боль: Как Олег купил нейросеть, а менеджеры продолжали читать резюме вручную

Олег, собственник рекрутингового агентства «Поиск Профи», гордился тем, что идёт в ногу со временем. Когда на рынке появилась нейросеть для отбора резюме, он купил её одним из первых. Алгоритм должен был фильтровать сотни откликов и выдавать менеджерам топ-десять кандидатов, наиболее подходящих под вакансию. «Это сэкономит нам десятки часов в неделю», — объявил Олег на планерке.

Прошло три месяца. Часы не сэкономились. Они умножились.

Менеджеры по-прежнему сидели допоздна, просматривая резюме. Олег не мог понять, почему. Пока однажды не задержался в офисе и не увидел, как работает его лучший менеджер Анна.

Анна открыла нейросеть. Та отобрала десять кандидатов из двухсот откликов. Идеально. Дальше Анна должна была просто обзвонить этих десятерых. Но она не стала этого делать. Она открыла полный список из двухсот резюме. И начала просматривать их вручную. Одно за другим.

«Анна, — спросил Олег, стараясь не выдать раздражения, — зачем ты смотришь все? Нейросеть уже отобрала лучших».

Анна подняла на него усталые глаза. «Олег Игоревич, — сказала она тихо, — в прошлом месяце нейросеть пропустила трёх отличных кандидатов. Мы узнали об этом, только когда клиенты сами их нашли. Я не могу доверять этой штуке. Мне проще проверить всё самой».

Олег был в ярости. На нейросеть. На Анну. На себя. Он потратил деньги, время, убеждал всех, что за ИИ будущее. А в итоге его лучший сотрудник сидит и делает двойную работу: сначала за машиной, потом за собой.

Хирургический стол: Найдите, где люди дублируют работу агентов

Процессы — это мышцы и кровеносная система гибридной команды. Если они сломаны, люди и агенты не помогают друг другу, а мешают. Люди перепроверяют агентов, агенты дублируют людей, никто не знает, кто за что отвечает, а клиент в итоге ждёт дольше, чем если бы вообще не было никакой автоматизации.

Сейчас мы проведём диагностику процессного слоя вашей компании. Не в теории. На примере реального упражнения, которое я провёл с Олегом.

Инструмент: «Матрица ответственности: человек vs агент»

Возьмите один процесс, в котором участвуют и люди, и ИИ-агент. Тот, который вызывает больше всего споров и переделок. У Олега это был процесс «Первичный отбор кандидатов». У вас это может быть «Ответ на типовой запрос клиента», «Маршрутизация заказа», «Проверка качества», «Прогноз спроса» — что угодно, где есть и человек, и машина.

Теперь ответьте на пять вопросов.

Вопрос первый: Кто что делает?

Возьмите лист бумаги. Разделите его на три колонки. Первая: «Что делает агент». Вторая: «Что делает человек». Третья: «Что делает и агент, и человек — дублирование».

Заполните честно. Не как в регламенте. Как в реальности.

У Олега получилось так:

— Агент: фильтрует резюме, выдаёт топ-десять.

— Человек: обзванивает отобранных, оценивает софт-скилы, принимает решение.

— Дублирование: человек вручную перепроверяет все резюме, которые агент отбраковал.

Вот эта третья колонка — и есть ваш главный враг. Каждая минута, потраченная на перепроверку, — это минута, украденная у реальной работы.

Заполните свои три колонки прямо здесь:

Агент делает:

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Человек делает:

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Дублируется (делает и агент, и человек):

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос второй: Есть ли чёткая точка передачи?

В какой момент агент говорит: «Всё, я сделал свою часть, дальше — человек»? И знает ли человек, что ему передали задачу? Есть ли сигнал, уведомление, метка в CRM?

В «Поиск Профи» такой точки не было. Агент просто выводил список. Менеджер мог зайти и посмотреть, а мог не зайти. Никакого уведомления. Никакого «вам пришла новая подборка».

Ваша точка передачи существует?

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос третий: Знает ли агент границы своей компетенции?

Что агент НЕ должен делать? Где он должен остановиться и передать задачу человеку? Определены ли эти границы? Или агент пытается отвечать на всё, даже на то, в чём не разбирается?

В «Домашнем уюте» бот пытался отвечать на все вопросы, включая те, где нужна была эмпатия и нестандартное решение. В «Поиск Профи» нейросеть пыталась оценивать софт-скилы, для которых у неё не было данных.

Где границы вашего агента? Запишите их:

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос четвёртый: Кто и как разбирает ошибки агента?

Когда агент ошибся — кто это заметил? Кто исправил? Кто разобрал причину? Кто дообучил агента? Или ошибка просто «проехала», а клиент остался с неверным ответом?

В «Поиск Профи» никто не отслеживал ошибки нейросети. Анна просто знала, что «эта штука иногда косячит», и перепроверяла всё вручную. Но конкретные примеры ошибок никуда не записывались. Агент не учился. Он продолжал ошибаться на тех же кейсах.

Кто у вас отвечает за работу над ошибками агента?

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Вопрос пятый: Есть ли стандарт качества для работы агента?

Как вы поймёте, что агент работает хорошо? Что он справляется? Что ему можно доверять? Есть ли у вас метрика: «точность ответов — 95%», «время ответа — меньше минуты», «доля передач человеку — не более 10%»?

Если метрик нет — вы не можете управлять агентом. Вы просто надеетесь, что он работает нормально.

Ваши метрики для агента:

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

___________________________________________________________

Операция на живом примере: Как «Поиск Профи» перестал перепроверять нейросеть

Когда Олег заполнил матрицу, картина стала ясной. Нейросеть делала свою работу — фильтровала резюме. Но менеджеры не доверяли ей, потому что не было ни чёткой точки передачи, ни границ компетенции, ни разбора ошибок, ни метрик качества. Они просто получили новый инструмент и старую ответственность: «найти лучшего кандидата любой ценой». И они находили. Перепроверяя каждое резюме. Вручную.

Мы сделали четыре вещи.

Первое: ввели точку передачи.

Теперь, когда нейросеть заканчивала анализ, менеджер получал уведомление в мессенджер: «Готова подборка по вакансии „Менеджер по продажам“. Десять кандидатов. Время на реакцию — два часа». Менеджер знал, что задача пришла. Он не сидел и не гадал: «А может, нейросеть уже отобрала? А может, ещё нет?».

Второе: определили границы компетенции.

Мы прописали простой стандарт. Нейросеть отвечает за фильтрацию по жёстким критериям: опыт, образование, зарплатные ожидания, локация. Человек отвечает за оценку софт-скилов, мотивации и fit с культурой клиента. Нейросеть — только «да/нет» по объективным данным. Никаких «этот кандидат кажется перспективным». Человек — всё, что связано с субъективной оценкой.

Третье: запустили разбор ошибок.

Мы ввели простой ритуал. Раз в неделю менеджеры в течение пятнадцати минут записывали в общий лог примеры, где нейросеть ошиблась. «Отбраковала кандидата с релевантным опытом, потому что он указал должность „менеджер по работе с ключевыми клиентами“, а в вакансии было „Key Account Manager“. Нейросеть не распознала синонимы». IT-специалист раз в месяц дообучал нейросеть на этих примерах. Ошибок становилось меньше.

Четвёртое: установили метрики и дали разрешение не перепроверять.

Мы ввели KPI для нейросети: точность отбора — не ниже 90%. Если точность падала ниже — IT-специалист разбирался. Если держалась выше — менеджеры получали официальное разрешение НЕ перепроверять агента.

Это было самым трудным. Анна сказала: «Я не могу не проверять. Это моя работа». Тогда Олег сказал: «Давай проведём эксперимент. Две недели ты не проверяешь нейросеть. Если точность упадёт — я лично отвечаю перед клиентом. Если нет — ты освобождаешь себе четыре часа в день».

Анна согласилась. Через две недели точность нейросети была 92%. Анна освободила себе двадцать часов в неделю. Эти часы она потратила на то, чтобы глубже прорабатывать отобранных кандидатов и давать клиентам более качественные рекомендации.

Через месяц Олег позвонил мне. «Время закрытия вакансии сократилось на треть, — сказал он. — А самое главное — Анна улыбается. Она перестала быть цербером при нейросети. Она стала рекрутером».

Новая прошивка: Что «вшить» в ДНК компании прямо сейчас

Вы заполнили матрицу. Вы увидели, где люди дублируют работу агентов. Что с этим делать?