Команда с ИИ: что меняется в работе руководителя — Дмитрий Твердохлебов

Дмитрий Твердохлебов, основатель Omnius.team, рассказывает, как небольшая команда внедряет генеративный ИИ у крупных заказчиков. По его опыту, желание воспроизвести возможности облачных моделей во внутреннем контуре часто задерживает проекты. Агентство начинает с внешних данных: приносит полезный результат внутрь компании, показывает его принимающим решения людям и получает поддержку для следующего этапа. Дальнейшее внедрение включает документацию, интерфейсы и сопровождение интеграции. Это способ построить доверие, а не доказательство того, что отдельный пилот уже изменил основной бизнес.

Примеры охватывают мониторинг налогового законодательства, помощь с модерацией рекламы в Telegram и поиск замен строительных материалов. В последнем случае шестнадцать агентов рассматривают разные ограничения, а дополнительные критики оспаривают выводы. Оценка ускорения с месяца работы двух-трёх аналитиков до 30–40 минут принадлежит гостю; выручку от новых рынков он пока не оценивает. Выход из корпоративного найма расширил его доступ к инструментам и опыту разных заказчиков. Отдельный исследовательский проект в сельском хозяйстве иллюстрирует интерес к задачам за пределами привычных корпоративных помощников.

Внутри Omnius.team девять самостоятельных специалистов объединяет помощник, который хранит контекст встреч, почты, календарей и договорённостей. Задачи возникают как отражение обсуждений. Правила уточняются по ошибкам: личный разговор о зарплате не должен попадать в общий чат, а бот не должен вмешиваться без повода. Гость считает систему далёкой от желаемой зрелости. Участники проводят параллель с разработкой: исправлять стоит и ошибку в коде, и условия её появления, сохраняя требования и причины решений вне пересоздаваемой реализации. Инженерное понимание необходимо для проверки результата.

В найме Дмитрий ищет опыт собственных ИИ-экспериментов, ясное изложение мыслей, критическое мышление и желание делать полезные вещи. Для менее крупных заказов развивается talant.club: площадка формулирует спецификацию, проверенные команды предлагают решения, ИИ проверяет соответствие, а клиент выбирает подходящий вариант. Победитель получает половину бюджета, остальная часть распределяется после удержания доли на работу площадки. На момент разговора в сообществе пять человек. Финальный совет руководителю — самому решить небольшую задачу с ИИ, чтобы дальнейшие управленческие решения опирались на практический опыт.