Внедрение ИИ в бизнес

Внедрение ИИ в бизнес

Памятка-чеклист по мотивам моего выступления на TeamLead Conf. Приглашаю задавать вопросы и обсуждать в комментариях.

Проблемы
* Противоречивые требования
* Распределенный контекст
* Неявное знание команды
* Взаимодействие со смежниками
* Бизнес-логика с исключениями
* Требования информационной безопасности и комплаенса
* Новые узкие горлышки
* Внедрение работающих решений на большом масштабе
* Психологические спецэффекты

Человеческое сопротивление
* Нет доверия
* Заниженные / завышенные ожидания
* Нет желания менять то, что нравится, привычно
* Страх, защитная реакция

Решения
* Критично важно продать ИИ лидам!
* Квоты на токены
* Дополнительный бюджет за ИИ на перформанс-ревью
* Амбассадоры ИИ
* Онбординги
* Распространение хороших практик
* Парное программирование

Информационная безопасность
* ИБ воспринимает ИИ не как угрозу, а как неизбежную задачу
* Отсутствие доступа до продакшен-данных у разработки
* Единая прокси над всеми внешними API моделей
* Конкретные репозитории, где внешние LLM запрещены
* On-premise модели
* Не только генерация, но проверка агентами
* Заворачивание рутины в агентные скиллы
* Формальное описание DoD
* Spec-Driven development, память
* MCP ко всем внутренним сервисам и этапам пайплайна

Метрики
* Количество запросов к нейронкам
* Оценка полезности внедрений от команд (eNPS)
* Внедрение проверенных фичей во все релевантные команды
* Время от постановки задачи до релиза
* Покрытие тестами
* Скорость онбординга
* Количество дефектов после релиза

Навыки ИИ-лида
* постановка задач агентам
* работа со спеками
* актуализация и документирование процессов
* валидация результата
* обеспечение трассируемости требований
* разбор ошибок
* трансформация команды

Изменения в культуре
* Команды — меньше
* Коммуникации — короче
* Контекст — прозрачнее
* Циклы — быстрее
* Ответственность — за весь продукт

Как взаимодействовать с агентами
* Как с эрудированным, но безответственным разработчиком
* Нужен опыт
* Сбор требований, хорошее описание задачи, декомпозиция
* Пусть модель задает уточняющие вопросы
* Парное программирование с агентом
* Вы — продакт для агента

Что нельзя делегировать ИИ
* Постановка задач
* Управление контекстом
* Валидация результата
* Ответственность

@devspotting