Ииизация компании: с чего начать, если никто не знает, с чего начать

Слово «ииизация» некрасивое, мы знаем. Зато оно сразу говорит, о чём речь: ИИ приходит в компанию так же, как когда-то приходила компьютеризация. Не как отдельный проект с презентацией и подрядчиком, а как изменение того, как люди делают свою работу. Что такое AI native и почему это не то же самое, что «мы используем ИИ», мы разобрали в первой статье. Здесь практическая часть, для владельца небольшой компании, у которого нет айтишника, зато есть вопрос, который нам задают дословно: с чего нам начать?

Мы думаем, что в ближайшие три-четыре года ответ на этот вопрос станет отдельным рынком услуг. Показательная история: наш знакомый, один из основателей крупной онлайн-школы, продал её несколько лет назад, а теперь держит небольшое AI-агентство на одного-двух человек и рассказывает компаниям, что внедрять и с чего начинать. Спрос есть, потому что первого шага не знает почти никто. Ниже наша версия первого шага, и начнём мы с ошибки, которую видели много раз.

Ошибка, с которой всё начинается

Представьте небольшую компанию, куда два дня в месяц приходит бухгалтер. Владелец решает: операции типовые, соберу бота, он заменит бухгалтера. Собирает, и бот не работает, причём не потому, что он плохой: владелец просто не делает эту работу каждый день и не знает, из чего она состоит на самом деле, какие документы приходят криво, что на самом деле спрашивает банк, где цифры расходятся. Бухгалтер знает, но его к проекту не позвали. А продукт, который никто не правит каждый день, не улучшается.

Отсюда первое правило, и оно важнее всех остальных: помощника правит и дорабатывает тот, кто сам делает работу, а не подрядчик, не айтишник и даже не владелец, если сам он этим процессом не занимается. Такого сотрудника может заменить только такой же сотрудник. А вот помощника себе он может сделать сам, если рядом есть человек, который проведёт первый шаг и возьмёт на себя то, что никто не любит делать.

Шаг 0. Кто что делает

Владелец выбирает процесс и даёт человеку, который за него отвечает, два часа в неделю на возню с агентом. Без этих двух часов ничего не будет, и это самая частая причина, по которой пилоты умирают.

Человек, который делает процесс, собирает агента. Звучит страшно, пока не увидишь, что первый агент это диалог с ролью, инструкцией и материалами. Один из нас за три часа созвона провёл через это психолога без всякого технического опыта, и она продолжила этим пользоваться.

Консультант нужен для трёх вещей: пройти первый шаг вместе, чтобы человек увидел, что это работает, и не бросил на второй день; взять на себя всё ручное и нелюбимое, регистрации, токены, доступы, подключение к Telegram или сайту; и быть на связи в первую неделю, когда что-то ломается. Ниже мы честно напишем, сколько это стоит.

Шаг 1. Один процесс, который повторяется каждый день

Критериев три: процесс повторяется каждый день, а не два раза в месяц; входные материалы уже есть, документы, переписка, типовые вопросы, прайс; результат может проверить человек, не вникая в технику.

Хорошие кандидаты: ответы на одни и те же вопросы клиентов, первичный разбор входящих заявок, подготовка смет и коммерческих предложений по прайсу, ответы по внутренним документам. Плохие кандидаты: придумай нам маркетинг, проанализируй бизнес, и вообще всё, что нельзя проверить за пять минут.

Наш собственный пример такой: у Школы великих книг есть расшифровки нескольких открытых встреч. Люди приходят в Telegram-канал и задают одни и те же вопросы: что это, как проходит, кому подойдёт, с чего начать. Процесс повторяется каждый день, материалы лежат, а правильность ответа основатель школы проверяет за минуту. Это и есть первый агент, который мы сейчас собираем.

Если процесс выбрать не получается, для этого есть аудит готовности к ИИ: один или два дня разбора, на выходе два-три кандидата с оценкой и честный ответ, что здесь ИИ пока не нужен, если это так.

Шаг 2. Первый агент в чате, за один вечер

Откройте Claude или ChatGPT. Создайте проект, это папка. Положите в неё материалы: расшифровки, прайс, инструкции, примеры хороших ответов. Заведите в проекте диалог и напишите ему инструкцию обычными словами: ты отвечаешь на вопросы о школе, только по этим материалам, если ответа в них нет, так и говоришь и предлагаешь написать человеку.

Дальше самое важное: задайте ему десять настоящих вопросов, которые задают клиенты, не придуманных, а из переписки. Где ответил неправильно, поправьте инструкцию или добавьте материал. Это и есть вся доработка помощника: не обучение модели, а правка инструкции и материалов. Проект и диалог с ролью создаются за три минуты, десять вопросов займут вечер.

Не начинайте с серверов, собственных моделей и Mac mini. Мы сами успели посмотреть цены на Mac mini раньше, чем собрали первого агента, и это была ошибка в порядке действий. Свой сервер и своя модель это следующий вопрос, а первый звучит так: отвечает ли агент правильно на десять вопросов из жизни.

Шаг 3. Вынести агента туда, где люди

Пока агент живёт в вашем чате, он помогает только вам. Чтобы он отвечал клиентам, его надо поставить туда, где клиенты: в Telegram-бот, на сайт, в CRM.

Здесь появляется единственная по-настоящему ручная часть. Для Telegram это зайти в BotFather, ответить на два вопроса (имя и адрес бота), скопировать токен и отдать его тому, кто будет собирать бота. Регистрации, почты, пароли, токены и доступы никто не любит делать, с ИИ или без него, и это остаётся ручной работой в любом проекте. Мы считаем это главным геморроем всех внедрений, и именно эту часть разумно отдать консультанту.

Дальше бота можно собрать за один разговор с Claude Code или Codex, если есть подписка, хоть голосом, хоть текстом. GitHub для этого не нужен, и это частый вопрос. Нужен токен и описание того, что бот должен делать, то же самое, что вы уже написали в инструкции агенту.

Шаг 4. Править его каждый день

Агент не учится сам, и это стоит понять до старта. Модель, на которой он работает, не меняется от ваших разговоров: завтра она ровно такая же, как сегодня, и вчерашних ошибок не помнит, если вы не записали их в инструкцию. Самообучение бывает у нейросетей на этапе дообучения, и к вашему агенту это не относится. Меняется в агенте только то, что меняете вы: инструкция, материалы в проекте, примеры хороших и плохих ответов.

Поэтому агент становится точнее ровно с той скоростью, с какой человек, который делает процесс, смотрит на его ответы и правит инструкцию. Две недели такой правки, по нашему опыту, дают больше, чем месяц разработки без пользователя, потому что ошибки находятся на настоящих вопросах, а не на придуманных.

Что считать через две недели, чтобы понять, работает ли оно: сколько ручных шагов исчезло, сколько времени уходит на проверку ответов, какие ошибки повторяются, может ли человек остановить агента без техника. Подробнее о том, как оценивать пилот, есть в статье про AI-агентов в бизнесе.

Ошибки, которые мы видели чаще всего

Первые две описаны выше: заменить человека ботом вместо того, чтобы помочь человеку сделать себе помощника, и собрать то, чем никто не пользуется каждый день. Вторая убивает проект примерно за месяц, и замечают это не сразу: бот стоит, вроде работает, просто в него никто не заходит.

Третья тоньше, и она про консультанта, а не про клиента. Кажется, что передал знания, и дальше человек справится сам, а ты остался без работы. На практике наоборот: когда научишь десять человек запускать агентов, они останутся на вопросах первого уровня, а ты за это время уйдёшь на второй, и они продолжат приходить с новыми вопросами. Так что после передачи знаний работа консультанта не заканчивается, она меняется: вместо первого запуска он разбирает вопросы второго уровня. Один из нас до недавнего времени боялся ровно обратного.

Ещё две встречаются у других: начинать с инфраструктуры, сервера, модели, параметров, когда первый вопрос совсем другой, отвечает ли агент правильно на десять вопросов из переписки; и ждать идеальной версии, хотя сырая, которой уже пользуются, за месяц уйдёт дальше идеальной, которая лежит в папке.

Сколько это стоит

Из подписок: если у вас уже оплачен ChatGPT, у вас уже есть Codex, он входит в подписку, нужно только поставить приложение на компьютер. Один из нас давно платил за ChatGPT и узнал об этом только недавно. Claude с подпиской тоже подходит. Бот в Telegram сам по себе бесплатный, хостинг для него стоит несколько евро в месяц.

По времени это один вечер на первого агента в чате, потом два часа в неделю у человека, который делает процесс.

Консультанту: у одного из авторов, Максима Ильина, это устроено так: первый шаг бесплатный, двадцать минут созвона, на котором вы выбираете процесс и договариваетесь, как выглядит первая рабочая версия. Кнопка для компании и кнопка для человека с нуля есть на главной сайта. Дальше цены открыты: аудит готовности от 450 евро, агент для одного процесса от 1 500 евро с первой рабочей версией через две недели.

Что дальше

Первого бота по этой схеме мы собираем для Школы великих книг, и собирает его основатель школы, а не разработчик. Когда бот отработает первую неделю и ответит на первые настоящие вопросы, здесь появится ссылка на кейс с цифрами: сколько вопросов, сколько правок в инструкции, что пришлось делать руками.

Частые вопросы об ииизации

Что такое ииизация?

Внедрение ИИ в ежедневную работу компании: в приём заявок, ответы клиентам, подготовку смет, разбор документов. Слово грубое, но процесс описывает точно, как в своё время слово компьютеризация.

С чего начать внедрение ИИ в компанию?

С одного процесса, который повторяется каждый день, и одного человека, который за него отвечает. Этот человек собирает первого агента в чате за вечер, консультант берёт на себя регистрации, подключение и первый шаг.

Нужно ли нанимать AI-инженера в штат?

Для одного процесса почти никогда, и айтишник для старта тоже не нужен: первый агент это диалог с ролью, инструкцией и материалами, а единственную техническую часть, токены и подключение к Telegram или сайту, консультант делает меньше чем за час. Инженер в штат имеет смысл, когда агентов уже несколько и они связаны с внутренними системами.

Что остаётся ручным при внедрении ИИ?

Регистрации, почты, пароли, токены, доступы и подключения: эту часть не любит никто, она не исчезает ни в одном проекте, и именно её разумно отдать подрядчику.

Сколько стоит первый AI-агент для компании?

Первый шаг бесплатный, это двадцать минут созвона. Дальше аудит готовности от 450 евро, агент для одного процесса от 1 500 евро, первая рабочая версия через две недели. Подписки на ChatGPT или Claude у вас, скорее всего, уже есть.

Дмитрий Меркулов, один из основателей Школы великих книг. Максим Ильин, AI-инженер и AI-консультант.