Я считаю, что ИИ-сотруднику в целом можно отдать любые задачи. Но начинать лучше с простого и постепенно переходить к сложному. Многие пытаются сразу делегировать большой объем работы, не проверяя промежуточные этапы. На практике, чтобы система справлялась, ее нужно скрупулезно настроить
Проще всего сначала передать рутину с четкими входными данными, где не требуется сложный мыслительный процесс. Затем можно развивать систему и доверять ей более сложные участки работы. Как и новому сотруднику, ИИ нужны время на обучение, адаптацию и тестирование. И только потом можно полностью передавать ему отдельные задачи
Начать с понятной задачи
Возьмем мой контент-завод. Это команда ИИ-агентов в Telegram, которая помогает мне работать с постами. Одна из задач - следить за новостями: завод получает материалы из 13 источников, отбрасывает повторы и отмечает интересные темы
Для начала полезно отделить сбор информации от решения, что с ней делать. Когда задача звучит просто как "найди все важное", непонятно, где брать данные и как проверить результат. Если источники заданы заранее, можно посмотреть, какой материал пришел, откуда он взят и не является ли он повтором уже показанного
Даже на этом этапе нужно проверять не только то, что система принесла, но и то, что она пропустила. Если две разные новости ошибочно посчитаны одинаковыми, исправлять нужно правила отбора. Если источника нет во входных данных, нельзя ждать, что сотрудник прочитает его сам
Переходить к более сложной работе
Когда с входными материалами можно работать, следующая задача сложнее: подготовить пост голосом автора, проверить факты и добавить картинку. Здесь уже недостаточно просто перенести данные из источника. Нужно сохранить смысл новости и при этом написать текст так, чтобы он звучал как мой
В контент-заводе эта работа разделена на этапы. Сначала выбирается тема, затем готовится текст. Факты проверяются по источникам, к посту добавляется изображение, и результат приходит мне на просмотр. Я вижу не только тему, но и то, что именно предлагается опубликовать
У каждого этапа свой вопрос для проверки. Тема действительно подходит? Текст передает смысл источника? Цифры и имена совпадают? Картинка соответствует материалу? Если ответ вызывает сомнение, править нужно конкретное место, а не просто просить ИИ "сделать лучше". Иначе непонятно, исправлена ли ошибка и не появилась ли новая
В моем случае работа над постом, которая занимала около часа, сократилась примерно до 5 минут до готового превью. Это результат для моего процесса, а не гарантия, что любая задача будет занимать столько же. Время зависит и от того, насколько понятно настроена система, и от того, какой результат ей поручен
Оставить последнее слово человеку
Готовое превью - еще не разрешение на публикацию. Я могу прочитать текст, проверить картинку и попросить правку. Только после моего "да" пост выходит. Через завод опубликовано 84 поста, и ни один не вышел без моего одобрения
После публикации работа с правками продолжается. С 28 октября завод сам сверяет мои исправления с правилами канала и дописывает их, чтобы не повторять ошибку. Это не означает, что проверка человека больше не нужна. Правило может помочь следующему тексту, но готовый пост все равно нужно посмотреть до публикации
Такой подход применим и к другим задачам бизнеса. Сначала определи, какие данные сотрудник получает на вход и что должен вернуть. Проверь результат на понятном примере, исправь найденную проблему и только потом добавляй следующий участок работы. Если ошибка затрагивает клиентов, деньги или доступы, заранее реши, кто подтверждает действие
На странице ИИ-сотрудника показано, какие функции можно объединить в такой системе. Не стоит думать, что ИИ-сотрудник сразу после запуска умнее обычного сотрудника. Эта ошибка может привести к провалу, потере времени и нервов. Сначала настройка и проверка на понятной работе, затем расширение обязанностей