Как построить «ИИ-сотрудника»: от разового запроса до автоматической системы

«Наша команда пользуется ИИ каждый день», — говорят многие владельцы бизнеса. Но когда Каллан Фолкнер, гостья подкаста AI Explored, копнула глубже, картина оказалась иной: менеджер по продажам, поговорив с клиентом, час «переписывается» с ChatGPT или Claude, готовя предложение, — и результат получается неплохим, но в следующий раз тот же процесс начинается с нуля. Никакой многоразовой инструкции, базы прежних выигрышных предложений или шаблона для работы с возражениями не остаётся.

По мнению Фолкнер, получение разового результата и создание настоящего «ИИ-сотрудника» — совершенно разные навыки. ИИ-сотрудник — это обученная, многоразовая ИИ-система, выполняющая конкретную бизнес-функцию на уровне человека или лучше. Её компания The Uncommon Business выходит на выручку около 40 миллионов долларов в год силами всего 50 сотрудников — несколько лет назад для такого соотношения потребовалась бы куда более крупная команда.

Процесс начинается с трёх шагов: сначала определяются ежедневные или еженедельные задачи, которые приносят деньги, но не «зажигают» человека или дают меньше 50 долларов в час добавленной ценности. Затем этот процесс детально документируется — ведь если документации недостаточно человеку, её недостаточно и для ИИ. Фолкнер советует делать это в формате диалога: объяснить ИИ ситуацию, а затем попросить его задать по этому же процессу «пять глубоких вопросов».

Полученная инструкция сохраняется как «skill» (навык) — постоянный, многоразовый набор указаний. По словам Фолкнер, «skill и есть сам ИИ-сотрудник». К нему добавляется база знаний компании (цены, процессы, голос бренда, прошлые победы и поражения), а также возможность подключения к внешним системам — например, CRM или электронной почте.

Важнейший этап — тестирование. Фолкнер советует обкатывать каждый «skill» до последней капли: просматривать результат, вручную исправлять несовпадения и передавать эти правки обратно ИИ с просьбой обновить инструкцию. Один из самых ценных её «навыков» — копирайтерский skill, воспроизводящий голос бренда, — потребовал 15 часов на доводку, но это всё равно куда быстрее, чем три месяца обучения человека до того же уровня.

Только успешно прошедший тестирование «skill» переводится на автоматическую работу по расписанию, без участия человека. Например, её навык «исследователь Instagram» каждый понедельник в шесть утра отслеживает страницы конкурентов в Instagram, анализирует набирающий вирусность контент и автоматически заносит идеи для контента в рабочую базу команды — задача, которую раньше команда выполняла вручную по понедельникам.