Как прошел первый AI Meetup в Servicepipe

В начале июля в Servicepipe состоялся первый внутренний митап, посвященный применению искусственного интеллекта (ИИ) в повседневной работе на тему «Как перестать задавать инженерам глупые вопросы?». Спикером выступил директор по продуктам компании Михаил Хлебунов, который поделился личным опытом взаимодействия с ИИ как инструментом повышающим продуктивность сотрудников даже позволяющим наладить взаимоотношения между внутри команды.

Главная идея — ИИ может стать «внутренним участником команды», причем на разных ролях, но не заменой сотрудников, не абстрактным советчиком, а их новым коллегой, который которое позволяет не бояться сложных терминов, задавать вопросы без страха выглядеть некомпетентным и формулировать задачи более точно и понятно.

Вопрос — это главное

По словам Михаила Хлебунова, с ИИ важно говорить «по-человечески» — «в контексте». Просто спросить «что такое микросервисы?» — получишь формальный ответ без пользы. А вот задать вопрос, обозначив свою роль, зачем тебе нужен ответ, и конкретизировав детали — получить релевантное объяснение. Хороший промт, — это уже 80% результата. Главное — не пытаться охватить все сразу и не смешивать роли: «ИИ как человек — в рамках одной беседы лучше держать его в одной профессиональной роли: архитектора, фронтендера, бэкендера, специалиста по продажам, аналитика или даже сотрудника техподдержки.

Спикер подчеркнул, что важно выстраивать диалог с ИИ поэтапно. Начинать с общей картины, затем погружаться в детали, просить примеры, уточнять. Такой подход позволяет не просто получить информацию, а  работать с ней шаг за шагом расширяя контекст.

Экономить самое ценное — время инженеров

Одна из причин, по которой Михаил Хлебунов стал активно использовать ИИ в работе, — высокая стоимость времени инженеров: «Время инженеров надо тратить только на полезные гипотезы, которые предварительно можно проверить с помощью искусственного интеллекта». Таким образом, по его словам, ИИ позволяет подготовить более осмысленные запросы и обсуждения.

ИИ становится инструментом для product discovery — «поиска сокровищ». С его помощью можно анализировать конкурентов, быстро проверять гипотезы, составлять прототипы, не вовлекая ресурсы всей команды. И самое главное — не жалко выбрасывать то, что не сработало.

Какие инструменты работают

В повседневной работе Михаил Хлебунов использует ChatGPT и Claude для генерации идей, Perplexity — как более интеллектуальный поисковик, Copilot — для работы с кодом, Mermaid — для визуализаций данных.

Еще одна ценность ИИ в способности быстро собрать почти полный контекст и дать точку входа для решения задачи: «Недавно мы решали одну из задач, команда нашла один способ. Но когда мы спросили об этом ИИ, он нашел еще два и ссылки на одном из сайтов, как можно решить эту задачу еще».

То есть, по мнению спикера, использование ИИ для поиска, который поможет найти глобальный контекст чрезвычайно полезно: «Будет ли это применимо у нас? Не факт. Но имея эту информацию, мы точно сможем подумать, как можно решить стоящую перед нами задачу каким-то другим способом»

Куда все движется

На митапе Михаил Хлебунов также поделился своим виденьем развития искусственного интеллекта в корпоративной среде — переход от «больших моделей» к командам ИИ-агентов, каждый из которых отвечает за свою узкую задачу. Этот подход, по мнению Михаила, уже успешно применяется в некоторых крупных компаниях и дает реальный выигрыш в скорости, ресурсоемкости, безопасности и точности работы.

Где ИИ может помочь уже сейчас

По опыту Servicepipe, ИИ уже сейчас может эффективно применяться, например, в:

• — HR — для подготовки инструкций, анкет, онбординга и аналитики;
• — Маркетинге — в исследовании рынка, поиска незакрытых ниш, проверке гипотез;
• — PR — для мониторинга активности конкурентов, публикуемыми ими данными.

Главное — культура

Сейчас существует два подхода в использовании искусственного интеллекта, отметил Михаил Хлебунов.

Да, никакой большой проект с помощью только искусственного интеллекта сделать невозможно. Но советоваться с ним можно и нужно. И по каждому отдельному фрагменту можно получать огромный объем знаний. Главное:

• — Не экономить на буквах — нужно объяснять ИИ проблему максимально подробно.
• — Не надо смешивать задачи в одном чате — под каждую тему и роль стоит заводить новый.
• — Решать задачу пошагово — при этом каждый шаг должен основываться на предыдущем.
• — Поддерживать внутреннюю культуру общения с ИИ — понятным языком давать ему развернутый контекст.
• — И, наконец, самое главное — понимать, что ИИ не заменит человека, но сотрудник с ИИ точно будет сильнее сотрудника без него.