Від розрізнених розмов ChatGPT до живої операційної системи штучного інтелекту: Як побудувати компанію з орієнтацією на штучний інтелект

Більшість компаній вже перенаправляють бюджет програмного забезпечення наексперименти зі штучним інтелектом, а ChatGPT вже використовується щодня багатьма командами. Але як перетворити ці ізольовані експерименти на систему, яка справді рухає бізнес? Проблема не в прийнятті; це відсутність координації. Знання утримуються в окремих вкладках браузера та десятках відключених розмов, що змушує команди постійно переробляти роботу з нуля.

Хаос ChatGPT

Я знаю цю проблему з першого рук. У 2023 році, як і багато засновників, я опинився в центрі того, що я тепер називаю хаосом ChatGPT. Кожен член команди нашої 40-особової компанії використовував штучний інтелект в ізоляції, перетворюючи нас на фрагментовану систему, де колективний інтелект компанії був розсіяний, а не централізований. Ми дублікували свої зусилля.

Як це зазвичай відбувається? Коли починається прийняття штучного інтелекту, це здається прогресом. Кожен знаходить кілька особистих випадків використання, ефективність підвищується трохи, і керівництво бачить “використання штучного інтелекту” у компанії. Проблема полягає в тому, що ці перемоги залишаються фрагментованими, а не об’єднуються в централізований хаб. Якщо найкращий промпт директора з маркетингу застряв у його історії ChatGPT, голова продажів не може побудувати на ньому. Це змушує команди щодня винаходити колесо.

Якщо це звучить знайомо для вас, це тому, що це реальність всередині 99% компаній сьогодні. У кожної компанії є свої експерименти зі штучним інтелектом, але мало компаній можуть похвалитися міжвідділковим впливом і спільним контекстом. На цьому етапі вони не можуть бути названі орієнтованими на штучний інтелект, вони розсіяні.

Переломний момент: лікування штучного інтелекту як інфраструктури

У Elly Analytics це був момент, коли я запитав себе: що якщо вся компанія поділиться контекстом штучного інтелекту, промптами, скриптами та робочими процесами були миттєво доступні кожному? Це питання допомогло мені зрозуміти, що ми були готові停止ити експерименти зі штучним інтелектом і почати керувати ним.

Ми побачили, що Cursor, хоча і був побудований для розробників, мав саме ті можливості, які нам були потрібні для здійснення цієї трансформації. Він надав нам агентів штучного інтелекту, які працюють не тільки з чатом, але й з контекстом з наших файлів, проектів, кодової бази, компанії стратегії. Замість того, щоб запитувати ChatGPT про аналіз конкурента, я тепер запитую: “Використайте наш останній конкурентний дослідницький файл і згенеруйте візуальну підсумок у нашому форматі стратегії”. Він знає, де знаходиться файл, який формат виглядає, і як ми говоримо про конкуренцію.

Ми побудували наш новий стек штучного інтелекту на трьох рівнях:

1. Cursor — надсучасне середовище для розробників (їх інструменти завжди на рік попереду основних), але однаково потужне для команд з маркетингу, операцій, HR та стратегії. Це рухає за межі підсумовування документів до фактичної автоматизації завдань — від обробки транскриптів дзвінків до створення скриптів Python для аналізу даних.
   
2. Спільний компанійський мозок — центральна, еволюційна база знань, яку кожен агент штучного інтелекту може читати та оновлювати. З ним штучний інтелект стає співробітником з повним розумінням стратегії компанії, процесів та цілей. Він усуває потребу в нескінченному копіюванні та вставці між вкладками браузера та забезпечує, що агенти штучного інтелекту мають повний контекст вашого бізнесу.
3. Підключення та виконання робочих процесів — багаторазові, відділкові процеси штучного інтелекту для всього, від онбордингу до планування кампаній.

Шаблон робочого простору з орієнтацією на штучний інтелект

Для тих, хто готовий слідувати нашому шляху, ми зробили наш шаблон робочого простору з орієнтацією на штучний інтелект відкритим. Він містить відділкові репозиторії з контекстами для стратегії, продукту, маркетингу, операцій, фінансів та інше, попередньо налаштовані конфігурації, скрипти автоматизації та реальні приклади робочих процесів, які ми використовуємо щодня. Ви можете клонувати його, адаптувати та мати свою інфраструктуру компанії з орієнтацією на штучний інтелект, запущену за кілька тижнів.

Вам не потрібно бути технічним гігантом, щоб прийняти його. Якщо ви турбуєтеся, що ваша команда не достатньо технічна для GitHub, подумайте про це, як про Google Drive з вбудованою історією версій. Ви ніколи не торкнетесь рядка команди, штучний інтелект займатиметься цим за вас.

Якщо ви вирішите впровадити це у своїй компанії, ось шлях, який я рекомендую:

Крок 1: Почніть використовувати його для своїх особистих випадків використання. Ми навіть маємо відділений репозиторій з прикладами та інструкціями для цього етапу — тому що це важко продати ідею своїй команді, поки ви не відчули переваги особисто.

Крок 2: Заохочуйте ключових людей компанії почати використовувати Cursor для своїх завдань. Як тільки вони відчують цінність, вони швидко досягнуть обмеження, яке спровокує наступний крок: бажання спільних файлів та спільного контексту.

Крок 3: Виберіть одну команду (часто керівництво, маркетинг або іншу функцію), щоб запустити перший спільний експеримент. Встановіть спільний репозиторій, використовуйте його для вирішення реальної синхронізаційної проблеми для цієї команди та перетворіть результат у видимий успіх для всієї компанії.

Крок 4: Розгорніть у інших частинах організації тим же чином — почніть з команди лідера або ранніх приймаючих, спочатку зосередьтеся на їхніх особистих робочих процесах, потім розширюйте до спільних робочих процесів. Кожної тижня запитуйте (і діліться між командами) цікаві випадки використання, щоб імпульс і прийняття будувалися з часом. У нашому досвіді команди природно мігрують до середовища з орієнтацією на штучний інтелект, як тільки вони його протестують.

Доходність переходу на штучний інтелект

За нашими оцінками, прийняття цієї моделі звільнило понад 10 000 робочих годин на рік у нашій 40-особовій команді. І це не тільки про збереження часу, а й про те, щоб зробити всю команду розумнішою, швидшою та більш координованою, ніж раніше. Ось що це означає щодня.

Короткострокові перемоги (0–6 місяців)

Найбільш негайна вигода полягає в безперервності контексту штучного інтелекту по всій вашій роботі. Немає більше втрати історії розмов кожного разу, коли ви закриваєте вкладку, немає більше початку з нуля з кожною сесією та копіювання та вставлення між розрізненими вкладками браузера ChatGPT. Ваш штучний інтелект розуміє ваш бізнес в цілому з першого дня.

Друга короткострокова вигода полягає у зменшенні на 30–50% рутинної адміністративної роботи. Ручний аналіз, повторювана генерація звітів та нескінченна документація зникають на задньому плані, оскільки штучний інтелект бере на себе важку роботу.

І тоді є ефект організації штучного інтелекту. Як тільки робочі процеси, промпти та скрипти діляться по всій компанії, кожен відділ отримує прозорість у решту організації. Колективний інтелект зростає з кожним виконаним завданням — і цей ріст приносить користь усім.

Довгострокова трансформація (6+ місяців)

За довший термін вплив поглиблюється. Ваша компанія перестає бути розрізненою колекцією відділів і починає поводитися як організація, керована штучним інтелектом. Стратегічна узгодженість покращується, оскільки штучний інтелект дозволяє справжні міжфункціональні знання. Коли новий співробітник приєднується, він успадковує не тільки документи, а й весь накопичений організаційний інтелект, готовий до застосування з першого дня. Прийняття рішень покращується та прискорюється, оскільки кожен вибір робиться з більш багатим та повним контекстом, доступним тут і зараз.

Інша тривала трансформація полягає в тому, що навіть не-технічні команди отримують доступ до професійних робочих процесів рівня підприємства. Через інфраструктуру GitHub вони отримують контроль версій, аудиторські сліди та професійні інструменти співробітництва без необхідності ставати розробниками. Контроль доступу забезпечує, що правильні люди бачать правильну інформацію, а архітектура масштабується безшовно, оскільки ваша організація зростає.

І, нарешті, можливо, найглибша зміна: ви виходите за межі чат-ботів та баз знань до штучного інтелекту, який насправді виконує код. Це місце, де відбувається магія: штучний інтелект не тільки підсумовує чи радить — він обробляє файли, запускає аналіз та автоматизує робочі процеси.

Я вважаю, що більшість компаній будуть слідувати цьому шляху протягом наступних двох років. Прийняття цієї системи зараз не тільки покращує поточні робочі процеси — це позиціонує вашу компанію для лідерства на ринку, коли орієнтовані на штучний інтелект стають стандартом.

Переваги інструментів розробників — і один потужний побічний ефект

Поширений заперечення, яке я чую, полягає в тому, що: “Незабаром усе це буде побудовано в ChatGPT, Google Docs та Notion”. Моя відповідь полягає в тому, що: Відмінно — коли це станеться, це буде чудово. Це добре, що всі основні інструменти рухаються у бік глибшої співпраці штучного інтелекту, і це зробить командну роботу, керовану штучним інтелектом, легшою для всіх.

Але до того часу, як ці функції з’являться, з’являться нові інструменти, і ці інструменти майже завжди з’являються в екосистемі розробників спочатку. Тому має сенс експериментувати з інструментами рівня розробників зараз, якщо ви хочете залишатися на передовому краї. І це не майже так складно, як це може здатися, я навіть створив 15-хвилинний посібник з налаштування, щоб допомогти вам почати.

Також варто запитати не тільки “Що зміниться в найближчому майбутньому?”, а й “Що залишається постійним?”. Незалежно від того, які нові інструменти штучного інтелекту з’являються, одна річ завжди залишається неважливою — це добре структурований контекст про вашу організацію, її продукти, процеси, пріоритети, людей та інструменти. Кожен новий інструмент штучного інтелекту, незалежно від того, наскільки він просунутий, все одно потребує “ознайомлення” з вашою організацією, перш ніж він стане корисним. Саме тут використання Cursor як основного інтерфейсу штучного інтелекту з даними, спільними через репозиторії GitHub, має потужний побічний ефект: він автоматично захоплює та структурує організаційний контекст як побічний продукт щоденної роботи вашої команди.