Для руководителей департаментов и владельцев процессов

Применение ИИ в бизнес-процессах

Внедряем ИИ в работу маркетинга, HR, финансов, операций, продаж и разработки. Подбираем инструменты под задачи конкретных департаментов и доводим до измеримого результата.

Обсудить задачу Кейсы внедрения

с 2015

в консалтинге

2023

год запуска ИИ-практики

подразделений в фокусе

GPTека

собственный курс по нейросетям

Три ситуации, с которых начинается работа

Сотрудники сами пробуют ChatGPT, а компания не получает системного эффекта

Часть людей пишет промты, кто-то заплатил за подписку, кто-то еще не пробовал. Знание раскидано, общих практик нет, измерить пользу сложно.

Как работаем

Собираем общую инфраструктуру и обучаем команды работать с ИИ под конкретные процессы. Появляются стандарты, доступ, метрики времени и качества.

Внедрили инструмент, через месяц им никто не пользуется

Купили лицензии, провели запуск, прошел презентационный вебинар. Дальше люди вернулись к привычной работе. ИИ остался опцией, а не инструментом ежедневной работы.

Как работаем

Меняем подход. Сначала находим конкретную задачу подразделения, в которой ИИ дает измеримый выигрыш. Доводим эту задачу до результата, потом разворачиваем практику на смежные.

Нужно работать с чувствительными данными, а готовых решений нет

Облачные сервисы не подходят из-за политики безопасности или регуляторных требований. Хочется получить пользу от LLM, не отправляя ничего наружу.

Как работаем

Развертываем локальные модели в контуре компании. Подбираем под задачу размер модели, GPU и интеграции с внутренними системами.

Расскажите о задачах подразделения, где хочется попробовать ИИ

На первом звонке разберемся, есть ли быстрая польза.

Обсудить задачу →

Как мы внедряем ИИ в бизнес-процессы

Аудит процессов

Смотрим на повторяющиеся операции в подразделениях. Находим задачи, где ИИ даст экономию времени или новое качество результата. Оцениваем приоритеты.

Выбор инструментов

Подбираем модели и инфраструктуру под задачу. Локальные LLM в контуре, внешние API, готовые сервисы или их сочетание. Учитываем требования безопасности.

Пилот

Запускаем работу в одном подразделении на конкретной задаче. Команда применяет ИИ на реальных кейсах, мы рядом и помогаем разобраться.

Обучение команд

Обучаем сотрудников на материале их собственной работы. Не общие промты, а способы решать их регулярные задачи быстрее и качественнее.

Масштабирование

Переносим успешные практики на другие подразделения. Закрепляем правила использования, безопасность, ответственных людей внутри компании.

Кому подходит наша работа

CEO, COO, директор по цифровизации

ИИ как корпоративная стратегия, а не набор экспериментов

Собираем целостную программу внедрения ИИ. Приоритизируем подразделения по потенциалу эффекта, выстраиваем инфраструктуру, считаем результат раз в квартал.

Понимание, где ИИ принесет компании деньги

Инфраструктура и безопасность под корпоративные требования

Метрики результата по каждому подразделению

Руководитель подразделения

ИИ под задачи маркетинга, HR, операций или продаж

Берем процессы подразделения и находим, где ИИ ускоряет работу или поднимает качество. Запускаем пилот, обучаем команду, доводим до постоянного использования.

Конкретный список задач, где ИИ работает

Команда использует ИИ ежедневно, а не от случая к случаю

Измеримая экономия времени и затрат

CTO, CIO, директор по безопасности

Развертывание моделей в контуре компании

Разворачиваем локальные LLM на собственной инфраструктуре или в частном облаке. Настраиваем интеграции с корпоративными системами и доступ для команд.

Чувствительные данные не выходят за периметр

Подобранная модель и инфраструктура под нагрузку

Команда разработки готова поддерживать решение

Кейсы внедрения ИИ в компаниях

Применение AI для улучшения управления в проектной компании

Проектная архитектурная компания с десятками параллельных проектов не видела реального статуса работ. Внедрили Kanban-визуализацию, двухнедельный Gantt и AI-чатбот для мониторинга. Искусственный интеллект ежедневно анализирует статус проектов, предупреждает о рисках и формирует отчеты.

AI-чатбот

ежедневный мониторинг и предупреждения о рисках

Kanban + Gantt

визуализация портфеля проектов в реальном времени

Создание системы оценки вовлеченности сотрудников

IT-компания столкнулась с трехкратным ростом увольнений. Exit-интервью не давали ответов. Провели e-NPS, серию 1-on-1 встреч и выстроили программу развития. За 6 месяцев текучка снизилась вдвое, индекс вовлеченности вырос до 70%.

-50%

снижение текучести кадров за 6 месяцев

70%

индекс вовлеченности сотрудников

6 примеров реального применения Канбан в российских компаниях

Метод Канбан эффективно работает как в ИТ, так и в других сферах: в производственных компаниях, в строительстве, закупках, HR и др. Рассмотрим, как его применяют российские компании.

Мода

12 Storeez —12 коллекций женской одежды в год с помощью Agile

Мы визуализировали весь процесс производства и разделили его на ключевые блоки — разработка моделей, производство, логистика и продажа. Собрали данные текущего состояния в этих блоках и наладили взаимодействие между ними, обеспечившее непрерывный поток производства.

Производство

Успешный кейс применения Scrum в аппаратной разработке

Компания-производитель сканеров внедрила Scrum в аппаратную разработку. Три самоорганизованные команды, двухнедельные спринты, открытые ревью с директором. Результат - полная прозрачность R&D, быстрая реакция на обратную связь клиентов, предсказуемые сроки поставки.

3 команды

самоорганизованные Scrum-команды в R&D

2 недели

спринт с открытым ревью для стейкхолдеров

Телекоммуникации

Разработка и запуск корпоративного портала «с нуля» за 3 недели

Крупнейший телеком планировал запуск корпоративного портала за 1.5 года. Перевели проект на Scrum с недельными спринтами, выделили Владельца продукта из бизнеса и перешли на Time & Materials. MVP запущен через 3 недели, сегодня порталом пользуются десятки тысяч сотрудников.

3 недели

от старта до первого релиза

1 неделя

длительность спринта и цикл обратной связи

Все кейсы →

Программы обучения по ИИ для команд и руководителей

Корпоративный курс

AI for Business

Корпоративная программа для команд и руководителей. Принципы работы с ИИ, прикладные сценарии под функциональные задачи, безопасность и ответственность.

Подробнее →

Программа для руководителей

AI Strategy and Infrastructure

Программа для топ-менеджмента и ИТ-руководителей. Как выстроить стратегию внедрения ИИ в компании, выбрать модели и инфраструктуру, организовать управление рисками.

Подробнее →

Корпоративный курс

Project Manager и ИИ

Программа для проджект-менеджеров и продактов о том, как ИИ меняет работу управленца. Промты для анализа, ускорение коммуникации, работа с AI-агентами в команде.

Подробнее →

Прикладной курс

Обучение применению ИИ в рабочих процессах

Прикладной курс для функциональных команд. Готовые сценарии и шаблоны под задачи отдела. Подходит, когда нужно быстро запустить ИИ в ежедневной работе.

Подробнее →

Открытый онлайн-курс

GPTека

Внешний курс OnAgile по нейросетям для непрограммистов. Подходит как точка входа для широкой команды, перед более глубокими корпоративными программами.

Подробнее →

Почему OnAgile

Обучаем на реальных задачах подразделения

Программа собирается под процессы конкретной функции. Маркетинг учится работать с контентом и аналитикой, HR с резюме и онбордингом, юристы с документами. Учим не общим промтам, а навыкам под их ежедневные задачи.

Доводим до измеримого результата

Каждый пилот заканчивается цифрами. Сколько времени сэкономили, какие задачи стали быстрее, где появилось новое качество. Без этих цифр внедрение не считается состоявшимся.

Работаем с безопасностью и регуляторкой

Разворачиваем модели в контуре компании, когда это нужно. Настраиваем доступ, аудит, политики работы с данными. Подходим к ИИ так же серьезно, как к любой корпоративной системе.

Подберем программу под зрелость команды и задачи подразделения

Расскажите о компании и людях, и мы предложим формат.

Обсудить задачу →

Частые вопросы

Что именно вы внедряете, ChatGPT или что-то другое?

Зависит от задачи и требований безопасности. Для общих задач используем доступные сервисы вроде ChatGPT, Claude, GigaChat или Yandex GPT. Для чувствительных данных разворачиваем локальные модели в контуре компании. Часто получается комбинация, когда часть работы идет локально, часть через API, в зависимости от типа данных и сценария использования.

Сколько стоит внедрение ИИ в одном подразделении компании?

Зависит от размера команды, выбранной инфраструктуры и глубины проработки. Типичный пилот в одной функции включает аудит, выбор инструментов, обучение и сопровождение, занимает 6–10 недель. Точные цифры обсуждаем после первого звонка, когда понятна задача и сценарий применения ИИ.

У нас уже есть подписка на ChatGPT для сотрудников, зачем нам консультант?

Подписка дает доступ. Системный эффект дает работа с процессами. Когда у вас есть инфраструктура, обученные люди, политика работы с данными и измеримые задачи, ИИ начинает приносить компании деньги, а не точечные мелочи. Наша работа в том, чтобы перевести разрозненные попытки в системную практику с измеримой отдачей.

Боюсь, что после внедрения ИИ придется сокращать людей.

По нашему опыту, в большинстве компаний ИИ освобождает людей от рутины, а не заменяет их. Команды начинают делать больше за то же время, появляются задачи, на которые раньше не хватало рук. Сокращения это всегда отдельное управленческое решение, оно никак не вытекает из самого факта внедрения ИИ.

Как обеспечивается безопасность данных при работе с LLM?

Под чувствительные данные разворачиваем локальные модели в контуре компании или в частном облаке. Настраиваем доступ по группам, аудит запросов, политики работы с персональными данными и коммерческой тайной. Перед запуском все требования согласуем с вашей службой безопасности и юристами.

С какого подразделения обычно начинают внедрение ИИ?

Чаще всего с маркетинга, поддержки клиентов или операционных процессов, там много повторяющихся задач и быстро виден эффект. Но это не правило. На первом звонке смотрим, где у вас больше всего рутины и узких мест, и оттуда стартуем. Иногда оптимальный старт это юристы или финансы, иногда HR.

Подойдет ли это компании, у которой нет своей команды разработки?

Да, большая часть нашей работы это не про разработку, а про процессы и обучение. Если в компании нет ИТ-команды для развертывания локальных моделей, мы помогаем выбрать подходящие облачные сервисы и встроить их в работу подразделений. Внутренняя ИТ-функция нужна, только когда речь идет о работе с чувствительными данными в локальном контуре.

"Каждый проект начинается с разговора о задаче. Часто за исходным запросом кроется большой организационный контекст, который нужно изучить для правильного решения задачи. Поэтому мы много спрашиваем на старте."

Дмитрий Лобасев, управляющий партнер OnAgile

Сначала слушаем, задаем вопросы, разбираемся в ситуации. Потом предлагаем подход и только тогда обсуждаем условия.

Расскажите о вашей задаче