Что должен сделать директор с AI до того, как двигать туда компанию

Что должен сделать директор с AI до того, как двигать туда компанию

Я часто слышу от руководителей фразу «нам нужна AI-стратегия». Дальше идёт презентация, обсуждение бюджета, поиск подрядчиков. Прыгает один вопрос, который почти никто не задаёт первым: а что лично думает CEO о том, на что вообще способны эти модели?

Без ответа на этот вопрос — не на уровне «прочитал статью», а на уровне «сам гонял модели на своих задачах» — все остальные решения принимаются вслепую. Это статья про то, как закрыть этот пробел за выходные, и про то, почему лично для C-level это сейчас важнее, чем для кого-либо ещё.

AI — это хайп? Да. И в этом нет ничего плохого

Слово «хайп» обычно обесценивает. С AI работает иначе: хайп здесь — это не пузырь, а рыночный сигнал, что технология реально перестраивает работу. Это не криптомания 2017-го и не метавселенные 2021-го. Здесь другое.

Вот что уже работает сейчас, не в демо, а в продакшене у компаний:

• Модель пишет код за разработчика — целыми проектами, с тестами и рефакторингом
• Модель ведёт глубокое исследование за вечер с десятками источников и оформленными выводами
• Модель собирает презентацию за 10 минут на основе вашего голосового брифа
• Модель агентит — сама запускает действия, открывает файлы, проверяет данные, исправляет ошибки

И всё это видно невооружённым глазом любому, кто щупал. Кто не щупал — пока не понимает, и в этом главная развилка ближайших двух лет: руководители, у которых есть личное ощущение моделей, и те, у которых его нет. Для бизнеса это разница, сопоставимая с цифровой грамотностью в нулевых.

Зачем AI нужен директору и C-level особенно — на двух уровнях

Топ-менеджменту AI нужен на двух уровнях, и оба критичны.

Уровень 1 — личная продуктивность. Модель — это умный младший коллега, который у вас всегда под рукой. Разбор отчёта, подготовка к совету директоров, проверка предложений, drafting писем, анализ конкурентов, второе мнение на стратегические гипотезы. На уровне CEO это экономит не часы — это меняет сам объём работы, который вы можете удержать в голове и проработать качественно.

Уровень 2 — взвешенные стратегические решения по внедрению AI в компании. Здесь без личного опыта — никак. Любое стратегическое решение по AI в организации опирается на ощущение «что эти модели реально могут», и это ощущение нельзя получить через презентацию. Когда CEO не пощупал лично, я регулярно вижу одни и те же стратегические развилки, на которых решения принимаются по чужому пониманию:

• Своя инфраструктура vs арендованная vs API вендора. За этим вопросом стоят инвестиции на годы вперёд, безопасность данных, гибкость, стоимость владения. Подписать архитектуру на чужих допущениях — значит зашить чужие ошибки в долгосрочную модель компании.
• Где AI применять, а где не имеет смысла. Не каждая функция требует AI, и не каждый «вроде применимый» процесс окупится. Приоритизация «куда идём первыми» — это про стратегию компании, и качественно опираться она может только на личное ощущение возможностей моделей.
• Ассистент с инструментами vs полноценная агентная система. Это разные архитектуры, разный бюджет, разный риск-профиль. Если CEO лично разницы не видел — берётся первое, что предложит подрядчик, не потому что подошло, а потому что было предложено.

Это три типа стратегических решений, которые лично CEO не сможет принять качественно без своего опыта работы с моделями. Не потому что глупый или ленивый. Потому что никто не сказал, что это его работа — не CDO, не CIO.

С чего начать директору с AI: алгоритм на эти выходные

Здесь нет коротких путей: только личный опыт. Курсы дают рамку, статьи — словарь, презентации — примеры. Но интуиция того, что модель умеет, а что нет, формируется только когда вы лично гоняете её на реальных задачах со своего стола. Хорошая новость — это выходные, не годы. И не нужно становиться AI-экспертом или изучать архитектуру моделей. Дальше — конкретный план.

Шаг 1. Возьмите одну топ-модель — это критично для первого опыта

Самая частая ошибка первого касания — попробовать первую попавшуюся модель и через 10 минут заключить: «AI имитирует, не думает, всё это переоценено». Но не AI имитирует — они попробовали имитатор. И теперь у них в голове искажённое представление, на котором будут построены все будущие управленческие решения по AI.

Правило простое: первое касание — только с топ-моделями мирового уровня. Их сейчас три:

• Claude (Anthropic) — лучше всех в длинных рассуждениях, работе с документами, сложных диалогах и кодинге.
• ChatGPT (OpenAI) — самая известная, наибольшая экосистема плагинов и кастомных GPTs.
• Gemini (Google) — глубокая интеграция с Google Workspace, мультимодальность, голос.

Все три — зарубежные, и формально из РФ могут быть недоступны напрямую. Это техническая преграда, не принципиальная — решается за пару минут, в подробности тут не вдаёмся. Принципиально другое: именно эти модели дадут вам реальное ощущение возможностей.

Выбирайте одну (не сразу пять — это путаница), $20 в месяц. В сотни раз дешевле любой управленческой ошибки на этой почве.

Шаг 2. Задавайте задачи в правильном формате

Это самое важное и самое недооценённое. Большинство людей пробуют модели через короткие односложные запросы и разочаровываются. Правильный формат — три блока:

• Роль. Кто модель сейчас. «Ты опытный финансовый директор», «Ты юрист с 10-летним опытом в M&A», «Ты редактор делового журнала».
• Задача. Что конкретно нужно сделать. «Разобрать этот отчёт на риски», «Написать черновик письма партнёру», «Найти противоречия в тексте договора».
• Контекст. Максимум полезной информации. Прикрепите документ, приведите цифры, объясните ситуацию, опишите ограничения. Не экономьте на контексте — модель использует всё.

Чем больше контекста — тем выше качество ответа. Не «напиши письмо» (плохой запрос), а:

Ты опытный CEO российской B2B-компании. Тебе надо ответить партнёру, который второй квартал не выплачивает по графику. Партнёр большой, отношения 7 лет, выручка от него — 12% годового оборота. Тон сохраняем, давление минимизируем, но дедлайн возврата фиксируем. Вот текст последнего письма от него: [...]. Дай 2 варианта ответа — мягкий и более жёсткий — с пояснением логики каждого.

Разница между этими двумя запросами — это разница между «я попробовал AI и не впечатлился» и «я понял, как с ним работать».

Шаг 3. Продолжайте разговаривать

После сформулированной задачи — не останавливайтесь на одном ответе. Уточняйте, спорьте, просите аргументы, меняйте контекст. Это не Google с запросом-ответом, это умный собеседник, и качество разговора растёт от итерации к итерации.

Не ограничивайтесь бизнес-задачами. Личные вопросы, философские разборы, помощь в сложных решениях, анализ собственных писем и поведения, разговоры о книгах — всё работает. Цель — нащупать границы: где модель сильна, где имитирует, где врёт, где удивляет. Это и есть интуиция.

Шаг 4. Включите дополнительные функции

Базовый чат — это только верхушка. Большинство современных моделей умеют гораздо больше, и именно тут начинается «вау»:

• Deep Research / Глубокое исследование. Модель за полчаса собирает многоисточниковый отчёт по вашей теме — десятки источников, противоречия, выводы. Это меняет ваш способ готовиться к встречам и разбирать новые рынки.
• Создание презентаций. Большинство top-моделей умеют сразу собирать слайды на основе брифа. Не финальный продукт, но черновик за 5 минут вместо вечера работы помощника.
• Анализ документов. Прикрепляете PDF, DOCX, таблицы — модель работает с содержанием, отвечает на вопросы, ищет противоречия, делает summary.
• Голосовые разговоры. Для длинных аналитических диалогов на ходу — в машине, на прогулке, между встречами. Это формат, в который многие CEO влюбляются за неделю.

К концу выходных у вас будет личное ощущение, чего стоят модели. Этого достаточно для всех управленческих разговоров про AI на ближайший год.

AI-агенты для руководителей — следующий уровень после ассистентов

Когда базовые ассистенты освоены — есть совсем другая лига, которая разрывает шаблоны. И это, без преувеличения, верхняя полка того, что сейчас умеет AI.

AI-агенты — это модели, которые не просто отвечают, а сами запускают действия: открывают файлы, пишут код, ищут в интернете, выполняют команды, тестируют, исправляют ошибки. Не «дай ответ» — а «сделай работу». Это качественно другой инструмент: AI впервые ведёт себя как самостоятельный исполнитель, а не как умный собеседник.

Главные игроки на сегодня:

• Claude Code (Anthropic) — пишет код вместе с вами или за вас, читает целые проекты, делает изменения, запускает тесты, дебажит. Сейчас фактический стандарт.
• Codex (OpenAI) — то же направление в экосистеме OpenAI, тесная интеграция с ChatGPT.
• Antigravity (Google) — относительно новый игрок, агент-IDE с глубокой Google-интеграцией.

Овладеть силой агентов реально может любой человек, не только технические специалисты. Это не магия и не «нужен IT-бэкграунд» — это новый интерфейс работы с AI, и осваивают его за дни, не за годы. Для CEO, собственника, операционного директора это один из сильнейших инструментов и навыков, появившихся за последнее десятилетие — и на моей шкале AI-форматов агенты стоят на верхней полке.

Поэтому искренне советую погружаться в агентов сразу после базовых ассистентов. Не «как-нибудь потом», не «если бизнес связан с технологиями» — сразу и целенаправленно. Через год разрыв между руководителями, которые ими овладели, и теми, кто отложил, будет заметным.

Если хочется зайти в агентов не одному — в Личном AI-партнёре это один из частых первых сценариев. Берём ваши реальные задачи, ставим под агента, смотрим что получается. Час разговора на знакомство — посмотрим, что у вас попадает в эту нишу.

Честность как обязательное условие партнёрства

Когда вы переходите от «пощупать» к работе с AI-партнёром, всплывает пункт, который обычно никто не озвучивает: AI-программа работает только если обе стороны говорят честно. Не «вежливо», не «корректно» — именно честно.

С вашей (CEO) стороны:

• Чего вы реально хотите. «Нам нужна AI-трансформация» — пустая формулировка. «Мы теряем долю рынка, и я подозреваю, что AI-конкуренты быстрее работают с клиентами» — это разговор.
• Чего вы боитесь. Что не разберётесь. Что подписали лишнего. Что упустили момент. У хорошего AI-партнёра на эти страхи есть язык.
• Реальную цель, а не ту, что в quarterly отчёте. Если вам нужно «показать совету директоров, что мы что-то делаем с AI» — скажите это. Это другая задача и другой бюджет.

С моей (AI-партнёра) стороны:

• Что AI не может — а не только что может. «Эта модель не справится с такой задачей в продакшене» — нормальная фраза.
• Где будет грязно. AI-программы редко идут гладко. Обещают чистый путь — это маркер.
• Реальные сроки и гипотезы, которые скорее всего не сработают — до того как мы потратим месяц на их проверку.

Я регулярно сталкивался с тем, что внешний AI-специалист говорит одно, а имеет в виду другое: продаёт «AI-стратегию», а планирует продать вам годовое обслуживание; обещает «команду экспертов», а пришлёт двух джуниоров; говорит «мы это умеем», когда «это» — пограничная зона. Это треш, и для C-suite особенно опасно.

Если откликается это про честность с обеих сторон как базу — у нас сходится главное. В Личном AI-партнёре эта рамка — фундамент: разбираем именно ваши вопросы на ваших задачах, без продажи ненужного объёма работ. Если хочется на берегу посмотреть, подходим ли друг другу — час разговора на знакомство, без обязательств с обеих сторон.

Куда дальше — три двери

После личного опыта появляется выбор. Не один путь, а несколько:

• Можно остановиться. Личное использование AI само по себе ценно. Вы быстрее принимаете решения и работаете с информацией — этого может быть достаточно на ближайшие месяцы.
• Можно запустить тактический пилот в одной функции компании. Возьмите процесс, ближайший к вашему собственному опыту — там вы лучше всего оцените результат. Маленький, конкретный, с понятным критерием успеха.
• Можно зайти в Личного AI-партнёра. Регулярные 1-на-1 сессии: разбираем ваши вопросы по AI на ваших задачах — гипотезы, модели, предложения подрядчиков, как двигать AI в компанию. Беру 3–4 человек одновременно — формат, где глубина важнее объёма.

Все три двери — нормальные. Без личного понимания все три — лотерея.

FAQ

А если у меня нет времени на «выходные с AI»?

Час в неделю в течение месяца — рабочий минимум. Меньше — недостаточно для формирования интуиции. И ещё: час в неделю CEO лично почти всегда дешевле, чем 6 месяцев AI-программы вслепую.

Какую модель попробовать первой?

Любую из топ-3 (Claude, ChatGPT, Gemini) — не важно. Они отличаются деталями, но общее ощущение возможностей дадут все три. Важнее то, на каких задачах вы их будете мучить, а не выбор бренда. Менять модели имеет смысл потом.

А агенты — это сильно сложнее?

Сильно интереснее, но не сильно сложнее в первом касании. Если базовые ассистенты освоены — на агенте вам нужен один-два сеанса наблюдения, чтобы поймать «вау». Глубокое погружение нужно только тем, кто реально хочет встроить агентов в работу. Для C-level задача — увидеть и понять масштаб, не стать пользователем.

Что я скажу команде, пока сам пробую?

Ничего. Команде вы транслируете решения, а не процесс их принятия. Пока вы не сформировали личное мнение — у вас нет решения, которое стоит транслировать. Молчание лучше, чем «давайте использовать AI», сказанное без понимания.

Об авторе Егор Борисенко

AI-консультант для крупного бизнеса. Помогаю руководителям выстроить AI-слой поверх существующих процессов: стратегия, обучение команды, прототипирование инструментов, личное партнёрство с C-suite. Работал с Минцифры РФ, телекомами, девелоперами, юридическими фирмами, университетами и под мандатом ЮНЕСКО.

Telegram Связаться