Карьерный рост AI-ассистентов: как из базовой модели создать цифрового топ-менеджера
300 AI-агентов, 10 департаментов, сотни апгрейдов и регулярный карьерный рост — так выглядит моя экосистема AI-ассистентов 👌
Недавно некоторые из них получили очередное повышение и сдали экзамен живым людям, на реальных кейсах 😳😉
Директором по продажам стал бывший РОП, а контент-менеджер перешел на уровень контент-стратега.
Как AI-ассистенты делают карьеру?
Какие подводные камни ждут их на пути и какие мифы придётся разрушить? ))
🤝1 уровень карьеры AI: "Привет! Чем могу помочь?"
На этом этапе AI - набор алгоритмов с огромной базой знаний, которой почти не пользуется. Он знает теорию, но не понимает контекста.
Примерно так большинство людей используют ChatGPT — задают вопросы и получают стандартные тексты.
Как сделать AI умнее?
Обучить работать с бизнес-сценариями. Указать ключевые термины, роли, глубину анализа. Добавить связи между областями знаний.
Например, связать маркетинг с аналитикой, продажи с клиентским опытом.
Дополнительно дать глубокий и обширный контекст сииуации. Встраивание в нужную систему координат позволит ему не просто отвечать, а анализировать.
Разница:
Обычный AI: "Уточните вопрос."
Обученный AI: "Вы хотите повысить конверсию? Судя по вашим данным, основные точки роста — это воронка ретаргетинга и увеличение LTV."
🤝2 уровень карьеры AI: "Кажется, я понимаю, что тут происходит..."
На этом этапе AI распознает паттерны, вычленяет важные нюансы и избегает поверхностных решений.
Но чтобы он действительно выполнял часть обязанностей специалиста, его нужно доработать.
Что добавляем?
1. Обучение работе с метриками. Для точных прогнозов нужны данные.
Интегрируем AI с BI-системами. Используем ML-модели для обработки данных (например, для анализа коэффициентов конверсии).
2. Прогнозирование вероятных исходов GPT может строить гипотезы, но не может делать точные предсказания без машинного обучения.
Добавляем модели предсказательной аналитики.
Обучаем AI интерпретировать данные в контексте бизнеса, а не только выдавать статистику.
Разница:
Базовый AI: "Хотите увеличить конверсию? Вот стандартные методы."
Обученный AI: "Ваш трафик высокий, но CR низкий. Вероятно, проблема в слабом оффере. Давайте протестируем новый лендинг с другим триггером."
🤝3 уровень AI карьеры: "Могу думать?"
На этом этапе AI выявляет проблемы и предлагает решения.
Что добавляем?
1.Модели прогнозирования. Например:
Time Series Forecasting (анализ спроса, сезонности). Regression Models (оценка вероятности событий). Bayesian Networks (анализ неопределенности и рисков).
2.Разные стили мышления Для аналитики — обучаем анализу кейсов, SWOT, PEST. Для стратегии — учим работать с гипотезами, конкурентным анализом. Для креатива — встраиваем техники генерации идей (SCAMPER, ассоциативное мышление).
3.Адаптивные сценарии GPT не запоминает данные, поэтому подключаем: Fine-Tuning (обучение модели на данных бизнеса). Векторные базы знаний для долговременной памяти. Интеграции с CRM, BI, API, чтобы AI мог работать с актуальными данными.
Разница:
Менеджер: "Как увеличить продажи?"
Базовый AI: "Попробуйте больше звонков и ретаргетинг."
Продвинутый AI: "Анализируя вашу CRM, вижу, что 70% клиентов уходят на этапе согласования. Предлагаю новый скрипт продаж, ориентированный на закрытие возражений."
🤝4 уровень AI карьеры: "Знаю, что делать. Дайте больше данных!"
На этом этапе AI может анализировать большие объемы данных, выявлять тренды и корректировать стратегию в реальном времени.
Что добавляем?
Работа с динамическими данными. Интеграция с CRM, финансовыми системами, ERP. Связь с BI для анализа изменений в реальном времени.
Мета-обучение. Настраиваем AI так, чтобы он корректировал гипотезы на основе новых данных.
Глубокие алгоритмы принятия решений. Встраиваем Bayesian Networks, которые позволяют AI учитывать неопределенность.
Используем ML-модели для проверки гипотез (например, анализ эффективности рекламных кампаний).
Разница:
Руководитель: "Как выйти на новый рынок?"
Базовый AI: "Вот аналитика по вашему сегменту."
Продвинутый AI: "Ваши конкуренты уже тестируют этот рынок. Вижу рост спроса на X%. Рекомендую запустить тестовую кампанию на сегмент Y и адаптировать продукт под локальные потребности."
😳 Мифы о карьерном росте AI 😁👌
"Достаточно просто загрузить больше данных, и AI станет умнее"
Нет. Больше данных ≠ больше интеллекта. Без структурирования информации AI просто запутается.
"AI заменит сотрудников"
Нет. Но AI + человек заменит 10 сотрудников, если настроить систему правильно.
"Чем дольше AI работает, тем он умнее" Нет. AI не "развивается" сам по себе. Без регулярного обновления он просто использует старые паттерны.
📌Как понять, какие ассистены вам нужны? Использовать и не переплатить 😎
Определите ключевые задачи: какие процессы можно автоматизировать?
Что вы готовы делать руками (выгружать данные, делать расшифровку аудио, отдавать ассистенту, выкладывать их, публиковать, пересылать и т.д.)
Опишите алгоритм действий, как если бы вы его описывали новичку, который не знает ни одного вашего регламента.
Оппределите уровень AI: вам нужен базовый помощник или эксперт?
Обдумайте необходимые интеграции с вашими данными, CRM и BI-системами.
И напишите мне 😎😁🤗