Как мы сэкономили 40% времени с помощью ИИ и почему это был один из самых полезных экспериментов в моей практике

В начале 2024 года я запустил внутренний проект по системному внедрению ИИ в одну из продуктовых команд. Это был b2b SaaS - небольшая, но крепкая команда: около 25 человек, из них 10 в продакте и разработке, остальные - маркетинг, саппорт, продажи. Задача была простая: перестать бояться нейросетей и попробовать встроить их в реальные процессы, без хайпа и фанатизма.

Сейчас, спустя почти год, я уже занимаюсь другими проектами, но тот эксперимент был важным этапом. Он дал мне очень чёткое понимание, где ИИ работает на практике, а где - остаётся игрушкой. Делюсь опытом. Возможно, он сэкономит вам месяцы проб и ошибок.

Всё началось с одного разработчика, который в свой первый рабочий день прикрутил генератор SQL-запросов через ChatGPT. Это была не революция, но сигнал: если даже новый человек сразу использует ИИ, значит, потенциал тут огромный. Мы начали раскапывать - и очень быстро нашли десятки точек роста.

Первым пошёл контент. До этого маркетинг писал статьи в блог вручную - 1,5–2 дня на один материал. Мы внедрили связку: драфт - через ChatGPT, финальная правка - руками. В итоге стали делать по статье за полдня. А через месяц трафик начал расти - на органику это повлияло моментально. Люди не перестали писать, просто стали делать это быстрее и с меньшими затратами.

Следом - саппорт. Мы натренировали GPT-бота на внутренней базе знаний и подключили его к чату поддержки. Операторы получили ассистента, который помогает формулировать сложные ответы или искать нужную инфу. Среднее время ответа упало почти в два раза, а оценки клиентов по чату впервые стабильно перешли за 90%.

Продуктовая команда тоже быстро втянулась. GPT стал инструментом для продактов и аналитиков - генерация user stories, edge cases, подсказки по метрикам. Один из главных инсайтов - продакты перестали ждать аналитику для простых запросов. GPT писал SQL по запросу в духе "churn по сегментам за март", и этого было достаточно, чтобы проверить гипотезу до планёрки.

Дизайн-процессы мы тоже перестроили. С Midjourney и Figma-плагинами стали делать быстрые мокапы, обложки, визуалы для лендингов. Это сильно ускорило маркетинг - теперь не надо ждать визуал две недели. Запускали лендинг за день - раньше это было невозможно.

Конечно, не всё пошло по плану. Мы пытались автоматизировать email-рассылки, полностью доверив их генерации GPT. Получилось плохо: тексты были одинаковыми, "без души", не конвертировали. Быстро откатились. Осознание пришло быстро: ИИ - это не замена, а усилитель. Лучше всего он работает в связке "человек + нейросеть".

Другая ошибка - мы поздно начали обучать команду. Люди просто не знали, как подступиться к ИИ. После пары воркшопов и запуска базы промптов в Notion всё поменялось. Мы сделали подборки под конкретные роли: саппорт, маркетинг, продукт. Интерес к ИИ вырос сам собой - потому что стало понятно, как он помогает решать реальные задачи, а не просто "развлекает".

Сейчас, оглядываясь назад, я понимаю: тот проект стал для меня одной из самых ценных AI-практик за последние пару лет. Не потому что мы "сделали что-то прорывное", а потому что внедрили ИИ в реальную команду без пафоса. Это был рабочий инструмент, не волшебная палочка. Но он сэкономил нам 30–40% времени на рутине, позволил команде сосредоточиться на смысле, дал вдохновение и драйв.

Сегодня я уже занимаюсь другим проектом - строим продукт, где ИИ не просто помогает, а лежит в основе архитектуры. Это совсем другой уровень. Но всё началось с того самого эксперимента в январе 2024 года.

И если вы до сих пор откладываете внедрение ИИ в процессы - совет только один: не ждите, пока станет "понятно и безопасно". Начинайте с простого. Рабочий промпт, полезный плагин, воркшоп на 30 минут. А дальше - оно разгонится само.

Если интересно, могу поделиться шаблонами промптов, инструментами, которые реально сработали, или рассказать, как не утонуть в экспериментах и найти реальную пользу. Пишите - всегда рад обсудить: t.g.: @e_osovsky