Как создать AI-native компанию: от онбординга ИИ-агентов до ИИ-компетенций сотрудников. Позабыты хлопоты Остановлен бег Вкалывают роботы агенты, а не человек... 🤖 С этих строк из известного кинопроизведения хочется начать этот обзор статьи " Your New Job Is to Onboard AI Agents: How AI Native Companies Actually Operate" с портала Creator Economy. Статья очень интересная, выжимка из трех кейсов от реальных игроков рынка. Признаюсь, и сам стараюсь двигаться с компанией в этих направлениях. Итак, поехали💫 Онбординг ИИ агентов и контекст. Текст начинается с классики- контекст инжениринг всему голова. Работа компаний кардинально меняется, тк скоро всем нам придётся нанимать и обучать ИИ-агентов. Поэтому вместо того, чтобы создавать контент для людей, нужно сосредоточиться на создании контекста для ИИ-сотрудников. А кто-то делает это уже. 👍 Почему-то все бегут в AI-native, но забывают, что нужно быть data driven, тк данные основа контекста, с которым работает LLM и авторы это снова подчёркивают. Недостаточно иметь человекочитаемый текст. Он должен быть в машиночитаемой форме, хорошо структурирован и легко доступен для агента. А теперь вспомните свои страницы в confluence, где информация описана так, что даже живой стажёр не поймёт "что, зачем, почему", без структуры, с кучей кроссылок и тп. 😐 Это то без чего все указанное после не будет работать. Агенты, как часть корабля, часть команды. 1. В компании Linear агенты читают обращения клиентов, дробят спецификации на тикеты и даже помогают с кодом. Человек остаётся ответственным за результат, но часть работы полностью отдана ИИ. Авторы призывают не бояться делегировать агентам задачи с управляемым или низким уровнем риска, не говоря уже о рутине. Но опять же важен контекст, а также механизмы трейсинга и контроля. 2. Ramp работают над евангелизмом и ввели 4 уровня AI-зрелости: L0 - иногда использует ChatGPT (со временем "вылетит" из пулла) L1 - экспериментирует L2 - создаёт приложения под себя L3 - строит AI-инфраструктуру для всей команды, создавая нативную систему для ИИ. 3. Ребята из Factory это стартап на $300 млн с штатом в 55 чел. Вместо продактов и инженеров нанимают продакт-инженеров. Их рабочий цикл день: - анализируют ошибки AI-агентов - исправляют их через Markdown файлы скиллов - делают код-ревью только самых рискованных правок, остальное делают агенты. В итоге авторы выделяют 5 правил AI-native компании: 1️⃣ Агенты - такие же сотрудники. Добавляйте их в проекты и упоминайте в задачах. 2️⃣ Кодируйте экспертизу в скиллы (текстовые файлы, понятные и людям, и ИИ). 3️⃣ Внедряйте, а не запрещайте. Уберите преграды для AI. 4️⃣ Меняйте найм - проверяйте AI-навыки на собеседованиях. Мы, кстати, даём тестовые с ИИ-инструментами и делаем кейс интервью с лайвкодингом. 5️⃣ Измеряйте AI-профессионализм прозрачной статистикой и выстройте систему мотивации для проникновения ИИ в бизнес процессы и разработку. Upd. 📦 добавил ещё пару пунктов от себя.👇 6️⃣ Обучение текущего стафа. Мало нанимать только AI-нативных ребяток, нужно учить текущих сотрудников. С системой мотивации из п5 будет пушка комбо. 7️⃣Меморандумы, правила и соглашения. Необходимо перевести процессы на рельсы способствующие продвижению новых инструментов, техник. Убрать ненужную бюрократию, тормозящую adoption. Но помнить об этике и правилах гигиены работы с AI. Теперь вы знаете, что делать. Stay tuned 🦾