Внедрение ИИ: от Build к Discover
Современные технологии позволяют создать AI-агента всего за несколько часов. Однако эта простота часто вводит бизнес в заблуждение относительно истинных точек применения искусственного интеллекта. Многие компании традиционно начинают с фазы «Build»: выбирают модель, интегрируют ее с существующими системами вроде Jira, GitHub и MCP, а затем выстраивают рабочий процесс. Только после этого этапа они пытаются определить, какую именно проблему удалось решить.
Аудит контекста и контекстный долг
Редакция PROSTO24 разбирает альтернативный подход, который предлагает сфокусироваться на поиске проблемных зон до начала разработки. Этот метод предполагает выявление мест, где команды тратят значительное время на восстановление контекста, ручную координацию задач и постоянное переключение между различными системами. В основе такого подхода лежит концепция контекстного долга и проведение Context Audit.
Цель аудита — не только обнаружить эти неэффективные процессы в инструментах вроде Jira, Confluence и GitHub, но и критически оценить, какие из них действительно требуют автоматизации. Не каждая выявленная проблема гарантирует целесообразность внедрения AI-решения. После проведения аудита и определения критических точек, компании могут перейти к более осмысленному внедрению, следуя циклу Discover → Build → Measure.
Очень интересная мысль про контекстный долг! Всегда казалось, что ИИ — это про автоматизацию всего подряд, а тут такой акцент на предварительный аудит. Хотелось бы узнать, какие метрики или критерии используются при оценке «контекстного долга»? И как определить, что проблема действительно требует ИИ, а не более простых организационных изменений? Или это и есть часть аудита? Было бы здорово обсудить примеры таких аудитов!