10+ AI-агентов на Claude Code и Kaiten: опыт директора, который почти вышел из операционки
«А что если заменить целую команду ИИ-агентами?» — этим вопросом в конце декабря прошлого года задался Игорь, директор компании «Эрегион» и давний пользователь Кайтена. Он решил проверить идею на практике и понять, что из этого получится и как вообще все грамотно организовать.Первые внедрения ИИ Игорь сделал в процессах «Кабель.РФ». А уже к июню небольшой эксперимент вырос в целую систему, где 10+ ИИ-агентов в фоне закрывают продуктовые и IT-задачи. Причем Игорь подключается всего несколько раз за проект — на старте, приемке прототипа и в конце.
10–15 багов в месяц превратились в 200–300 — а кому их фиксить?
Фиксить рутинные баги — это отстой. Никто в здравом уме не просыпается с мыслью: «О, как же я хочу сегодня весь день ковырять чужой легаси-код, чтобы понять, почему кнопка в IE11 уезжает на три пикселя влево!»
50% сотрудников скрывают ошибки: что с этим делать руководителю и команде
Сотрудник заметил проблему в отчете/коде/проекте и решил никого не дергать, чтобы не выглядеть слабым. В итоге ошибка всплыла позже и стала стоит компании дорого. Мы провели совместное исследование с «Работа.ру» и узнали, что 50% россиян скрывают свои промахи на работе. 71% сталкиваются с повторяющимися ошибками, а 61% видят: их руководители сами не готовы признавать ошибки. Ниже — подробный разбор страха ошибок и того, как с ним бороться. Статистика: что стоит за процентамиНаше совместное исследование
Делегировать рутину, а не ответственность: как ИИ-автоматизация проникает в управление проектами
Разберем, как ИИ работает в контексте управления процессами: от возможностей моделей до того, какие задачи реально автоматизировать и где ИИ может дать ощутимый эффект эффект. А на примере управления проектами расскажем, как встроенные решения внутри Kaiten помогают создавать задачи, отслеживать статусы и собирать отчеты, не заменяя людей, а помогая им сосредоточиться на важных делах.Почему бизнесу нужны ИИ-инструментыКаждый раз, когда на рынок приходит новая технология, компании проходят один и тот же путь: сначала — осторожность, потом — интерес, потом — принятие. С ИИ сейчас происходит ровно то же самое.
Мы ввели правило «Сначала спроси у нейросети» — и вот что из этого вышло
Мы решили попробовать в Kaiten новый подход: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. И это сработало хорошо — взаимодействие в команде стало эффективнее, а точечное использование ИИ превратилось в системную практику. Про наш опыт с нейросетями — ниже.Три уровня применения: коротко о том, как мы используем ИИВ наших командах сотрудники используют ИИ на 3 уровнях:Уровень 1 — персональная эффективность. Каждый пробовал инструменты для своих задач: кто-то писал тексты, кто-то искал информацию, кто-то обрабатывал данные. Это работает, но результат остается точечным.
Как повысить удовлетворенность разработчиков и других сотрудников в Agile — объясняем в пазлах
Разработчики делают задания ради галочки, в их глазах больше не горит огонь, а число инновационных идей от девелоперов уменьшилось? Нет, сотрудники не обленились. Им просто не хватает мотивации для эффективной работы. Разбираемся вместе с командой системы управления проектами Kaiten и консультантом по современному менеджменту Neogenda Марией Савельевой, как вернуть мотивацию IT-команде.
