делегування – останні статті та новини

Юліана Чижова, GTM-стратегиня та співзасновниця спільноти Catalyst Bay, керувала командою у 65 людей, а тепер основну частину роботи виконує сама разом з алгоритмами. У колонці для Happy Monday вона пояснює, які завдання можна доручити моделі вже сьогодні, а де та регулярно підводить. За даними Anthropic Economic Index, 86% користувачів визнають, що штучний інтелект пришвидшує їхню роботу, але переважна більшість застосовує його як помічника, а не як заміну спеціаліста. Чижова підтверджує цю картину власною практикою: моделі пишуть чернетки дописів, статей і листів, сегментують базу з понад 1200 контактів за ролями та компаніями, готують стислі підсумки зустрічей із розшифровок Fireflies і навіть ведуть повний редакційний цикл партнерської розсилки — від нагадувань команді до фінального чекліста. Головна помилка при делегуванні, намагання автоматизувати все одразу. Чижова радить починати з одного завдання, яке дратує найбільше: тижневий звіт чи розбір контактів після конференції. Далі варто прописати контекст компанії й стилю в окремому файлі, підключити реальні дані з пошти, Slack і Notion, а кожну правку перетворювати на нове правило для моделі. Лише після кількох чистих перевірок завдання можна ставити на автоматичний розклад. Помилки алгоритмів: дати, імена та застарілі рейтинги Помилки трапляються там, де потрібна точність, а не швидкість. У одному з автоматичних підсумків зустрічі алгоритм переплутав дату дедлайну: написав 31 серпня замість 31 липня, а подію переніс із Сан-Франциско до Лондона. В іншому випадку розшифровка перетворила ім'я Vincent на Earth. Тексти від моделі також виходять надто гладенькими: симетричні звороти й фрази, які жодна жива людина не скаже вголос. За словами Чижової, лікує це лише постійно оновлюваний список заборонених конструкцій. Є категорія рішень, яку Чижова не довіряє алгоритму ніколи: імена, дати, назви компаній і цифри зростання, що йдуть у публікацію без підтвердження живою людиною. Під ручним контролем лишаються гучні заяви на кшталт «ми №1», перевірка існування нових контактів (один кандидат із LinkedIn виявився ботом) і будь-яка незворотна дія, надіслати лист, опублікувати текст чи видалити документ. Для українських компаній, що масово впроваджують моделі штучного інтелекту у маркетинг, продажі й підтримку клієнтів, досвід Чижової дає готовий алгоритм безпечного делегування: почати з рутини, описати контекст бізнесу і стиль бренду, підключити реальні дані команди, а фінальну вичитку цифр, дат та імен лишити за людиною. Особливо це стосується стартапів і малого бізнесу, де немає окремого відділу фактчекінгу, а помилка в даті дедлайну чи назві клієнта одразу коштує репутації. Читайте також: Штучний інтелект і майбутнє професій: як AI змінює ринок праці