Как использовать ИИ в работе: что я отдаю ИИ, а что оставляю себе

Как использовать ИИ в работе, проще всего показать на своей. Я строю бизнесу системы: CRM, телефонию, интеграции, приложения для сотрудников. ИИ у меня работает каждый день: пишет код, разбирает логи, готовит черновики отчётов. Но есть вещи, которые я ему не отдаю ни при каких сроках. Ниже правило, по которому проходит граница, три вопроса, чтобы найти такие задачи у себя, и как это выглядит на практике.

Как можно использовать ИИ в работе: одно правило

Правило такое: ИИ делает то, что я могу проверить быстрее, чем сделать сам. Всё, где проверка невозможна или ошибка необратима, остаётся у меня.

Чтобы применить его к своей работе, задайте три вопроса любой повторяющейся задаче:

• Проверить результат быстрее, чем сделать? Письмо по шаблону, сводка созвона, таблица из текста: да. Расчёт зарплаты: проверка займёт столько же, сколько расчёт
• Ошибка дешёвая и заметная? Опечатку в черновике письма вы увидите. Ошибку в сумме счёта, ушедшего клиенту, увидит клиент
• Задача повторяется? Разовую задачу проще сделать самому, чем объяснять. Задачу, которая повторяется каждый день, выгодно объяснить один раз

Три «да» означают хорошего кандидата. Начните с него и первые две недели проверяйте каждый результат. Если хотя бы на один вопрос ответ «нет», начните с другой задачи. Похожий тест для бизнеса целиком, а не для личной работы, я разбирал в посте про то, как внедрить ИИ в бизнес.

Что я отдаю ИИ

Работаю я с ИИ-агентом (Claude Code). Это уже не окно чата: агент открывает файлы проекта, запускает команды и пишет код, а я вижу каждое изменение до того, как оно куда-то уйдёт. Код я руками не набираю: ставлю задачу и проверяю результат.

Что агент делает в обычную неделю:

• Пишет код интеграций. Связать CRM с телефонией, принять заявку с сайта в сделку, выгрузить данные из системы без нормального API. Проверяю на тестовых данных
• Сверяется с документацией. Перед работой с чужой системой агент читает её актуальную документацию, а не то, что помнит: системы обновляются быстрее, чем обучаются модели
• Разбирает логи. Когда что-то сломалось, агент читает логи и находит место, где сценарий упал. Решаю, что с этим делать, я
• Готовит черновики. Отчёт для клиента, инструкция для сотрудников, план проекта. Черновик всегда переписывается, но с пустого листа я больше не начинаю
• Ведёт записи по проекту. Что сделано, почему так, что сломалось и как чинили. Через месяц это читаю я или следующая сессия агента

Последние два пункта есть в любой офисной работе, не только в моей. Как ИИ работает внутри бизнеса, а не у меня на столе, я описывал отдельно: расшифровка созвонов и ввод накладных. Где ИИ ставить не стоит, тоже отдельный пост.

Что я ИИ не отдаю

• Разговор с клиентом и решение, что строить. ИИ не знает, что владелец сказал между строк, кто в компании будет пользоваться системой и кто будет против. Процесс я разбираю сам, ИИ получает уже готовую задачу
• Проверку на живом процессе. Агент может написать «готово» и ошибиться. «Готово» для меня значит, что я прогнал сценарий на тестовых данных и увидел результат
• Всё необратимое. Удаление данных, изменения в рабочей системе клиента, деньги, сообщения людям. Агент готовит, нажимаю я
• Утверждения о фактах. ИИ уверенно пишет о том, чего не проверял

Пример последнего. Для статьи про переезд с Битрикс24 нужно было ответить, выгружается ли через API история изменений полей сделки. В документации есть метод с подходящим названием, но это журнал безопасности, а не история сделок. Ответ дала проверка на тестовом портале: сумму в сделке поменяли, а через API видно только текущее значение. В статье я так и разделил: что проверил руками, а что знаю только по документации.

Пять правил, которые я задаю ИИ-агенту

Без правил агент работает как быстрый новичок: делает много, уверенно и не всегда то. Поэтому у каждого моего проекта есть файл с правилами, который агент читает в начале работы. Вот те, что подходят для любой работы с ИИ:

1. Три попытки на один подход. Если решение дважды не получилось и ничего нового не выяснилось, агент меняет подход или останавливается и пишет, что пробовал и какая была ошибка. Иначе он может долго чинить одно и то же
2. «Готово» только после проверки. Не «должно работать», а запущенная проверка и её результат. Если что-то пропущено, так и сказать
3. Рабочие данные не для экспериментов. Проверки только на тестовых данных, настоящие заявки и база клиента в тестах не участвуют
4. Необратимое только по моей команде. Агент готовит изменения, а публикует и удаляет только с моего «да»
5. Записывать решения. Почему выбрали одно, а не другое, что ответил клиент. Например: клиент отказался от готового коннектора к бухгалтерии, потому что счетов меньше сотни в месяц. Следующая сессия не начинает с нуля и не предлагает отвергнутое

Статьи в этом блоге делаются по той же схеме: черновик готовит ИИ по моим материалам, вычитывают три агента с разными ролями (редактор, скептик из читателей, проверяющий факты), последнее слово за мной.

Если нашли у себя повторяющуюся задачу, прикиньте в калькуляторе потерь, сколько часов в месяц она съедает. А если хотите понять, что из этого отдать ИИ, а что системе на обычных правилах, напишите мне: посмотрю на задачу и скажу, с чего начать.