Ваша новая работа — привлечь агентов искусственного интеллекта: как на самом деле работают компании, занимающиеся искусственным интеллектом

In This Article

Дорогие подписчики, последние несколько месяцев я провел собеседования с руководителями компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Теперь я убежден, что: Привлечение агентов искусственного интеллекта и управление ими — это работа, независимо от ваших функций. В этом бесплатном подробном обзоре я хочу рассказать, как три компании, занимающиеся искусственным интеллектом — Linear, Ramp и Factory — применяют этот принцип на практике. Вот несколько цитат каждого из них: Нан Ю (руководитель отдела продуктов, Linear): «У вас будут члены команды ИИ, которым вы сможете назначать задачи и разговаривать с ними точно так же, как вы разговариваете с людьми». Джефф Чарльз (CPO, Ramp): «Если вы не используете Claude Code, независимо от вашей роли, вы, вероятно, неэффективны». Ино Рейес (технический директор, Factory): «Мы систематизировали управление продуктами, интерфейсный интерфейс, анализ данных и многое другое в многоразовые навыки, которые может использовать любой сотрудник». Прочтите, чтобы узнать изнутри, как работает каждая компания, использующая ИИ. Linear: превращение агентов ИИ в первоклассных товарищей по команде. Вы можете @упомянуть агента, чтобы создать и поручить задачу другому агенту. Подход Linear к агентам определяется их продуктом. Нэн (руководитель отдела продуктов Linear) считает, что: Агенты должны быть первоклассными сотрудниками. Вы должны иметь возможность добавлять их в проекты, назначать их задачам и упоминать в комментариях. Однако Нэн также считает, что человек всегда несет ответственность за результат. Вот как Linear создает продукты с использованием агентов на каждом этапе: Поймите проблему. Агенты читают и обобщают все разговоры с клиентами из Intercom, Zendesk и Gong. Они автоматически создают проблемы, устраняют их дублирование в бэклоге и передают их нужной команде. Определите решение. Поскольку у агентов есть доступ к разговорам с клиентами, они могут помочь вам в работе над спецификацией, получая подкрепленную данными информацию из нескольких каналов. Составьте план. Агенты могут разбить вашу спецификацию на конкретные заявки и автоматически направить их нужным командам. В Linear теперь агенты создают большую часть заявок. Задача человека — анализировать свою работу и со временем корректировать контекст. Выполнить. Ошибки и мелкие функции передаются непосредственно агентам, таким как Codex и Cursor. Для сложных функций инженеры запускают Claude Code и используют Linear MCP, чтобы получить полный контекст проблемы. От Нэн: Такое ощущение, что объем того, с чем могут справиться агенты, расширяется с каждым кварталом. Новые модели и комплектующие расширяют границы от простых исправлений к все более сложным проектам. Хотите строить с такими агентами, как Linear? Вот 4 практических шага, которыми поделилась Нэн, о том, что ваша команда может сделать сегодня: Каждый разработчик должен по умолчанию использовать ведущий агентный инструмент кодирования. Это самый простой первый шаг. Предоставьте официальный инструмент (Cursor, Claude Code или Codex) и управляйте им, чтобы видеть использование. Дополните его асинхронным облачным агентом кодирования. Асинхронные фоновые агенты могут за один раз внести большинство небольших изменений и исправить ошибки. Хорошие предложения здесь есть у Cursor и Devin. Настаивайте на том, чтобы дизайнеры и проектировщики работали непосредственно над базой кода. Такие агенты, как Клод, открывают для проектировщиков и дизайнеров возможность легко вносить изменения непосредственно в базу кода. Каждый должен стремиться быть строителем. Менеджеры по проектам и маркетологи должны по умолчанию использовать интерфейс ИИ. Эти функции должны выполнять 80–100 % своей работы через интерфейс чата — будь то Claude, ChatGPT, Notion AI или что-то подобное. Нэн видит будущее, в котором люди будут сотрудничать с агентами на уровне спецификации, определяя, что и почему необходимо создать, а затем передавая все действия агентам, которые будут обрабатывать все последующие этапы. Ramp: измерение уровня владения ИИ на 4 уровнях. Ramp быстро подталкивает своих сотрудников к освоению ИИ на 4 уровнях. Если Linear показывает, как сделать агентов первоклассной частью вашей команды, то Ramp показывает, как заставить всю вашу компанию внедрить их. В 2025 году Ramp выпустит Более 500 функций, доход составил 1 миллиард долларов, и все это было сделано с 25 менеджерами по работе с клиентами. Они добились этого, потребовав, чтобы каждая отдельная функция (инженерия, продукт, дизайн, продажи, маркетинг, юриспруденция, финансы) была внедрена и работала с агентами. Джефф (CPO Ramp) поделился системой оценки навыков ИИ для каждого сотрудника, которую я считаю чрезвычайно практичной:L0: Иногда использует ChatGPT. Эти люди, скорее всего, не останутся в компании надолго. Если вы не инициативны и не настроены на рост использования инструментов ИИ, Джефф говорит, что вам будет очень сложно научить вас преуспевать. L1: Использует и настраивает GPT, проекты и внутренние инструменты ИИ. Эти люди экспериментируют с ИИ, но еще не автоматизировали реальную работу. L2: Создает приложение, которое автоматизирует часть их работы.работа. Эти люди могут коммитировать код или давать содержательные отзывы о работе других людей, используя инструменты ИИ. L3: Разработчики систем. Эти люди создают инфраструктуру искусственного интеллекта и навыки, которые ускоряют работу всех остальных членов команды. Цель компании — подтолкнуть каждого вверх по карьерной лестнице. L0s самостоятельно выбирает выход. L1 становятся L2. L2 становятся L3. А уровни L3 влияют на остальную часть организации. Джефф также поделился 5 шагами, которые может предпринять любая компания, чтобы стать «нативной» ИИ: Устранить все препятствия. Предоставьте доступ к популярным инструментам искусственного интеллекта без ограничений по токенам или бюджетам и создайте внутреннее хранилище навыков искусственного интеллекта, из которого каждый сможет извлечь пользу. Если установка сложна, большинство людей не примут его. Сделайте усыновление видимым. Создавайте общедоступные каналы Slack, где люди смогут делиться тем, что они создали. В общем, продемонстрируйте людей, не являющихся инженерами, которые делают впечатляющие вещи, например, финансируют создание казначейской системы или автоматизируют создание веб-сайтов в сфере маркетинга. Обеспечьте практическую поддержку. Организуйте рабочие часы, к которым каждый может присоединиться, чтобы развивать навыки и рабочие процессы в области искусственного интеллекта. Назначьте экспертов по искусственному интеллекту, вся работа которых состоит в том, чтобы пропагандировать, настраивать людей и помогать им достичь «момента ага». Отслеживайте использование и вмешивайтесь. Ramp отслеживает потребление токенов инструментами искусственного интеллекта на одного сотрудника. Руководство делится этими данными, чтобы создать естественную подотчетность и вмешаться, когда чья-то занятость низкая. Сделайте это обязательным требованием при приеме на работу. PM-интервью теперь включают в себя специальную сессию, на которой вам нужно создать работающий продукт, а затем объяснить, почему вы его создали и как он работает. Джефф резюмировал свою философию лидерства для каждой должности в Ramp в одной строке: Ваша задача — автоматизировать вашу работу. От Джеффа: «Если я скажу своей команде 10 раз, что призыв к действию должен быть выше сгиба, исправление не будет говорить об этом в 11-й раз. Он кодирует эту обратную связь в автоматизированный процесс критики дизайна или навыки искусственного интеллекта, чтобы это никогда не повторилось». когда вы строите вокруг них с первого дня. Factory — это компания по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта, в которой работают 55 человек и оцениваются в 300 миллионов долларов США. Ее структура с самого начала построена вокруг искусственного интеллекта. Вот что их отличает: Нанимайте инженеров по продуктам. Фабрика не нанимает менеджеров по проектированию и инженеров отдельно. Вместо этого они нанимают инженеров по продуктам, которые управляют агентами ИИ и работают с ними. Типичный день выглядит так: Изучите следы работы агентов, чтобы увидеть, где система приняла неправильные решения. Пишите исправления не в виде кода, а в качестве управления (например, обновление навыка, новое правило проверки или усовершенствованная автоматизация). Просматривайте только те PR, которые агенты отмечают как высокорисковые (об остальном позаботятся агенты). Предлагайте новые идеи и обсуждайте расстановку приоритетов с коллегами и искусственным интеллектом. Эта работа непростая и требует более глубокого опыта, но рычаги воздействия огромны. Подготовьте свою кодовую базу для агентов. Агентам нужна кодовая база, с которой они действительно могут работать, чтобы быть эффективными. Factory оценивает базы кода по пяти уровням зрелости, и уровень 3 («Стандартизированный») — это то, к чему большинству команд следует стремиться в первую очередь. Структура готовности агентов Factory. Кодируйте знания в повторно используемые навыки. Как только ваша кодовая база будет готова для агентов, следующим шагом будет предоставление агентам знаний для принятия правильных решений с помощью навыков (по сути, это просто текстовые файлы уценки). Factory использует навыки для кодирования знаний экспертов и компании в нечто, что может использовать любой агент или сотрудник. Вот список навыков, которые Factory использует внутри компании, и ссылки на их файлы уценки, которые вы можете копировать и изменять: Навыки управления продуктом. Принципы продукта, 11-звездочная система взаимодействия (позаимствованная у Брайана Чески из Airbnb), шаблон PRD, критерий оценки и руководство по языку — все в одном файле с уценкой. Навыки интеграции пользовательского интерфейса Frontend. Инструктирует Droid о том, как создавать функции с использованием системы проектирования Factory, соглашений о маршрутизации и стандартов тестирования. Навыки анализа данных AI. Выполняйте исследовательский анализ, создавайте визуализации и создавайте статистические отчеты, используя всю экосистему Python. Навыки использования внутренних инструментов. Создавайте панели администрирования, консоли поддержки и операционные панели мониторинга с надлежащим контролем доступа и встроенными журналами аудита. Навыки программирования на Vibe. Быстро создавайте прототипы новых веб-приложений с нуля с помощью современных фреймворков. Если вы можете превратить в навыки то, что знают ваши лучшие сотрудники, вам не нужно нанимать специалистов для каждой функции. 6 шагов, чтобы применить все это на практике. Подведем итог: адаптация агентов и управление ими становится основной задачей для каждой функции. Вот шесть вещей, которые вы можете применить на практике прямо сейчас:Линейный: каждый разработчик по умолчанию использует агентский инструмент кодирования, такой как Cursor, Claude Code или Codex. Привлеките проектировщиков и дизайнеров к работе с кодовой базой. Пусть они отправляют заявки и отправляют код с помощью агентов. Перестаньте передавать каждое небольшое изменение через инженера. Из Ramp: Измерьте уровень владения искусственным интеллектом в своей команде. Четырехуровневая структура Ramp дает вам общий словарный запас для определения того, где находятся люди и куда им нужно идти. Отслеживайте использование ИИ и учитывайте его ожидания по производительности. Вы не можете улучшить то, что не измеряете, и стимулы имеют значение. From Factory: оцените свою кодовую базу на предмет готовности агента. Используйте уровни готовности агентов Factory, чтобы понять, готова ли ваша кодовая база. Зафиксируйте опыт своей команды в навыках многократного использования. Закодируйте то, что знают ваши лучшие люди, в файлы навыков и упростите их использование как людьми, так и агентами. Прежде всего, привлекайте на борт агентов так же, как вы бы на борту человека. Дайте им контекст, подключите их к своему операционному стеку и возложите ответственность за результаты на человека. Дайте мне знать, что вы думаете в комментариях!

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw