Быстрые спойлеры для тех, у кого мало времени
Невозможно получить внятный эффект от трансформации только части бизнес-процесса, например, ии-зировать только, блок ИТ, а продуктологов и маркетинг оставить "как есть". При таком подходе результат один - сотрудники, продолжают считать на калькуляторе, а результат вбивают в ячейку в Excel. Чтобы получить эффект на расходы или на скорость работы, начинать трансформацию стоит с самого начала - с менеджеров и продуктологов, которых научили принципам работы ИИ, и которые начали ставить правильно задачи и требовать корректных результатов от остальных подразделений.
Если интересно, как в этом помогает Брэнзи, добро пожаловать под кат!
Почему я вообще размышляю на этот счет?
Прошлая статья о Брэнзи на Хабре выходила достаточно давно, в тот момент я занимал должность вице-президента по развитию экосистемы и маркетингу в компании МТС. Брэнзи для меня был проект для души, который придумывал и кодил я сам, с помощью которого я держал руку на пульсе технологий, оценивал их влияние на бизнес, и понимал, сколько реальных трудо-часов стоит каждая доработка, ну и, конечно, трекал всю деятельность подразделений, которые входили в мой блок. Было удобно, прозрачно и веселом, а потом пришел ИИ.
И казалось, что сейчас всё должно поменяться, все процессы должны видоизменится и адаптироваться под ИИ. Забегая вперед, скажу, что ничего из этого пока не произошло.
Немного истории о внедрении ИИ в корпорации глазами ушедшего из корпорации сотрудника.
Как вы понимаете, у меня был непосредственный опыт и понимание того, как рынок старается выиграть гонку ИИ. Сегодня мне об этом думать порой даже смешно, но тогда это было чем-то новым и неизведанным, от чего казался большой потенциал.
Какую гонку решили выиграть корпорации и почему они вообще заинтересовались ИИ? Ответ очень прост - западный вайб ИИ ощущался как возможность сократить численность персонала за счет автоматизации процессов. Сила этой мысли до сих пор будоражит российский рынок, она легко продается, чем пользуются все, начиная от блоггеров в социальных сетях, заканчивая руководителей разных уровней в крупных компаниях. "Мы сократим штат на 30% в течение 2х лет и переведем всё на ИИ", "Я уволил свой отдел маркетинга и теперь за них 24/7 работает OpenClaw". Эти заявления раз за разом появляются в разных каналах и для разной целевой аудитории. Именно ощущение упущенной возможности на протяжении всей истории сокрушало финансовые рынки и сделало банкротами миллионы человек по всему миру. "Вы все еще не внедрили ИИ? Тогда мы идем к вам!"
Правда жизни в том, что пока на рынке нет ярких примеров, как корпорации в промышленных масштабах удалось сократить расходы за счет частичной автоматизации. Заявлением много, но все они выходят еще до того, как кто-то реально начинает что-то делать. Зато получилось увеличить штат за счет дополнительных людей, которые должны были разобраться в том, как внедрить ИИ и кому он должен помогать. Ни у кого не было уверенности в том, что они понимали, как это сделать, за точно была уверенность в том, что такие люди нужны и им можно вменить определенную ответственность.
Вторая важная особенность заключается в том, что руководство не очень понимает, что такое ИИ, и чем разница между co-pilot и агентом полного цикла, и почему они по разному влияют на трансформацию процесса. Это просто как пример, который не касается какой-то конкретной компании, а касается широкой массы руководителей, для которых ИИ - это инструмент влияния на кейс. Если нельзя добавить строчку со словом "ИИ" в эксельку, которая добавит повышающий коэффициент к выручке или прибыли, тогда и незачем вообще об этом думать. Всё должно сводиться к табличному управлению, потому что так привычнее. Если нет, тогда это RnD, которое "обсудим как-то потом, потому что сейчас денег нет".
Получается, вся вина на руководителях, что-ли? Конечно, нет. Рядовые управленцы и сотрудники тоже виртуозно используют ситуацию, чтобы высвободить время для себя, а окружающим объяснить, что их труд, благодаря ИИ, стал еще сложнее, ведь у него сплошные галлюцинации и проверять его намного дольше, чем сделать самому, поэтому команду нужно увеличить. Получается замкнутый цикл - одни хотят сокращений, но не знают кого, другие не хотят, чтобы их сократили и рассказывают, что ИИ только усложняет жизнь.
Сработал вполне закономерный процесс выживания в корпоративной борьбе - если не можешь победить в одной гонке, победи в другой. Если текущий ИИ не смог трансформировать процесс, значит нужно разработать свой ИИ, который сможет! И в данной ситуации получается win-win почти для всех, ведь это и вера в будущее, и независимость от глобальных корпораций, вроде OpenAI, и сохранение штата и зарплат. Почему "почти"? Потому что инвесторы фактически финансируют гонку, которую невозможно выиграть, просто сравнив масштабы инвестиций, но оркестр играет, пока корабль плывет, а упускать возможность точно не хочется.
Лирическое отступление о вербальном мыльном пузыре
А ваша компания уже внедрила суммаризацию переписки в почте на собственной или на opensource-модели? Вы уже один раз успели нажать на кнопку и поняли, что проще прочитать по диагонали всю переписку, чем разобраться в итогах суммаризации ? Если еще нет, тогда ожидайте, уверен, что скоро испытаете этот чудесный опыт, когда вы словите скорее ощущение от чтения детективного романа, чем от рабочей переписки. "И тогда он неожиданно сказал.. но ему резко возразили... и он не согласился... но ему снова возразили". Технически, суммаризация работает, практически - нет.
Суммаризация - это одна из первых фичей генеративных моделей. Прекрасное слово, которое приятно было запомнить и ввернуть в разговор. Ведь это что-то новое, похоже на настоящий ИИ, отлично продается инвесторам, потому, что им тоже хочется ощущать себя на острие технологий, осталось только придумать, куда внедрить. Проблема этого слова в том, что оно настолько прекрасно и так сильно дает ощущение прорыва, что все остальные слова из мира генеративного ИИ на его фоне выглядят блекло и давать деньги на них уже не хочется. Даже "копайлоты" уже шли с меньшим успехом.
Стадия разочарования в "суммаризации" и "копайлотах" пока не прошла, но этот пузырь точно лопнет. И после него либо наступит отторжение в целом к ИИ, либо бизнес будет вынужден искать новые грабли, например, OpenClaw - очередная имитация настоящего ИИ, построенная на прожорливой трате токенов. (Не подумайте, я восхищен идеей и реализацией OpenClaw! Я просто в ужасе от того, как люди в надежде на быстрый прорыв наступают на те же грабли.)
При чем тут Брэнзи? Или как я переосмыслил продукт после корпорации?
Сразу оговорюсь, что я не стремлюсь к хайпу вокруг очередного пузыря, а стараюсь создать фундаментальный процесс, который окажет долгосрочное влияние на развитие бизнеса.
Брензи - это инструмент для менеджеров и продуктологов по управлению проектами с акцентом на реализацию с помощью ИИ. С помощью него можно ставить задачи так, чтобы их понимал люди или агенты, делать отчеты, а в ближайших релизах - составлять презентации о проделанной работе. И это делается все, с помощью ИИ, чтобы решить одну единственную проблему - люди плохо понимают друг друга, но ИИ отлично понимает ИИ.
Типовая проблема продукта - это жизненный цикл требований к каждому проекту.
Мне сказали, что надо сделать, но я с этим не согласен, поэтому перефразирую на свой лад.
Я согласен или сам знаю, что хочу, но мне сложно изложить.
Я изложил но меня не так поняли.
Меня поняли, но сделали не так, как я ожидал.
В итоге 100500 синков, дейлики, виклики, планирование спринтов, разжевывание требований и все ради того, чтобы человек понял человека.
Если относиться к ИИ, как к инструменту с конкретной задачей, умениями и ограничениями, то все моментально становится но свои места. Codex, Antigravity, Claude Code - создали революцию в подходе к разработке, которую осознали пока еще далеко не все. Это не инструменты, которые пишут код, это инструменты, которые конвертируют требования в код в совершенном виде.
Вот пример плохих требований (это мои старания):
необходимо внести правки в логику свайпов задачи в мобильной версии. Сейчас при свайпе вправо под задаче образуется зеленая подложная, а при свайпе влево - желтая. Задача переносится если свайп задачи был сделан более чем на 50% ширины. Необходимо сделать так, чтобы когда пользовать начинал свайпить подложка не сразу была с заливкой цветом, а сначала только обводкой с цветными буквами, когда свайп превышает 30% подложка заливается цветом, а буквы становятся белыми. В момент перехода из состояния <30% в состояние > 30% нужна минимальная вибрация
А это они же в виде сформулированной задачи в Брэнзи:
ЗАДАЧА: Интерактивные свайпы задач в мобильном TableTabView
Нужно обновить поведение свайпов задачи в TableTabView (мобильная версия). При свайпе вправо должен отображаться индикатор действия с зеленой подложкой, при свайпе влево — с желтой подложкой.
Визуальное состояние подложки должно зависеть от прогресса свайпа:
при начале свайпа (до 30% ширины) подложка отображается без заливки: только обводка и цветные буквы;
при достижении более 30% ширины свайпа подложка заливается цветом, а буквы становятся белыми;
в момент перехода из состояния <30% в состояние >30% должна срабатывать минимальная вибрация.
Логика выполнения действия: перенос задачи должен происходить только если свайп выполнен более чем на 50% ширины.
Проверяемый результат
В мобильном TableTabView: при свайпе вправо/влево корректно показываются зеленая/желтая подложки; до 30% — только обводка и цветные буквы, после 30% — заливка и белые буквы с минимальной вибрацией при пересечении порога; перенос задачи срабатывает только при свайпе >50% ширины.
Такую задачу можно смело передать в агента и быть уверенным в качественном результате исполнения в коде.
Качественные требования на вход -> точный результат на выходе. Брэнзи решает первую проблему "как понятно составить, обсудить и донести, то, что я хочу". Для этого есть:
инструменты формирования требований, который освоит даже начинающий менеджер
привычные доски по управлению задачами для того, чтобы управлять сроками, статусами и приоритетами
чаты, чтобы обсуждать и вносить правки
а в ближайшем будущем еще специальные инструменты для подготовки презентаций для защиты проектов и прочие мелочи, позволяющие скрасить жизнь обычного менеджера, вроде помощника по написанию писем, формированию быстрого отчета о проделанной работе.
Чем меньше бесполезных созвонов, тем больше энергии и личной продуктивности остается у человека, тем больше он может сделать, а не просто присутствовать на встрече и пытаться понять, что обсуждают. Разработчику становится в разы проще, потому что вместо понимания, что от него хотят, он может смело координировать работу агента, который сразу приступает к реализации.
Как это реализовано в Брэнзи
В Брэнзи все задачи заводятся промтом, который структурирует ваши мысли и превращает их в задачу. Проще говоря, вы не думаете над тем, как сформулировать задачу, вместо этого фокусируетесь только на смысловой части. После генерации вы получите встречные вопросы, про недостающую информацию согласно принципам SMART. В правом верхнем углу всегда есть автоматическая оценка по SMART, чтобы вы сразу понимали, как хорошо потрудились.
Роадмап тоже создается промтом "разбей задачу на дизайнера, верстальщика и разработчика" или "раздели задачу на этапы выполнения" и получаем вот такой результат:
Конечно, привычные способы привязать задачу по ссылке или ее названию тоже есть.
К любой задаче можно подключить команду экспертов, которые выскажут свое мнение. Это не инфоцыганство уровня "я уволил весь маркетинг и теперь ИИ делает всё за меня", это полноценные взвешенные комментарии глазами разных экспертов, которые можно тут же выбрать и учесть в постановке задачи:
Чтобы скрасить атмосферу есть роль "Комика", которая пишет достаточно ироничные шутки про задачу.
Обсуждение задач строиться в чате. На уровне проекта включается и выключается "нейтрализатор", этот механизм оценивает, агрессию, оскорбление и давление и переписывает сообщения, если пороговые значения были превышены. Особенно это актуально, когда даешь обратную связь человеку, а тебе не нравится результат. В этом случае Брэнзи поможет тебе сформулировать так, чтобы не убить мотивацию человека трудиться дальше. Я пока еще экспериментирую с настройками нейтрализации, потому что иногда она выдает казусные моменты.
Под капотом всех запросов живет GPT 5.2, который по состоянию на сегодня умеет формулировать мысли получше других нейронок.
Уровни защиты от ошибки
Хорошо сформированные требования, снимают 90% реализации, но в остальных 5%, даже очень хорошо написанные требования, агент может реализовать не так, как ожидалось, почему? Потому что он выбирает свой идеал реализации, который не совпадает с нашим идеалом. Чтобы это исправить есть 2 уровня конкретизации:
Не разрешайте агенту сразу внедрять требования, добавьте к описанию задачи следующее: "Проанализируй файлы в которых будешь делать реализацию и составь план решения. Без прямой отмашки не начинай вносить правки в код." Уточнив план реализации, даем отмашку.
Есть и более экономный, с точки зрения траты токенов, путь: можно воспользоваться инструментом Брэнзи "План для вайбкодинга". В этом случае вы сами передаете только те файлы, вокруг которых нужно строить решение, отвечаете на вопросы и получаете точный план реализации простым языком. Убеждаетесь в том, что план вас устраивается и передаете описание вместе с планом в агента, после чего получаете точный результат реализации. Если снять с агента задачу анализа, на каких файлах нужно строить решение, а сразу передавать решение, то токенов можно сэкономить от 30% до 50% токенов.
Итого: вы не передаете реализацию в слепую, а контролируете сначала то, как будет сделано, прежде чем будут внесены фактические правки в код.
А вот пример, как я недавно попал на 3х дневный простой на корпоративной лицензии, не уследив за лимитом токенов, потому что перешел на свободное общение с агентом, вместо формирования для него конкретного плана реализации:
Что дальше
В мире в очередной раз произошла цифровая революция, которая определила новую роль менеджеров и продактов - вместо синков требуется осмысление и формулирование задачи, которые поймет агент. Это в корне меняет в лучшую сторону качество производственного процесса, его скорости и эффективности, а как следствие - доходов и маржинальности.
Главный вопрос, готовы ли к этому крупные корпорации или пока, что это удел стартапов?
P.S.
Если вам интересно следить за развитие Брэнзи, подписывайтесь на наш основной канал в Телеграмм@branzy_club (пока это не запретили), в который я регулярно публикую информацию о релизах и размышления.
Ссылка на основой ресурс: https://branzy.app
Ссылка, чтобы посмотреть, как это работает: https://www.youtube.com/watch?v=0w_HM-TtZO0&t=167s
