Обновить

Брать ключевую задачу для ИИ-автоматизации?

Обычно при выборе области для применения ИИ все берут одну из core-функций компании. Ну типа, если компания делает анкеты для маркетинговых исследований, то автоматизируем это. Либо, если компания, как большинство, имеет много общения с клиентами, то автоматизируем саппорт в чатах или даже продажи в чатах.

Подход вроде логичный, ведь core-задача компании обычно — это то, на что тратится большая часть времени, так ведь?

А вот нет: если вы думаете, что сотрудник банка тратит львиную долю своего времени на банковские дела, на создание ценности для клиента, то вы сильно ошибаетесь. Если вы думаете, что разработчик игры в большой компании тратит большую часть своего времени на разработку игры, то вы опять ошиблись.

Закон больших компаний гласит: 40% времени пожирают рутина и бюрократия. Но ведь остаются 60% для реальной работы? 

А вот нет, потому что человеческая психика воспринимает всё по-другому, и сходить на созвон на час не означает, что выпал только час. 

Иначе говоря, когда вы потратили 40% своего времени на рутину, вы потратите ещё 40% на переключение между рутиной и реальными задачами (чтобы вернуть себе фокус внимания) и чтобы просто восстановиться. 

Когнитивная нагрузка сжирает вашу ману (способность делать дела) независимо от реальной важности задачи.

Банально забронировать себе отпуск в некоторых компаниях может означать не нажатие одной кнопки, а контакты с 3–5 людьми, погоню за ними и волны волнений.

Что все это значит для автоматизации именно через ИИ? ИИ — это первый вид автоматизации, который условно может все. Раньше, если есть тул для автоматизации тестирования, то, по сути, только ее и то с определенными ограничениями он и может делать. А вот ИИ может делать очень разные задачи.

Вывод прост — начинайте автоматизацию с рутины, а не с core-задач компании/команды. Если вы сможете забрать половину рутины у людей, то высока вероятность, что на core-задачу у них выделится не просто больше времени, а больше когнитивной энергии (той самой маны), что даст больше реальной ценности клиенту.

Больше по теме тут.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0
ЕЖЕДНЕВНЫЙ ХАБР | 9 АВГ 2026
Охват59K

Что видит DPI, и что мы попробовали у него отобрать

Последние пару лет я работаю в команде, которая занимается устойчивой к DPI (Deep Packet Inspection) туннельной инфраструктурой — по сути, альтернативой классическому VPN.

Когда начинаешь заниматься этим всерьёз, довольно быстро обнаруживается неприятная вещь: шифрование само по себе давно уже не означает, что трафик нельзя распознать. Содержимое пакетов действительно можно скрыть, но пакет от этого не исчезает. У него остаются размер, направление, время появления; соединение начинается с определённой последовательности сообщений, TLS-клиент определённым образом представляется серверу, поток ускоряется, замедляется, замирает и снова начинает передавать данные.

Для человека всё это выглядит как куча зашифрованных байтов. Для классификатора — как вполне пригодный набор признаков.

Поэтому значительная часть нашей работы в итоге свелась не к тому, чтобы «зашифровать ещё сильнее», а к более практическому вопросу: что именно видит наблюдатель снаружи и по каким признакам он может решить, что перед ним не браузерный трафик, а туннель.

Об этом и расскажу.

Что видит DPI, и что мы попробовали у него отобрать

Публикации