Максим Драница l ИИ Трансформация

А что с безопасностью персональных данных? 🤔

Такой комментарий прилетел под вчерашний пост про отдел кадров на 400 магазинов. Штрафы гигантские, ни один CEO не позволит с этим играть.

Всё так, рассказываю как устроено все изнутри.

Сначала масштаб цифр. Первая утечка персональных данных стоит компании от 3 миллионов рублей. Повторная - оборотный штраф до 3 процентов годовой выручки, минимум 15 миллионов. На таком уровне вопросом занимается лично первое лицо, тут комментатор прав полностью.

⚡️Теперь неприятная часть.
Отсутствие обучения в компании никак не мешает сотрудникам пользоваться ИИ прямо сейчас и приносить вам штрафы.

Человек устроен так, что лишнюю работу делать не станет. ИИ эту лишнюю работу убирает. Желающих вручную перебивать данные из таблицы в таблицу, когда рядом лежит инструмент, найдётся немного.

Разница только в способе. Сегодня они делают это так, как считают нужным: с личного аккаунта, копируя реальные ФИО, адреса и номера договоров в первый попавшийся чат. Без регламента, без маскирования, без вашего ведома и без понимания как все устроено изнутри.Чем дольше компания откладывает обучение, тем дольше живёт с риском, которым никто не управляет.

Как выглядит выстроенный процесс.
В нормальной схеме ИИ персональные данные вообще не видит. Claude Code пишет код, а дальше с данными работает обычный скрипт внутри контура компании, там же, где стоит 1С. Модели показывают структуру таблиц и синтетические строки. Логика «сменилась должность - перевод, сменился адрес подразделения - перемещение» строится на структуре, ФИО и паспорта ей не нужны.

Там, где без реальных записей не обойтись, перед отправкой стоит маскирование. Это обычный код без всякого ИИ: подмена на идентификаторы, таблица соответствия остаётся внутри периметра. Наружу уходит только то, что через него прошло, и аккуратность конкретного сотрудника на это уже не влияет.

Если регламент запрещает любые внешние обращения, ставится локальная модель на сервер компании. Данные не покидают периметр физически, история с трансграничной передачей закрывается целиком.

Честно говоря, часть процессов выносить нельзя вообще, это нормально. Начинать имеет смысл с задач, где ФИО не требуются. Таких в любой компании больше половины.
Запретить сотрудникам ИИ технически невозможно, телефон есть у каждого. Управляемым это становится в момент, когда в компании появляются правила и люди, которые понимают, почему правила именно такие.

Вариантов не много:
1. Обучить команду и ввести общий регламент использования ИИ.
2.Платить штрафы за которые можно купить 10 обучений.

Приходите 28 августа, снимем все эти вопросы и разберем как это выстроить у вас.
https://mdranitsa.com/claude-dlya-biznesa

Шума много, толку мало 🤔

Товарищ рассказал, что на форуме собственники дружно ругают ИИ. Денег не приносит, шума много, толку ноль.
Они правы. ИИ сам денег не приносит.
Дальше история почти всегда одинаковая. Купили подписки на отдел, неделю все игрались, потом каждый вернулся к своей работе. В отчёте появилась новая строка расходов, и появиться там могла только она.

Деньги в этой истории лежат в других местах. Их три, и ни в одном ИИ не работает вместо человека.
Первое место - счета подрядчиков. За сайт под новое направление агентство просило 400 тысяч и полтора месяца. Собрать его можно самостоятельно за два вечера самому. Плюс 90 тысяч в месяц, которые уходили на контент.

Трафик, СММ, копирайтеры, сметчики, юристы, бухгалтерия. Список я могу продолжать долго, и в каждой строке лежит ежемесячный платёж, который перестаёт быть обязательным потому что большую часть работ теперь может закрыть один человек с ИИ.

Второе место - найм, которого не будет. В отделе кадров, про который я писал вчера, шесть человек и 2030 часов в год на ручных операциях. Три задачи из восьми выявленных закрывают целую штатную единицу. Один кадровик со взносами стоит компании около 1,2 миллиона в год. Никого не увольняют. Компания растёт дальше, а седьмого человека нанимать уже не нужно.

Третье место - дыры, которые не видно. У производственной компании мы сводили закупки за два года в одну таблицу и прогнали через анализ. Одну и ту же позицию брали у трёх поставщиков, разброс цены 22 процента, переплата 4,3 миллиона в год. Всё это два года лежало в 1С и никого не смущало, потому что никто не сводил цифры между собой.

Ни в одной из трёх историй ИИ не заменил человека. Он убрал работу, за которую компания платила.
Деньги в бизнесе лежат ровно там, куда собственник давно перестал смотреть. Обычно это самые скучные места: счета подрядчиков, часы ручной работы и таблицы, которые никто не сводил между собой.

Надеяться на то что ИИ принесет вам денег сам, то же самое что отдать деньги на рекламу и расчитывать на новых клиентов просто так.

Не всегда стоит думать где брать новых клиентов и добирать объемы. В большинстве случаев, деньги у вас уже есть, их просто надо найти и вытащить. И как раз ИИ здесь - ваш лучший друг и инструмент.

Посчитайте свои 2030 часов ⌛️

Вчера писал про HR-службу компании: 400 магазинов, шесть человек в отделе, 7744 задачи, 2030 часов в год.

Эта цифра не из воздуха. Мы сели с отделом и разложили их работу на операции. Такое может сделать любой руководитель за один вечер, без нас и без ИИ.

Берёте один отдел. Выписываете все задачи, которые он делает регулярно. Не функции из должностной инструкции, а именно действия: заполнить приказ, свести отчёт, проверить документы, ответить на однотипный запрос.

Рядом три колонки: сколько раз в месяц, сколько минут занимает одна штука, кто делает. Перемножаете. Получаете часы.

Дальше самое интересное. Отмечаете строки, где человек ничего не решает. Просто переносит данные из одной системы в другую, проверяет по шаблону, собирает один и тот же отчёт. Это и есть сумма, которую компания каждый месяц платит за ручную работу.

В том отделе кадров таких строк оказалось восемь. Три из них закрывают штатную единицу.

А теперь шаг, на котором почти все останавливаются. Список готов, цифра пугает, а что с ней делать дальше - непонятно. Год назад здесь начинались техническое задание, подрядчик и очередь на разработку. Сейчас между этим списком и работающим решением стоит один человек, который понимает процесс, и несколько вечеров.

Тот самый руководитель HR, который не знает, что такое API, уже собрала прототип по переводам и перемещениям. Просто потому, что она единственная точно знает, как процесс устроен внутри.

Посчитайте свою цифру. Даже если дальше вы ничего не сделаете, вы впервые увидите стоимость рутины в деньгах, а не в ощущениях и поймете где деньги за счет ИИ,потому как сейчас все привыкли думать что ИИ вам сам занесет доп прибыль.

Если хотите порабоать над этими вопросами совместно, 28 августа в Москве разбираем такие задачи в экосистеме Claude, на задачах вашей компании в составе ТОП-менеджеров разных компаний. За один день уйдете с системой которую сможете применять и дальше: https://mdranitsa.com/claude-dlya-biznesa

Сделай сам ⚙️

Хочу вам рассказать как буквально за год, трансформируется каждый бизнес-процесс на примере проведенного нами исследования по внедрению ИИ в компании.

Суть исследования заключалась в том чтобы выявить как именно можно приземлить автоматизации и ИИ чтобы повлиять на деньги и убрать из процессов ручную работу, сокращая затратную часть.

Многие думаю что ИИ нужно внедрять в сами процессы. Частично это так, но основная работа ИИ - выполнить работу за человека. Например собрать автоматизацию.

Мы разбирали HR-службу. Больше четырёхсот магазинов, шесть человек в отделе кадров, 7744 задачи на 2030 часов.

Выявили 8 основных пунктов где есть самые большие трудозатраты и посчитали количество часов которое тратят на решение задач.

При решении 3 задач из 8 сокращается штатная единица либо перенаправляется на другие задачи.

Для того чтобы создать такую автоматизацию, год назад процедура была бы следующей: техническое задание, подрядчик, полгода, бюджет с шестью нулями. Отдел кадров был бы заказчиком и стоял бы в очереди на разработку.

Сейчас это может собрать один человек внутри компании. Тот самый специалист, который каждый день в этом процессе живёт.
В этой же компании руководитель HR без всякого ИТ-образования уже собрала рабочий прототип по переводам и перемещениям. Сама прописала логику: меняется должность - значит перевод, меняется адрес подразделения - значит перемещение.
Она не знает, что такое API. Но она единственная, кто точно знает, как устроен процесс. А это значит что не нужно проходить кучи согласований с подрядчиком, тратить бюджеты и ждать непонятное количество времени.

Раньше дефицит был в тех, кто умеет делать, а уже сейчас Claude Code или Codex делает за них. Дефицит переехал в тех, кто понимает, что именно нужно изменить, поэтому основной акцент каждого сейчас лежит на том чтобы научиться использовать ИИ, вместо того чтобы платить подрядчику.

ИИ сам денег вам не принесёт 🤔

Я недавно вспоминал, с чего всё начиналось у нас. Сколько разных нейросетей пришлось перебрать, прежде чем поймать суть и начать получать результат, а не просто играть.

У всех сейчас складывается ошибочное мнение, что ИИ принесёт деньги сам по себе после внедрения. Ровно так же когда-то ждали от интернета. Мол, подключусь, сделаю сайт, и бизнес полетит. Сайт есть, приложение есть, а денег нет.

Интернет никому ничего не принёс сам. Он принёс тем, кто научился им пользоваться. С ИИ ровно то же самое: это технология, которую надо адаптировать под себя.

Так где в ней деньги на самом деле? 💵

Мы про бизнес, поэтому и смотреть будем как на бизнес-задачу. Деньги это не только новые клиенты. В бизнесе деньги лежат на каждом шагу.

Это затраты на подрядчиков, которых можно закрыть своими силами. Это трудозатраты, которые высвобождаются и перераспределяются внутри команды. Это конверсия из заявки в покупателя, когда наконец разобрали, где именно сыпется продажа. Это скорость ответа на обращение. Это аутрич, который раньше делали вручную и понемногу.

Живой пример. Клиент платил подрядчику по маркетингу 5000 долларов в месяц. Мы разобрали, что именно делает агентство, и собрали эти задачи на ИИ внутри команды. Никого не увольняли и никого не нанимали. Подряд закрыли, 5000 долларов в месяц остались в компании. 60 тысяч в год, которые не пришлось зарабатывать заново.

И это только один участок из десятка.

Такие деньги не требуют ни нового трафика, ни нового направления. Они уже внутри компании, просто заняты не тем.

Прибыль у вас уже есть. Вопрос только в том, как её достать и перестроить логику работы.

Что вообще такое ИИ

В методологию проведения обучающих программ по ИИ я всегда закладываю доскональное понимание аудиторией с чем именно они работают.

Когда человек понимает конструкцию и технологию, он понимает что следует от нее ожидать и как с ней работать.

Одно из базовых пониманий: ИИ не база знаний, из которой вы достаете информацию.

ИИ - набор чисел. Каждое число задает силу влияния одного сигнала на другой. Такое число называют весом.

Эти числа никто не вписывал вручную. ИИ подобрал их сам: читал тексты, угадывал следующее слово, ошибался, чуть менял числа. Миллиарды раз, пока не начал попадать.

Сравнение, которое ставит всё на место.

Возьмите опытного повара. Он приготовит вам борщ, хотя рецепт нигде не записан. У него в голове нет книги, откуда он читает строчки. Есть отработанные движения: сколько соли, когда убавить огонь, когда снять с плиты. Тысячи повторений сложились в навык.

ИИ устроен так же. Внутри нет ни текстов, ни справочников, ни архива статей. Есть настройки, которые сложились после миллиардов повторений. Ответ не достаётся из хранилища, ответ готовится заново каждый раз.

Отсюда главное что надо заполнить:

ИИ не находит ответ. Он его составляет.

Спросите номер приказа, и ИИ поставит цифру, которая выглядит правильно. Сказать «не знаю» ему нечем.
И ещё: ИИ ничего не помнит. Каждым сообщением вы отправляете ему всю переписку заново.

Для работы из этого следует что ИИ хорошо делает то, что лежит перед ним: разобрать договор, свести таблицу, переписать текст. Плохо делает то, что надо вспомнить.

ИИ отвечает по фактам только тогда, когда факты у него на руках. Прикрепили договор и он работает с договором. Не прикрепили - работает с догадками.

Изменения 🧳

Знали бы вы сколько раз за всю свою жизнь я менял вектор. И каждый раз было страшно.
Но не от того что вновь будут новые изменения, а от осознания что я не там где надо и занимаюсь не тем.

Много раз, общаясь с друзьями, товарищами , я наблюдал как люди развиваются в своем деле и они этим делом горят. А я , хоть и был предпринимателем, был несчастен и тело мне говорило всегда что я не на том месте.

Знаете как с нами говорит тело?
Частые болезни, внешний вид, дискомфорт в какой-то области - все сигналы. Тело по-своему болит.

Поэтому для меня страшнее было остаться там где все понятно и знакомо, в понятной мне стране, в сфере на которую потратил 12 лет, чем уехать и заново собирать себя по кускам.

И каждый раз я благодарю себя за то что так поступил и не останавливался, двигаясь дальше, открывая новые двери.

Проблемы неизбежны. Усилия, которые мы тратим на их решение, одинаковые.

Вопрос состоит лишь в том , решаете ли вы проблему которая потом вынесет вас на новый уровень или просто проживете, оставшись там же.

И это нужно не каждому. Также как не каждому нужно быть предринимателем.

Знаю лишь одно. Если чувствуешь что нужно что-то менять, значит надо действовать.

Все и сразу 🤦‍♂️

Большую часть жизни и я провел именно с такими мыслями в голове. И именно эти мысли мне мешали нормально функционировать, думаю что все свалится на голову, нужно только работать.

Как все мы знаем, так не работает.

И это касается всего. Никто и ничего не добивается сразу. Для этого нужна системность и действия. То же касается и ИИ. Нельзя взять и освоить эту технологию за вечер. Продает не одна сотня итераций пока не словишь как именно этим управлять и что можно действительно получить на выходе.

Это то же самое что работа с телом. Вы ведь не ожидаете приходя на первую тренировку что тут же пропадет живот и появятся мышцы. Это процес требующий системных действий.

Я много учусь и изучаю, мне нравится досконально разбираться в том как все устроено хотя в компании я выполняю функцию предпринимателя, а не технаря. И чем больше я провожу времени в этом изучении и практике тем больше рождается идей и смыслов применения, растет продуктивность.

Чтобы работать с ИИ не нужно выделять отдельное время, нужно просто решать ваши текущие задачи в нужной нейросети и калиброваться, осваивая новые результаты.
Ну а для того чтобы освоить эту дорогу быстрее, не теряя драгоценное время, которое не купишь, я всегда где-то учусь.

Ведь сейчас скорость любой компании не менее важна чем навык.

О влиянии ИИ на рынок труда.

Пока наблюдается такая картина. Все цифры по США, там статистику собирают регулярно и открыто.

Около 20% компаний используют ИИ в работе. Census Bureau замеряет это каждые две недели, на май 2026 цифра 19,8%. В информационных технологиях 39,7%, в финансах и страховании 33,9%.

Внутри этих 20% реальное внедрение есть далеко не у всех: 57% из них применяют ИИ в трех или менее функциях компании. Внедрять значит действовать - обучать сотрудников, создавать автоматизации. Остальная часть думает что их пронесет мимо.

Рядом стоит еще одна цифра. По исследованию PwC 74% всей экономической отдачи от ИИ забирает пятая часть организаций.

Ramp и Revelio Labs свели платежи 21 559 американских компаний ИИ-вендорам с данными по персоналу. Компании, которые тратят порядка 34 долларов на сотрудника в месяц, за два года после внедрения нарастили штат на 10,2%. У компаний с тратами 2,78 доллара на сотрудника статистически значимых изменений нет вообще.

PwC на выборке больше миллиарда вакансий в 27 странах: штат самых ИИ-насыщенных компаний вырос на 52% к базе 2018 года при 36% у наименее насыщенных. Зарплаты выросли на 24% при 17%.

Эти компании активнее нанимают людей без опыта. Найм на позиции начального уровня у них вырос на 12%, доля таких сотрудников в штате поднялась на 1,15 процентного пункта. Берут при этом самых сильных: junior-вакансии в ИИ-насыщенных ролях в 7 раз чаще требуют навыков, которые раньше считались senior-скими.
В остальной экономике США резкого сокращения рабочих мест из-за ИИ пока нет. Yale Budget Lab проверял 33 месяца после запуска ChatGPT и не нашел различимого эффекта. ФРС Нью-Йорка: только 1% сервисных компаний реально уволил людей из-за ИИ. Реальные зарплаты тоже держатся.

Падает найм. Экономика создает около 20 тысяч рабочих мест в месяц, безработица поднялась с 3,4% в 2023 году до 4,3%. Увольнений мало, найма тоже мало. В финансах и информационном секторе, где ИИ внедряют быстрее всего, платежные ведомости в 2026 году сокращаются в среднем на 28 тысяч человек ежемесячно.

Я бы ожидал что нас ждет примерно следующее:

1. Топовые ИИ компании будут становиться очень эффективными и продолжат нанимать и расти в то время как другие компании на рынке будут терять долю и им придется оптимизироваться.
Что значит оптимизация: меньшим количеством людей делать больший объем работ. Лечится только изучением технологий в команде, а также созданием автоматизаций.

Если год назад создавать автоматизации надо было с помощью разработчиков, то сейчас это решается самостоятельно с помощью Claude Code/Codex через обучение сотрудников. И эти сотрудники - не разработчики, обычные позиции.

2. Больше найма может стать в около-технических областях, для людей которые умеют выстраивать процессы и архитектуру решений. Единственный и самый правильный вариант - научить держателя процесса использовать в своих нуждах ИИ. Именно этот человек знает как от и до построить всю цепочку на нужной должности в компании.

Все это неминуемо вынудит все компании стать AI Native. Компании, которые останутся снаружи, будут проигрывать по себестоимости тем, кто внутри. Исключение - работа, связанная с ручным трудом, до которого ИИ пока не доехал. Но доберется.

Баны в Claude 🤬

Если вы еще не столкнулись с проверкой личности в Claude, то у вас еще может быть все впереди.
Неоднократно упоминалось что есть большая проблема с банами разных акаунтов. Причем независимо от того какого вы происхождения и даже если вы живете в США.

В своем недавнем видео я разбирал подробно про причины почему так происходит и что надо делать.

Вот причина зачем это делается:

Официальная позиция Anthropic зафиксирована в справочном центре: проверка личности нужна для предотвращения злоупотреблений, обеспечения соблюдения Usage Policy и выполнения юридических обязательств. Формулировка компании — ответственное обращение с мощной технологией начинается с понимания того, кто ей пользуется.

Сегодня мы закончили интенсив по Claude Code и ряд участников столкнулся как раз с этой проблемой.

Вот что я хочу вам сказать. Если вы из РФ или РБ, вы смело можете проходить верификацию по своему паспорту. Мы загружали фото российского паспорта в идентификатор, затем проходили верификацию селфи и доступ был открыт. Это говорит о том, что проверяется не ваша национальность, а просто отчетность о том что этот аккаунт не принадлежит мошеннику.

НО! Самое главное - использовать нормальный VPN и карты для оплаты.
Так что когда или если вы увидите такое сообщение, не переживайте и проходите верификацию.

Дорого, я подумаю 🤔

Или в простонародье ваш клиент ушел. Первое что приходит в голову в такой момент - дать скидку.
И вы даете скидку, при этом теряете имя, клиента и маржу. А цена была не при чем.
Только вот проблема на самом деле кроется не в клиенте и не в цене, а в том, что человек в моменте не замечает то, что важно. В отличие от ИИ.

В данном случае у нас была переписка с клиентом(контекст).

Рассказываю что я сделал чтобы выяснить проблему.

Берете всю переписку/звонок и скармливаете Claude/ChatGPT 3 вещи:
1. Контекст - кто я, что продаю, кто клиент, какая у него ситуация. Не «вот переписка», а полная картина.
2. Роль - «ты руководитель отдела продаж с 15-летним опытом, разбери этот диалог как мой наставник».
3 .Точную задачу - «найди, на какой фразе клиент засомневался, что именно его остановило, и напиши, что ему ответить. Без скидок».

На моем примере результат получился такой:

• Сомнение появилось не на цене, а на строчке «а вы точно уложитесь в срок» - там клиент напрягся, а я проскочил мимо;
• «дорого» было не про деньги, а про то, что он не понял, за что платит;
• один вопрос он задал дважды, а значит, мой ответ его не убедил, а я не заметил. И готовое сообщение, чтобы вернуть диалог - через тот самый страх по срокам, а не через скидку.

Пять минут работы, и понятный результат, который меняет исход сделки.

Правильная роль, контекст и задача и есть основной секрет взаимодействия с ИИ.
Возьмите и повторите на своем слитом клиенте.

Это один пример из продаж. А задач - тысячи. На марафоне разберем дальше.

Подписал, не читая 🤦‍♂️

Со времен владения строительной компанией, я ненавижу одно слово. Это слово «срочно».
В этом бизнесе всегда все срочно. Скорость принятия решений слишком большая, а ошибки, которые ты допускаешь на скорости , всегда дорогостоящие.

Сегодня про договора. Знали бы вы сколько я раз подвергался слову срочно и отсутствию юриста на месте чтобы проверить нужный договор…

В тот раз я попал на 15 000 долларов 💵 за то что подписал договор не дождавшись юриста которому нужно было время чтобы его изучить и нам пришлось арендовать подъемные механизмы не дожидаясь, оплатив счет по предоплате. Ведь люди простаивают, сроки идут.

В общем был бы в то время ИИ, юрист мне для этого не понадобился.

Сегодня ИИ есть.Теперь у каждого есть грамотный персональный юрист который ответит моментально. И перед тем как подписать что-то важное, я первым делом прогоняю договор через него. А к юристу иду уже с конкретными вопросами - если вообще иду.

Что я делаю:

Берете весь договор и даете Claude/ChatGPT те же 3 вещи:
1. Контекст - кто я в этой сделке, что мне важно, какие у меня сомнения.
2. Роль - «ты корпоративный юрист, защищаешь мои интересы и ищешь, где меня могут подставить».
3. Точную задачу - «найди пункты, которые работают против меня, скрытые штрафы, сроки и односторонние условия. Объясни простым языком».

Десять минут вашего времени и то самое «срочно»🤬 больше не стоит штрафов.
Правильная роль, контекст и задача и есть основной секрет взаимодействия с ИИ.

Возьмите свой последний договор и прогоните так же - удивитесь, что найдется.

И не забываем что наличие контекста это и есть та самая важная информация для работы с ИИ которую важно собирать постоянно.

Вы не умеете пользоваться ИИ 🤔

Так что с того? Большинство даже не думает начинать.
Поставить чат GPT и переписываться с ним - не значит уметь пользоваться ИИ.

Однако там где до сих пор сводят таблицы вручную руками, нейросеть это делает сама и находит ошибки на которые люди даже не обращали внимание. А это влияет на прибыль и управленческие решения.

Каждая нейросеть в чем-то хороша. Но вопрос остается в чем именно и какая. И немаловажно как вы с ней взаимодействуете и уж тем более каким контекстом ее снабжаете.

Дадите ИИ пустой запрос «напиши мне продающий пост» и получите максимально неадекватный ответ.
Снабдите ИИ нужным контекстом - кто ваш клиент, кто вы, что продаете, какие боли у клиента и тут же получите совсем другой результат который удивит. С одним и тем же инструментом можно получить абсолютно разные результаты.

Я задумал провести 5 дневный марафон чтобы решить такие задачи и показать как все устроено. Продажи, Контент, документы, аналитика, процессы. Возьмете там свою задачу и решите ее правильным способом.

Включайтесь. Регистрация выше.