Чтобы автоматизировать рутину в компании, вовсе не обязательно загружать бэклог технического отдела. Опыт сибирских разработчиков доказал: если дать нетехническим специалистам базовые знания по работе с большими языковыми моделями, инициатива «снизу» способна сократить рутинную нагрузку целых отделов почти наполовину.
Формат: воркшопы вместо скучных лекций
Попытки директивно насаждать использование нейросетей сверху редко дают плоды. В компании Siberian.pro пошли другим путем — запустили еженедельные одночасовые встречи по обмену опытом («ИИ-кружки») со строго добровольным посещением.
Встречи разделили на два независимых потока:
- Для разработчиков — с фокусом на глубокие технические нюансы кодогенерации и интеграций;
- Для не-программистов (маркетинг, продажи, HR, бухгалтерия) — с упором на решение прикладных офисных задач.
Участники разбирают реальные кейсы, смотрят домашние наработки коллег и под кураторством senior-специалистов пробуют новые инструменты.
От промптов к собственным ИИ-агентам
Обучение строится по принципу постепенного усложнения. На старте участникам объясняют базовые вещи: как задействовать интерфейсы редакторов вроде VSCode для решения повседневных задач, а также как соблюдать нормы безопасности данных (включая требования 242-ФЗ) и почему не стоит загружать закрытую информацию в публичные облачные чаты.
Далее программа переходит к практике:
- Изучение расширений и вспомогательных инструментов: RooCode, Kilo Code, протоколов MCP;
- Создание кастомных навыков (skills) для автономных ИИ-агентов (Hermes, zeroclaw);
- Автоматизация конкретных процессов — от автоматической вычитки документации до трекинга рабочего времени.
Показательный пример: маркетологи и бухгалтеры начали самостоятельно конструировать скрипты и даже небольшие приложения под macOS, полностью закрывающие их повторяющиеся рутинные операции без привлечения штатных программистов.
Все удачные наработки после проверки технической командой отправляются в общий корпоративный git-репозиторий. Сейчас база насчитывает десятки готовых ИИ-скиллов, доступных любому сотруднику компании.
Цена вопроса и измеримые результаты
Инфраструктурные затраты на поддержание экосистемы оказались более чем скромными. Основной стек включает локальные решения через OpenWebUI и LiteLLM:
- Около $80–100 в месяц уходит на подписки к LLM для нетехнической команды;
- До 10 000 рублей в месяц составляют расходы на инфраструктуру;
- 8–10 часов рабочего времени эксперта уровня Senior в месяц уходит на менторство.
При таких затратах системный подход за год принес ощутимый экономический эффект:
- 80% нетехнического штата стали на постоянной основе применять ИИ-инструменты в работе;
- Сбор информации и подготовка шаблонов ускорились на 30–40%;
- Подготовка данных для пресейлов сократилась с 12 часов до 3–4 часов;
- Рутинная нагрузка на бухгалтерию и HR снизилась на 40%;
- Маркетинговый отдел суммарно экономит до 200 рабочих часов ежемесячно.
Человек всегда в контуре принятия решений
Важнейший принцип внутреннего обучения — концепция human-in-the-loop. Нейросети позиционируются исключительно как рабочий инструмент, а не замена человеку. Запрещены прямые автоматические публикации и утверждения документов без ручной верификации. Обязательная перепроверка фактов сотрудником исключает риски, связанные с галлюцинациями языковых моделей, и развивает осознанный подход к генеративным технологиям.