Кирилл Немкин

Помогаю внедрять AI так, чтобы он работал в реальном процессе, а не только на прототипе. Начинаю не с агентов и harness, а с того, как ваши сотрудники на самом деле делают операции и работу. Иначе AI автоматизирует схему процесса, и на выходе получается красивый, но бесполезный результат.

5,5 лет работал в R&D «Газпром нефти», сначала продуктовым аналитиком, потом продактом. Проверил больше 100 бизнес-гипотез, до внедрения дошли около 5. Поэтому умею быстро отсеять то, что не окупится, до того, как на это потратят бюджет. Перестраивал процессы техподдержки и внедрял AI-аналитику причин обращений в Service Desk. Внедрил продуктовый подход в >15 команд, так что знаю, как сотрудники встречают изменения и как с этим работать.

Сейчас внедряю LLM в продажи B2B-компаний. Для дистрибьютора хим реагентов собрал агента, который находит клиентов по сигналам спроса и готовит первый контакт. Менеджер больше не ищет компании вручную, а проверяет готовое, и лидов в воронке стало x2, продали складской неликвид на 2 млн ₽ за 3 месяца. Параллельно строю AI-направление (контент-ферму, AI-аутрич) в студии ИТ-аутсорсинга.

Как проходит встреча. Заранее присылаете пару абзацев о задаче. Разбираем проблематику и определяем нужен ли туда AI. Иногда ответ «пока не нужен», это тоже результат. На следующий день присылаю короткий итог: задача, как её проверить, на какие цифры смотреть.

Выбрать AI-задачу

• найти повторяющуюся ручную работу, где AI даст измеримый эффект;

• понять, хватает ли данных и где нужен сотрудник;

• отсеять идеи, которые не окупятся.

Спроектировать эксперимент внедрения

• сформулировать гипотезу и метрики: качество, время, деньги;

• зафиксировать точку «как сейчас» или контрольную группу, чтобы было с чем сравнить;

• выбрать выборку и срок: обычно 2-6 недель без большой разработки.

Спланировать внедрение

• расписать путь от пилота до рабочего процесса: этапы, роли, ответственные;

• посчитать стоимость прогона и экономику на масштабе;

• настроить контроль качества после запуска.

Перестроить бизнес-процесс

• описать процесс «как есть» и «как будет с AI»;

• поменять роли: сотрудник не делает руками, а проверяет и решает;

• обновить регламенты, передачу данных и работу в CRM.

Провести изменения через людей

• найти быстрый кейс, который покажет пользу скептикам;

• договориться с руководителем процесса и подготовить сотрудников;

• собрать обратную связь и снять сопротивление до масштабирования.

Проверить AI-прототип, который уже есть

• понять, почему он ошибается на реальных данных;

• настроить измерение качества;

• решить, что нужно, чтобы демо стало рабочим процессом.