Если ты управляешь даже небольшой командой, то знаешь: каждая минута на счету, а цена ошибки — заоблачная. Мы живем в мире, где стратегическое решение нужно принять не через неделю, а «вчера». И тут на сцену выходит ИИ. Но я не собираюсь рассказывать, как попросить ChatGPT написать за тебя письмо или пост в ТГ-канал (об этом прочитаешь в других медиа).

Речь о стратегическом усилении, которое помогает мне, как CEO, принимать решения быстрее и точнее. Это процесс, который может настроить под себя каждый за несколько вечеров, чтобы потом сэкономить сотни часов.

Сегодня поделюсь своим личным ИИ-стеком и расскажу, почему для бизнеса нужны не общие модели, а специальные инструменты, которые превращают запрос в коммерчески полезный результат.

Продуктивность лидера в эпоху ИИ

Моя личная продуктивность — это не только планирование задач на день, неделю, год. Но скорее, как переварить гигабайты информации, вычленить главное и принять самое рациональное решение. И, честно говоря, без ИИ я бы справлялся с трудом.

Ты не можешь требовать от команды быть «AI-First», если сам используешь ИИ только для развлечения. CEO должен быть главным потребителем и «промоутером» ИИ внутри компании.

Почему не ChatGPT: границы общих моделей

Скажу прямо: ChatGPT — это отличный инструмент для старта, мозгового штурма или для черновика поста в соцсетях. Но если говорить про корпоративные задачи, он пасует. И вот почему:

1.Безопасность и комплаенс. Я не могу загрузить наш внутренний аудит или новый юридический контракт в публичный сервис. Это прямой риск утечки данных и нарушение всех правил. Конечно, у топ-моделей есть корпоративная подписка, защищенная рабочая среда, и разработчики обещают, что не используют данные оттуда для обучения моделей, но…во-первых, корп.подписка может быть не всем по карману, а во-вторых — сколько было случаев утечек, и рисковать чувствительными данными решится не каждый.

2.Точность и контекст. Общие модели обучены на публичных данных. Они не знают специфики твоего бизнеса, внутренних регламентов, клиентов. Модели галлюцинируют и дают неточные ответы, когда нужно проанализировать, например, динамику хешрейта нашего майнинг-пула за последние 5 лет.

3.Нет интеграции. Мне нужен инструмент, который «живет» внутри нашей экосистемы, который интегрирован в CRM, ERP-систему и хранилище данных.

Поэтому, чтобы превратить запрос в коммерчески полезный результат, нужны специальные или кастомные модели, которые работают внутри защищенного контура.

Мой личный ИИ-стек для топ-менеджмента

Вместо того чтобы полагаться на универсальные инструменты, я построил личный ИИ-стек, который интегрирован в наши бизнес-процессы.

Инструмент 1: ИИ-ассистент для анализа документов (RAG-системы)

Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) — личный «архивариус» и «юрист» в одном лице.

Как это работает: модель не просто генерирует ответ, а сначала ищет релевантную информацию во внутренней, защищенной базе знаний (тысячи отчетов, контрактов, юридических заключений), а потом на основе информации выдает точный ответ с обязательными ссылками на источник.

Мы используем такие фреймворки, как LlamaIndex для построения базы знаний, а для юридических документов — специализированные решения вроде CoCounsel Legal или Danswer.

Коммерческая польза: раньше, чтобы получить ответ на вопрос: «Какие риски, согласно последнему юридическому заключению, связаны с выходом на рынок Азии?», мне нужно было ждать день-два. Сейчас я получаю ответ за секунды, с точными ссылками на параграфы документа. Это экономит мне и команде сотни часов в год.

RAG-системы — это уже стандарт в банках, фармацевтических и юридических компаниях для автоматизации комплаенса и анализа огромных массивов данных.

Инструмент 2: генерация «первого черновика» стратегии

Это моя личная команда для мозгового штурма на стероидах. Вместо того, чтобы часами сидеть над пустым листом, использую ИИ для структурированного «скелета» любого документа — от квартального отчета до презентации для партнеров.

Как это работает: генеративные инструменты, к примеру Jasper или Notion AI, заточены под бизнес-контент. Они не пишут за меня, но мгновенно структурируют идеи, применяют нужный тон и формат. 

Отдельная тема — тулы для создания презентаций. Например, в Beautifil.ai можно быстро превратить текст в готовые слайды.

Коммерческая польза: экономлю время на рутинной работе. Фокус смещается с «как это оформить» на «что именно хочу сказать».

Инструмент 3: AI-driven дашборды

Традиционные дашборды показывают, что произошло. Мои AI-driven дашборды говорят, почему это произошло и что произойдет дальше.

Как это работает: ИИ постоянно анализирует бизнес-метрики, выявляет аномалии, прогнозирует тренды и даже предлагает варианты действий. Это переход от пассивного мониторинга к активному управлению.

Мы используем продвинутые функции ИИ в Microsoft Power BI или Dynatrace, которые не просто рисуют графики, а используют ML, чтобы выявить скрытые корреляции и составить прогноз.

Для финансового прогнозирования подходит AWS Forecast.

Коммерческая польза: вместо того чтобы искать иголку в стоге сена, ИИ сам подсвечивает критические точки. Например, сообщает: «Продажи в регионе X упали на 15% из-за аномального роста активности конкурента Y, который запустил новую акцию. Рекомендуемое действие: запустить контр-предложение». Так я получаю тактическое преимущество на рынке.

Секрет продуктивности: мастерство Prompt-Engineering

Самый мощный ИИ-инструмент бесполезен, если не умеешь им пользоваться. Ключевой навык лидера в 2025 году — Prompt-Engineering. Не просто написание запросов, а искусство превратить расплывчатую идею в четкую, коммерчески полезную инструкцию.

Моя цель — заставить ИИ работать как персональный, высокооплачиваемый аналитик.

Продвинутые техники: Chain-of-Thought (CoT) и Tree-of-Thought (ToT), заставляют модель «думать» последовательно или рассматривать несколько вариантов решения. Это критически повышает качество ответа.

Prompt-Engineering — твой личный рычаг, чтобы масштабировать интеллект и опыт.

Личный пример для команды

Культура AI-First начинается с лидера. Генеративный ИИ не заменит руководителя, но тот, кто научится работать с ним глубже, чем просто «написать текст», получит тактическое преимущество.

Начни с малого: разберись с RAG, научись формулировать правильные запросы, подключи ИИ к своим данным. Задавай стандарт для всей команды, показывай на своем примере, что AI — это не игрушка, а инструмент личной и корпоративной эффективности.

Напиши в комментариях, о каких еще инструментах следует знать руководителю.