Разберем, как ИИ работает в контексте управления процессами: от возможностей моделей до того, какие задачи реально автоматизировать и где ИИ может дать ощутимый эффект эффект. А на примере управления проектами расскажем, как встроенные решения внутри Kaiten помогают создавать задачи, отслеживать статусы и собирать отчеты, не заменяя людей, а помогая им сосредоточиться на важных делах.

Почему бизнесу нужны ИИ-инструменты

Каждый раз, когда на рынок приходит новая технология, компании проходят один и тот же путь: сначала — осторожность, потом — интерес, потом — принятие. С ИИ сейчас происходит ровно то же самое. 

Согласно последним исследованиям, 8 из 10 компаний используют AI хотя бы в одной сфере своей работы:

А исследование McKinsey показывает, что 62% организаций как минимум экспериментируют с агентами ИИ, что подтверждает высокий интерес к этим технологиям на всех уровнях бизнеса.

Важно зафиксировать главное: ИИ — это инструмент. Условный «молоток» нового поколения. Он не заменяет человека, не отбирает экспертизу и не захватывает процессы — он снимает нагрузку там, где человек делает одно и то же из дня в день.

Именно поэтому бизнес будет выбирать ИИ для автоматизации. Не из-за моды или давления рынка, а потому что есть задачи, с которыми ИИ поможет разобраться эффективнее:

• разработчики тратят часы на повторяемые действия, которые можно автоматизировать;

• тимлиды захлебываются в рутине, которая отвлекает от стратегии и поддержки команды;

• менеджеры тонут в статусах, обновлениях, напоминаниях;

• компании ищут способы увеличить прозрачность процессов без бесконечных созвонов.

И да, тревожность вокруг ИИ понятна — каждый новый инструмент вызывает вопросы. Но если убрать мифы, останется простая истина: это не «черный ящик», а набор моделей, которые делают то, что раньше требовало усилий людей.

Что такое ИИ на самом деле: короткая техническая база без занудства

Сейчас под «искусственным интеллектом» чаще всего имеют в виду LLM — большие языковые модели. Проще всего представить LLM так:

Система, обученная на огромных объемах данных, которая умеет работать с информацией так, как раньше умел только человек. 

Она может:

• анализировать информацию;

• структурировать данные;

• делать выводы;

• генерировать текст;

• распознавать намерения;

• подстраиваться под контекст.

При этом модель не «понимает» в человеческом смысле. Она вычисляет наиболее вероятный ответ на основе паттернов. То есть она не думает — она предсказывает. Именно поэтому LLM одинаково полезны в черновиках писем, анализе задач или составлении отчетов.

Сильные стороны LLM

• Работа с большими объемами данных — мгновенно.

• Умение структурировать хаос — письма, чаты, таски, документация.

• Гибкость — модель можно обучить под конкретные сценарии.

• Возможность встроить в существующие процессы — не только отвечать на вопросы, но и запускать действия.

Ограничения LLM

• Модели иногда «галлюцинируют» — заполняют пробелы неправдоподобной информацией.

• Им все еще нужен человек, который понимает, как устроен процесс.

• Любой автоматизированный шаг должен иметь понятное правило: что модель делает, что проверяет человек, и где проходит граница ответственности.

Поэтому внедрение ИИ — это не про «дать машине контроль». Это про создание пары: человек принимает решения, модель делает тяжелую рутинную работу.

Почему ИИ просочился в бизнес-процессы 

ИИ — логичное продолжение цифровизации, автоматизации и попыток наконец-то разгрузить людей. Вот что реально привело нейросети в рабочие процессы:

1. Объем работы растет быстрее, чем команды

У большинства компаний одна и та же проблема: задач становится больше, а людей — нет. Менеджеры тонут в операционке, разработчики отвлекаются на мелочи, процессы начинают буксовать. ИИ стал ответом на эту диспропорцию. Не нанимать еще трех человек, а снять рутину с существующих — экономно и эффективно.

2. Рутина съедает часы, мотивацию и фокус

Есть много задач, которые никто не любит: обновить статус, проверить дедлайны, расписать поля, разнести данные по карточкам. Это важные, но «нечеловеческие» действия. Машине они подходят идеально, а человеку — не принесут никакой ценности, но заберут полдня.

3. Бизнесу нужна прозрачность

Руководители хотят видеть картину целиком, понимать риски, прогнозировать загрузку команды, отслеживать динамику.

ИИ помогает:

• анализировать процессы,

• находить узкие места,

• прогнозировать сроки,

• под��казывать отклонения.

4. Давление скорости

Все ускорилось: сервисы, команды, пользователи. Ожидание «быстро и без ошибок» стало стандартом. ИИ закрывает этот запрос: позволяет делает быстро → и позволяет людям проверить и доработать.

И когда смотрим на это под таким углом, ИИ перестает быть угрозой — это просто своевременное усиление.

Как ИИ помогает бизнесу: взгляд с 2 сторон

Когда обсуждают ИИ в работе, часто слышно 2 противоположных лагеря: одни боятся потерять контроль, другие — устать от ошибок модели или боятся, что их заменят.

Но реальность сложнее и интереснее. Чтобы увидеть полную картину, нужно смотреть с двух точек зрения — тех, кто управляет, и тех, кто выполняет работу.

Сторона 1: руководители — про контроль, риски и прозрачность

У руководителей общая тревога: «Если ИИ будет что-то создавать, обновлять или решать за меня, я потеряю прозрачность. Вдруг система ошибется — а отвечать мне». 

Эта тревога логична. Но факты показывают обратное: ИИ увеличивает контроль, а не отбирает его.

• Прозрачность растет. Человек может забыть проставить тег или статус. Модель — нет. Ошибки предсказуемы и контролируемы.

• Процессы становятся «видимыми». ИИ подсвечивает аномалии, помогает выявлять задержки и зависшие задачи.

• Руководитель перестает быть «ручным оператором». Вместо 20 рутинных действий в день он проверяет ключевые изменения. Контроль становится стратегическим, а не механическим.

Сторона 2: исполнители — про рутину, скорость и страх ��амены

У тех, кто делает работу руками, тревоги другие. Механическая работа отнимает время и силы, но теперь добавляется страх заменимости: «Если ИИ сможет делать часть моей работы, не уволят ли меня?».

Страх понятен и естественен. Он даже сильнее, чем опасение ошибок модели. Но когда ИИ интегрирован грамотно, выгоды перевешивают риски:

• Меньше механической работы. Не нужно разносить поля, искать статусы, готовить черновики отчетов — этим занимается ИИ.

• Больше времени на настоящую работу.  Разработчик пишет код, а не отвечает на однотипные вопросы; аналитик анализирует данные, а не собирает их вручную.

• Качество коммуникации растет. ИИ аккуратно формирует черновики писем, структурирует задачи, подсказывает приоритеты.

• Страх замены смягчается прозрачной интеграцией. Важный момент: ИИ не заменяет специалиста, а работает в паре с ним. Человек продолжает принимать ключевые решения, проверять результаты и вносить корректировки.

И тут следует сказать, что для борьбы со страхами есть простой антидот: внедрять ИИ не массово, по кусочкам.

Самый рабочий путь — не пытаться «перевести команду на ИИ», а выбрать один кусок процесса, который не нравится многим:

• еженедельные отчеты,

• заполнение полей,

• создание задач из писем,

• сбор статусов.

Автоматизировать кусочек → посмотреть эффект → расширить. Так формируется доверие: не через обещания, а через реальные сэкономленные часы. И у команды, и руководителей есть пространство, чтобы оценить результаты и убедиться, что ИИ не вытеснит человека.

Что реально можно автоматизировать сейчас и какие для этого есть инструменты

Сегодня ИИ для автоматизации задач особенно хорошо работает там, где есть повторяемые действия, четкая структура и  предсказуемые паттерны.

Для удобства собрали все в таблицу:

Почему управление проектами — идеальная почва для ИИ-автоматизации бизнес-процессов

В таблице выше есть блок про управление проектами, так как и там ИИ уже забирает часть рутины. Компании и раньше использовали инструменты, чтобы упростить внутренние процессы: получать уведомления, настраивать простые проверки и интеграции. С развитием искусственного интеллекта возможностей стало больше.

Управление проектами — это особая среда, где структура данных, повторяемость действий и предсказуемые паттерны создают настоящий «рай» ИИ-автоматизации для  бизнеса. Вот 2 ключевых аргумента:

1. Работа в таск-менеджере — это понятный алгоритм с конкретными шагами, правилами и понятными переходами между ними

Посмотрите на таск-менеджер глазами алгоритма:

• Много структурированных данных: задачи, статусы, дедлайны, исполнители, связи между задачами.

• Повторяемые действия: создание задач, обновление статусов, синхронизация команды.

• Предсказуемые паттерны: как движутся задачи по воронке, из-за чего возникают узкие места, кто перегружен.

2.  ИИ может делать многое из того, что менеджеры выполняют вручную

Фактически это «встроенный ассистент», который живет внутри процесса и действует сам:

• обновляет статусы после комментариев и коммитов;

• проверяет, не провалился ли дедлайн;

• создает задачи по входящим сообщениям;

• подсвечивает узкие места в спринте;

• предлагает перераспределить нагрузку;

• собирает отчеты без участия человека.

Примечание: Не все таск-трекеры с приставкой AI реально используют машинное обучение. Некоторые просто встраивают API ChatGPT для генерации текста — это не автоматизация процессов, а чат-бот сбоку.

Главное отличие: чат-бот ≠ автоматизация процесса

Иногда по рассказам сотрудников или менеджеров складывается впечатление, что целые отделы успешно едут на колесах современной автоматизации. В то же время в реальности сотрудники начали активно использовать чат-боты. Да, это облегчает работу и снижает нагрузку, но все же это не полноценная автоматизация.

Сравните:

Примеры ИИ автоматизации в Kaiten

В Kaiten мы развиваем направление Kaiten AI и делаем ИИ частью самого таск-трекера, а не отдельным чат-ботом сбоку.

Вот 3 сценария, где такая автоматизация помогает командам.

Ассистент, который ничего не упускает

Инструмент AI Assistant записывает встречи, транскрибирует разговор и выделяет упомянутые задачи. 

Как работает: вы добавляете бота на видеовстречу, и он автоматически все транскрибирует, выделяет ключевые решения, договоренности, а главное — составляет список задач. Вам останется только в пару кликов добавить задачу на нужную доску.

Ассистент выручает, когда идет длинная встреча и сотрудник говорит «Да, нам обязательно нужно проанализировать соотношение этих данных», а затем забывает об этой задаче. AI ассистент все зафиксирует — и сотрудникам не придется держать в голове эти списки того, что нужно сделать.

ИИ-сотрудники для разных ролей

В Kaiten появились ИИ-агенты под разные роли: от ассистента до менеджера продукта. Они не заменяют людей, но берут на себя рутину: анализируют паттерны в задачах, собирают статистику, подсвечивают проблемы.

Вот какие роли доступны сейчас:

— AI-ассистент;

— Специалист поддержки;

— Менеджер по продукту;

— Руководитель.

ИИ-агенты обрабатывают большие объемы данных, находят повторяющиеся проблемы и выполняют рутинные проверки — то, на что у людей часто не хватает времени.

Это освобождает время команды на то, что требует человеческого участия: принятие решений, общение с клиентами, креатив.

Пример: ИИ-специалист поддержки анализирует диалоги и находит паттерны. Например, что в большинстве негативных отзывов пользователи жалуются на сложность формулировок. Это не готовое решение, но хорошая отправная точка для улучшений — вместо того чтобы вручную перелопачивать сотни обращений.

Без автоматизации на это ушла бы неделя ручного разбора. С ИИ — пара часов на проверку гипотез.

Умные и простые отчеты

AI Research в Kaiten формирует отчеты по данным из таск-трекера: достаточно написать запрос на естественном языке. Вместо того чтобы запрашивать отчет у аналитика и ждать, можно получить нужные данные за пару минут. 

Можно строить аналитику по показателям компании и даже по сотрудникам. Например, посмотреть загрузку команды.

Руководитель планирует новый проект и запрашивает отчет о загрузке команды. Оказывается, у большинства участников уже по 15+ активных задач — возможно, стоит пересмотреть приоритеты или сроки.

Главные выводы

ИИ-автоматизация доступна уже сейчас.
Не нужна команда дата-сайентистов или полгода интеграций — большинство сценариев запускаются за часы.

Начинать можно с малого.
Одну рутину упростить легче, чем перестраивать весь процесс. А результат показывает себя быстрее.

Эффект измеряется сэкономленным временем, а не сложными метриками.
Каждые 5–10 минут, которые ИИ экономит на создании задач, отчетах или статусах, в сумме превращаются в десятки часов в месяц.

Самый простой путь — выбрать одну рутину, которая силь��ее всего тормозит работу: будь то вечные отчеты, заполнение карточек или ручное создание задач из писем.

Вот простой чек-лист:

• Выберите одну рутинную операцию

• Сформулируйте результат

• Выберите инструмент

• Автоматизируйте выбранную рутину и понаблюдайте за процессом неделю

• Оцените результат: насколько меньше стало ручной работы, сколько времени сэкономили

Если результат того стоит — масштабируйте автоматизацию и на другие процессы. Экспериментируйте — так вы сможете найти самое рабочее сочетание ИИ-инструментов для ваших задач.