Приложение G. План первых 30 дней

План первых 30 дней

Этот план помогает провести первый AI-Native пилот без расползания.

Цель — не “внедрить ИИ в компании”, а собрать первый доказуемый контур:

роль + ассистент + skill + source of truth + правила качества + права + метрики

До старта: подготовка

Решения руководителя

Что решить Результат

Какой бизнес-эффект нужен скорость, качество, снижение потерь, прозрачность, деньги

Кто владелец перехода имя и роль

Какие направления участвуют продажи, проекты, разработка, финансы, поддержка

Что нельзя делать в пилоте опасные действия, чувствительные данные, запись без подтверждения

Когда смотрим результат дата executive review

Минимальная команда

Роль Ответственность

Sponsor принимает решение и снимает блокеры

Владелец процесса отвечает за контур

Методолог / AI-Native lead помогает описать роль и skills

Технический ответственный инструменты, доступы, MCP, безопасность

Пользователи выполняют реальные задачи

Security / legal, если нужно ограничения по данным

Неделя 1. Фокус и baseline

Цель недели: выбрать один контур и понять, как он работает сейчас.

День 1. Kick-off

Повестка:

Зачем запускаем пилот.
Что такое AI-Native контур.
Что входит и не входит в пилот.
Как будем измерять эффект.
Как фиксируем ошибки и улучшения.

Результат:

Участники понимают, что это не тест чата, а проверка нового способа работы.

День 2. Выбор сценариев

Используйте приложение B.

Результат:

Выбран один контур. Есть владелец.

Есть первая группа пользователей.

День 3. Описание текущего процесса

Зафиксируйте:

как работа выполняется сейчас;

сколько времени занимает;

какие документы используются;

где теряется контекст;

какие ошибки повторяются;

где нужен человек;

где есть ручная рутина.

Результат:

Короткая карта текущего процесса.

День 4. Baseline

Соберите исходный замер:

время выполнения;

возвраты;

ошибки;

потери;

количество задач;

качество результата;

текущая удовлетворенность пользователей.

Результат:

Таблица “было”.

День 5. Source of truth

Используйте приложение C.

Результат:

Карта источников.

Список пробелов в данных. Понимание, что можно использовать в пилоте.

Неделя 2. Роль и skills

Цель недели: описать усиленную роль и первые рабочие skills.

День 6. Карточка роли

Используйте приложение D.

Результат:

Описано, что делает человек, что делает ассистент,

где Delegate, Review, Act, где решение остается за человеком.

День 7. Первый набор skills

Выберите 2-4 skills.

Пример для продаж:

client-context-summary;

proposal-draft;

proposal-quality-review;

next-step-email-draft.

Пример для проектов:

project-status-summary;

blockers-review;

meeting-summary;

decision-log-update.

Результат:

Список skills первой волны.

День 8. Карточки skills

Используйте приложение E.

Для каждого skill заполните:

цель;

входы;

source of truth;

шаги;

ограничения;

правило остановки;

формат результата;

правила качества.

Результат:

Черновики skills.

День 9. Безопасность и права

Определите:

какие данные можно использовать;

какие данные нужно обезличивать;

что нельзя отправлять во внешний LLM;

что ассистент может читать;

что может готовить;

что может менять только после подтверждения;

что запрещено.

Результат:

Матрица прав и ограничений пилота.

День 10. Quality review

Для каждого skill задайте проверку:

обязательные поля;

чек-лист;

типовые ошибки;

пример хорошего результата;

кто принимает результат.

Результат:

Правила качества для skills.

Неделя 3. Реальные задачи

Цель недели: выполнить первые реальные задачи и улучшить skills.

День 11. Первый запуск

Возьмите 1-2 реальные задачи.

Правила:

не брать самый сложный случай;

не брать учебный пример;

фиксировать все ошибки;

не пытаться скрывать неудобства.

Результат:

Первые результаты и список проблем.

День 12. Разбор ошибок

Разделите ошибки:

не хватило данных;

плохая инструкция skill;

нет source of truth;

модель ошиблась;

пользователь дал неполный контекст;

нужно правило безопасности;

нужно изменить формат результата.

Результат:

Backlog улучшений.

День 13. Обновление skills

Исправьте 2-4 самые важные проблемы.

Результат:

Версия skills 0.2.

День 14. Второй запуск

Возьмите еще 3-5 реальных задач.

Сравните:

стало ли меньше ручной работы;

стало ли выше качество;

где все еще нужен человек;

какие ошибки повторяются.

Результат:

Первые данные “было / стало”.

День 15. Еженедельный обзор

Повестка:

Что получилось.
Где ассистент ошибся.
Где не хватило source of truth.
Что улучшили в skills.
Какие риски появились.
Что делаем на следующей неделе.

Результат:

Решения по улучшению пилота.

Неделя 4. Измерение и решение

Цель недели: доказать эффект и решить, что масштабировать.

День 16-18. Серия задач

Выполните достаточное количество реальных задач, чтобы не судить по одному примеру.

Минимум:

5-10 документов;

5-10 заявок;

3-5 проектных статусов;

3-5 инженерных задач;

5-10 проверок качества.

Результат:

Набор результатов для сравнения.

День 19. Сбор метрик

Соберите:

использование;

время;

качество;

возвраты;

ошибки;

потери;

обратную связь пользователей;

стоимость или трудозатраты, если применимо.

Результат:

Таблица “было / стало”.

День 20. Executive review

Структура обзора:

Контур 2. Команда
Что было до пилота 4. Что сделали
Какие skills появились 6. Какие source of truth закреплены 7. Что показали метрики
Какие ошибки и риски 9. Что нужно улучшить
Решение о следующей волне

Возможные решения:

остановить пилот;

доработать тот же контур;

расширить на больше пользователей;

добавить соседний контур;

строить платформенный слой;

добавить автономного агента для фоновых задач.

Итоговый артефакт пилота

К концу 30 дней должны быть:

Артефакт Есть? Ссылка

Описание контура

Baseline

Карточка роли

Карта source of truth

2-4 skills

Правила качества

Матрица прав

Результаты реальных задач

Метрики “было / стало”

Backlog улучшений

Решение о следующей волне

Главное правило

Если за 30 дней вы не получили готовую платформу — это нормально.

Если за 30 дней вы не получили ни одного измененного рабочего контура — это проблема.

Первый месяц должен доказать, что компания умеет превращать ИИ в управляемую работу.