Приложение G. План первых 30 дней

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

Цель — собрать первый доказуемый AI-Native контур. В нем должны быть:

• 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 или AI-Native lead	Помогает описать роль и skills
Технический ответственный	Инструменты, доступы, MCP, безопасность
Пользователи	Выполняют реальные задачи
ИБ и юристы, 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:

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

Результат:

Участники понимают цель встречи: проверить новый способ 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 для сравнения до и после.

День 15. Еженедельный обзор

Повестка:

1. Что получилось.
2. Где ассистент ошибся.
3. Где не хватило source of truth.
4. Что улучшили в skills.
5. Какие риски появились.
6. 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 сравнения до и после.

День 20. Executive review

Структура обзора:

1. Контур.
2. Команда.
3. Что было до пилота.
4. Что сделали.
5. Какие skills появились.
6. Какие source of truth закреплены.
7. Что показали метрики.
8. Какие ошибки и риски.
9. Что нужно улучшить.
10. 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 до и после
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.