Ошибки менеджеров при первом использовании ИИ

Менеджеры все чаще пробуют ИИ в работе, но сталкиваются с тем, что результат не оправдывает ожиданий. Причина – не в слабости технологии, а в неправильных подходах. Вот ключевые ошибки, которые встречаются особенно часто:

Нет четкого запроса. Самая распространенная ошибка – дать ИИ неструктурированную, размыто сформулированную задачу. Фразы вроде «сделай как обычно» или «напиши по смыслу» приводят к непредсказуемому результату. ИИ хорошо работает, когда у него есть точка опоры: цель, формат, структура, стиль.

Попытка делегировать то, что не поддается автоматизации. Некоторые менеджеры ожидают, что ИИ поможет принимать решения, требующие контекста, эмпатии или политической чувствительности. Например, составить сообщение «по делу, но не жестко», или определить, кто виноват в провале проекта. Такие задачи лучше оставлять человеку.

Переоценка возможностей. Есть ожидание, что ИИ сам предложит стратегию, исправит все за пользователя или полностью заменит ассистента. Но ИИ не является руководителем проекта. Он усиливает сильные стороны человека, но не способен заменить здравый смысл и экспертизу.

Однократное использование без обратной связи. Часто бывает так: один раз попробовали, не получили «вау-эффекта» и сделали вывод, что это не работает. Хотя, как и любой инструмент, ИИ требует освоения. Эффективная работа с ним строится на итерациях: попробовал, уточнил, адаптировал под свои процессы и только потом получил пользу.

Отсутствие проверки результатов. Даже самые продвинутые модели допускают ошибки: могут неправильно интерпретировать смысл, перепутать участников встречи или забыть важную деталь. Если бездумно копировать результат без редакции, то велик риск распространить искажения. Особенно это критично в документах, которые идут клиенту.

Чтобы избежать этих ошибок, важно относиться к ИИ как к сотруднику-стажеру: ему нужно ставить понятные задачи, проверять результат и постепенно расширять зону ответственности.

Ошибки при первом внедрении ИИ чаще всего связаны не с техническими сбоями или низким качеством модели, а с особенностями организационного контекста и повседневной работы менеджеров. Ниже рассмотрим основные причины, которые способствуют формированию неверных ожиданий и затрудняют эффективную интеграцию ИИ в рабочие процессы.

Перегруженность и высокая операционная нагрузка
У большинства менеджеров плотный график: по несколько встреч в день, параллельное ведение проектов, срочные задачи от руководства и команды. В такой обстановке ИИ воспринимается как быстрый инструмент: «загрузил – получил результат». Это приводит к поверхностному использованию и ошибкам. Менеджер не анализирует, что можно делегировать ИИ, не формулирует задачу точно и не выделяет время на проверку результата. Такой подход не дает системе раскрыть свой потенциал.

Отсутствие базовой культуры использования ИИ в компании
Даже если отдельный сотрудник готов использовать ИИ, командные процессы часто этому не способствуют. Нет стандартов, нет шаблонов, нет обмена опытом. Все ограничивается индивидуальными экспериментами. В результате ИИ остается на периферии: кто-то использует его для заметок, кто-то – для писем, но без системного эффекта. Такой фрагментарный подход создает иллюзию несостоятельности инструмента.

Неопределенность зоны ответственности ИИ
Многие не понимают, где заканчивается область задач для ИИ и начинается зона человеческого участия. Например, автоматическое составление итогов встречи – задача для ИИ. Но расставить акценты, понять мотивацию участников, отрефлексировать на эмоциональные сигналы – это работа менеджера. Ошибки происходят, когда от ИИ ждут человеческой осознанности и субъективной интерпретации, которой у него нет.

Недостаток навыков формализации задачи
ИИ хорошо работает с четко сформулированным запросом: «Составь краткий протокол по пунктам», «Выдели задачи из этой встречи», «Сравни, что изменилось по сравнению с прошлой неделей». Но если запрос звучит как «Посмотри, что там было важного», результат будет неполным или нерелевантным. Навык постановки задач для ИИ требует времени и регулярной практики.

Недоверие из-за единичных неудачных попыток
При первом неудачном опыте (например, когда ИИ перепутал участников встречи или упустил ключевую задачу), у менеджера формируется негативное отношение. Он решает, что «инструмент сырой» или «только мешает», и перестает использовать его вовсе. При этом ошибки могли быть связаны не с моделью, а с отсутствием корректного запроса или слабым качеством исходных данных.

Для эффективного внедрения ИИ важно учитывать эти контекстные факторы. Инструмент будет полезен только при осознанном подходе: когда понятно, что ему поручается, как проверяется результат и как встроить его в командный ритм.

Чтобы ИИ начал приносить реальную пользу, важно подойти к внедрению системно. Ниже приведем рекомендации, которые помогут избежать типичных ошибок и встроить ИИ в рабочие процессы с минимальными потерями времени.

1. Начинайте с конкретной и простой задачи
Не стоит запускать ИИ сразу во все процессы отдела. Лучше начать с рутинных задач, где легко сравнить «до» и «после». Например: составление итогов встречи, генерация черновика письма, поиск ключевых тем в протоколе. Это создаст понятный фрейм: где ИИ работает хорошо, а где – нет.

2. Формулируйте четкие инструкции
ИИ не понимает подтекста. Если задать запрос вроде «оформи красиво», результат будет случайным. А вот «Сделай краткое резюме на 5 пунктов для директора. Не упоминай внутренние обсуждения» – понятная задача. Чем конкретнее формулировка, тем выше точность результата.

3. Закладывайте этап ручной проверки
Даже если результат кажется хорошим, его нужно просматривать. ИИ может упустить детали, ошибиться в акцентах или перепутать участников. Один проверочный взгляд часто экономит репутационные риски и время на исправления.

4. Вырабатывайте внутренние шаблоны
Если задача повторяется (например, итог встречи, сопроводительное письмо, вводный бриф), оформите структуру запроса один раз и используйте повторно. Это ускоряет работу, снижает вероятность ошибок и делает использование ИИ предсказуемым.

5. Протестируйте несколько сценариев
Один и тот же инструмент может вести себя по-разному при разных условиях. Например, расшифровка длинного совещания и короткого интервью – это разные задачи. Тестируйте подходы, фиксируйте успешные кейсы, корректируйте методику. На этом этапе можно подключать коллег: опыт быстрее масштабируется.

6. Интегрируйте ИИ в командные процессы
Когда ИИ используют только на личном уровне, это остается экспериментом. Если же протоколы, резюме и задачи от ИИ становятся частью общего ритма – инструмент перестает быть «дополнительным» и становится частью системы. Это ключевой момент для масштабируемости эффекта.

Многие проблемы первого внедрения ИИ связаны с отсутствием структуры, перегрузкой интерфейса или требованием к пользователю разбираться в технических деталях. Сервис НаВстрече решает эти барьеры и закрывает типовые задачи менеджеров без лишней настройки.

• Понятный вход без обучения. НаВстрече не требует освоения терминологии, команд или промптов. Менеджер просто загружает видео или кидает ссылку на встречу – система сама распознает, транскрибирует, формирует итоги. Все это происходит в одном интерфейсе, без переключений между сервисами.
• Автоматическая генерация итогов и задач. Вместо того чтобы писать руками, что обсуждалось на совещании, пользователь получает готовый документ. Можно выбрать: краткое резюме, протокол, список задач. Это упрощает внутреннюю коммуникацию, освобождает часы на подготовку отчетов и исключает человеческий фактор.
• Интерактив с ИИ по ходу работы. Если нужно что-то уточнить, не обязательно просматривать всю встречу. Можно задать вопрос ИИ прямо в чате под видео – например, «что просили подготовить к следующему спринту» или «кто говорил о бюджете». Система найдет и покажет фрагмент, где это обсуждалось.
• Поддержка командной работы. Результаты доступны всей команде или конкретной группе. Не нужно дублировать материалы в мессенджерах – ссылки можно передавать напрямую, а доступы настраиваются в пару кликов.
• Безопасность и контроль доступа. НаВстрече позволяет точно управлять видимостью данных: можно открыть запись только себе, команде или вообще внешнему контрагенту.

ИИ требует настройки под ваши процессы, и первое время ошибки неизбежны. Но именно от того, как менеджер реагирует на неудачные попытки, зависит, станет ли инструмент полезным или окажется заброшенным.

Многие останавливаются после одного неудачного опыта: дали ИИ запись совещания, получили сухой или неполный текст и сделали вывод, что технология бесполезна. Хотя причина может быть в неструктурированной записи, отсутствии четкого запроса или технических ограничениях.

Обучение на своих кейсах – ключ к продуктивной работе с ИИ. Если пользователь анализирует, где инструмент справился, а где – нет, он может подкорректировать подход: изменить формулировку запроса, уточнить формат вывода, выбрать другой тип итогов. Это позволяет быстрее находить рабочие сценарии и адаптировать ИИ под конкретную задачу.

Полезно вести внутреннюю базу удачных промптов или шаблонов: как просить ИИ сделать сжатое резюме, как сформировать список задач, какие вводные дают лучший результат. Такие микропрактики быстро окупаются и ускоряют внедрение технологии в командную работу.

ИИ становится полезным тогда, когда менеджер относится к нему как к новому инструменту, требующему практики. Ошибки – это не провалы, а этапы настройки. Игнорируя их, мы теряем эффективность. А если использовать их как источник обратной связи, то можно получить реальную пользу.

Первое знакомство с ИИ может быть неровным – особенно если подходить к нему с завышенными ожиданиями или использовать «на автомате». Большинство ошибок не связаны с технологией как таковой, а с тем, как менеджеры пытаются встроить ее в старые привычки: без цели, структуры и понимания ограничений.

Чтобы ИИ стал частью вашей рабочей практики, важно:

• видеть в нем помощника, а не волшебную кнопку;
• делегировать только четко описанные задачи;
• не бояться проб и ошибок;
• фиксировать удачные формулировки и кейсы;
• не ждать от нейросети того, что она делать не умеет: мыслить, интерпретировать и принимать решения.

Внедрение ИИ представляет собой постепенный процесс адаптации. И чем внимательнее вы к нему подойдете, тем быстрее он начнет работать на результат.