Kaiten: как мы ввели правило «Сначала спроси у нейросети» — и вот что из этого вышло

Я рад, что мой канал начал активно пополняться кейсами от подписчиков и моих знакомых по Продукторию. Сегодня хочу поделиться интересным примером преобразования процессов в продуктовой команде. AI-first пока ещё очень новый термин, тем интереснее мне было погрузиться. Надеюсь, и вам будет интересно и полезно. Поехали! Слово ребятам из Kaiten.

Мы решили попробовать в Kaiten новый подход: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. И это сработало — взаимодействие в команде стало эффективнее, а точечное использование ИИ превратилось в системную практику. Про наш опыт с нейросетями — ниже.

Первое, что мы сделали — ввели правило AI-First.

Суть простая: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. Не важно, джуниор ты или сеньор. Попробуй сформулировать проблему и получи варианты решения.

Результат: сотрудники начали расти быстрее. За несколько месяцев при таком подходе они становятся мини-управленцами самих себя и процессов вокруг.

Второе — начали обмениваться кейсами.
Некоторые команды проводят дейлики и мастермайнды, где каждый показывает промежуточные результаты работы с нейросетями. Это помогает взращивать культуру использования AI.

Нельзя резко заставить людей решать задачи способом, к которому они не привыкли. Вместо этого команда должна созреть — увидеть реальные примеры, попробовать создать свои и выработать свой подход.

Третье — начали применять AI на трёх уровнях.

Уровень 1: Персональная эффективность

📌 Research: раньше глубинные исследования требовали отдела из 16 аналитиков. Сейчас любой сотрудник может провести такое исследование через Perplexity, Claude, Gemini.

📌 Обработка данных: мы собрали тысячи отзывов клиентов и обработали через нейросеть. На выходе получили кластеры проблем — это сразу превратилось в приоритеты для продуктовой команды.

📌 Создание контента: прогоняем тезисы через GPT и Claude, забираем лучшее, загружаем в Gamma — готово.

📌 Автотесты: скорость написания выросла в 10 раз. Разработчик задаёт параметры, ИИ пишет код. Покрытие 50-70% вместо 100%, но это в 2 раза меньше работы.

Уровень 2: Командная работа

📌 Проверка сообщений перед отправкой
📌 Геймификация через AI (колесо фортуны для дейликов)
📌 Совместная работа над KPI через нейросети

Уровень 3: Бизнес-процессы, где нейросети стали частью системы:
📌 HR-документация
📌 Найм: для нас стало важно, использует ли кандидат AI.
📌 Поддержка клиентов: внутри Kaiten появился чат-бот, обученный на 500+ материалах.

Четвёртое — отказались от промптов в пользу проектов.
Промпты нужны для рутины, но важнее — работа с проектами в Claude или GPT.

Как это работает:
1. Создаём проект
2. Загружаем overview компании, ICP, стратегию, бренд-платформу
3. Добавляем инструкцию, как ИИ должен себя вести.
Дальше работаем в контексте — ИИ помнит всё

Подробнее о продукте — система управления задачами, проектами и командами в едином пространстве:
🔗 kaiten.ru
@kaiten_ru

Ключевые уроки для продактов
📌 AI-First — это культура, а не инструмент. Нельзя заставить команду сразу переключиться.

📌 Эффект начинается с личной эффективности. Не с масштабных проектов, а с того, как каждый человек применяет AI в своих задачах.

📌 Проекты важнее промптов. Создайте контекст один раз — ИИ будет помнить всё и давать стабильный результат.

📌 AI меняет найм. Компетенция теперь в вопросах, которые кандидат задаёт нейросети, а не в заученных ответах.

📌 Скорость разработки растёт в разы. 90% разработчиков используют нейросети — фичи выходят в 6–10 раз быстрее.

📌 AI-ассистент в продукте — следующий шаг. После внутреннего внедрения логично встроить AI прямо в продукт для пользователей.

#startups@product_case_every_day
#kaiten@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day