Как собственник Проект-М за три вечера собрал дашборд и отказался от найма нового ассистента
Проектная компания, более 90 сотрудников. HappyAI провёл пять встреч: четыре учебно-практические сессии и финальную работу над картой AI-инициатив.
Опубликовано 2 сентября 2026 г.
Контекст
Коротко о проекте
Исходная ситуация
До программы сотрудники уже пробовали ChatGPT и AI-проверку документов, но работа оставалась фрагментарной: AI не хватало рабочего контекста, а результаты приходилось перепроверять вручную.
Цель программы
Снизить ручную нагрузку на собственника, помочь сотрудникам находить задачи для AI в своей работе и научить их самостоятельно собирать AI-инструменты для компании.
Подход
Программу собирали вокруг реальных процессов Проект-М
Перед стартом HappyAI вместе с клиентом разобрал коммерческую работу, проектную документацию, архив проектов и контроль сроков. Эти процессы стали основой учебно-практических сессий.
Пять встреч — от первых AI-проб к разработке собственных AI-агентов
HappyAI изучил процессы компании, подготовил практику и провёл сессии
Разобрали, из чего складывается работа AI-агента
- Работа
- Показали, как связаны задача, контекст, последовательность действий, готовый результат и проверка человеком.
- Результат
- Зафиксировали структуру агента: какие данные он получает, что делает, какой результат возвращает и кто его проверяет.
HappyAI изучил процессы компании, подготовил практику и провёл сессии
Показали прототипы AI-агентов на процессах компании
- Работа
- HappyAI подготовил прототипы на материалах Проект-М и показал, как агент проходит путь от входящего документа до сверки, фиксации статуса и отчёта.
- Результат
- Участники увидели устройство агента на знакомом процессе: от данных и контекста до результата и проверки человеком.
Совместная работа
Разобрали сложный AI-сценарий на управляемые задачи
- Работа
- На третьей сессии участники начали собирать сквозного агента и увидели, где ему не хватает контекста, промежуточных проверок и более точной постановки задачи.
- Результат
- Большой сценарий разложили на отдельные законченные задачи и выбрали инструмент, который можно было собрать и проверить целиком.
Команда Проект-М работала со своими документами и проверяла результаты
Собрали AI-инструмент и применили его к новым документам
- Работа
- Участник собрал опись PDF, уточнил формат результата и сохранил последовательность действий для повторного запуска.
- Результат
- Тот же инструмент запустили на новом комплекте файлов и получили повторяемый результат.
Совместная работа
Собрали карту следующих AI-инициатив
- Работа
- На финальной встрече разобрали задачи для коммерческой работы, проверки документации, контроля проектов, планирования загрузки и работы с внутренними знаниями.
- Результат
- У компании появился план самостоятельной работы с AI примерно на два месяца.
Главный результат
Что изменилось после программы
Собственник собрал дашборд сам
За три вечера он собрал управленческий дашборд на данных из 1С и бухгалтерской отчётности. Дашборд дал сводную картину по компании и проектам.
От найма ассистента отказались
Дашборд закрыл круг задач, ради которого собственник планировал нанять нового ассистента.
Около 10% сотрудников стали AI-чемпионами
Они начали находить задачи для AI в своей работе и помогать коллегам применять его.
«Я ожидал более теоретического результата, а получил практический инструмент, которым пользуюсь в работе.»
Продолжение
После финала компания продолжила применять AI самостоятельно
Проектная документация и коммерческие предложения
В компании сохранили сценарии работы с проектной документацией и коммерческими предложениями.
Направления работы на ближайшие два месяца
На итоговой встрече собрали карту инициатив для коммерческой работы, проверки документации, контроля проектов, планирования загрузки и работы с внутренними знаниями компании. Собственник определил примерно два месяца на самостоятельную практику.
Проверка
Как считали и что означает результат
Источники и границы
- Границы вывода
- Ход сессий подтверждён записями, сведения о компании — её официальным сайтом. Охват программы, дашборд, продолжившиеся сценарии, решение не нанимать ассистента и доля AI-чемпионов основаны на обратной связи клиента. Мы не проводили технический аудит дашборда и не измеряли точность, частоту использования или финансовый эффект.
Источники: Официальный сайт Проект-М: профиль компании · Официальный сайт Проект-М: численность команды · Очищённые итоги обратной связи клиента · Очищенные материалы и выводы по кейсу Проект-М · Очищенная история подготовки и пяти встреч с Проект-М
Обсудить программу для вашей компании
Если хотите разобрать реальные процессы вашей компании и понять, где команда сможет применять AI самостоятельно, расскажите о задачах и участниках. Обсудим формат программы.
Обсудить корпоративную программу