Егор Восточный – Знакомство, флитр и принятие ИИ (страница 10)

В FIS AI-лаборатории, например, формируется три уровня представления: краткая сводка ключевых решений, расширенный структурированный конспект и полная стенограмма для последующего контроля .

Шаг 5. Настройка автоматических действий

Здесь вы выходите на новый уровень автоматизации. Вы можете настроить AI не просто на создание протокола, но и на выполнение действий.

Например, в Fellow вы можете настроить интеграцию с Jira или Asana: все задачи из протокола автоматически превращаются в задачи в вашей системе управления проектами .

В Microsoft Copilot Studio можно создать автономного агента, который в конце каждого дня анализирует все встречи, выделяет задачи, оценивает, сколько времени на них нужно, и автоматически блокирует это время в вашем календаре. Да, AI сам назначает вам время на выполнение задач, которые возникли из встреч. Это уже не просто протоколирование, это активное управление вашим временем .

Шаг 6. Обучение AI (первые две недели)

Как и с почтовым помощником, первые две недели – время активного обучения. Каждый раз, когда вы получаете протокол, проверяйте его:

●

Правильно ли выделены задачи?

●

Верно ли назначены ответственные?

●

Не упущены ли важные решения?

Если AI ошибся, отредактируйте протокол вручную. Большинство инструментов запоминают правки и учатся на них. Через две недели вы заметите, что правок становится всё меньше, а протоколы – всё точнее.

3.1.6. Реальный пример: как выглядит протокол от AI

Давайте посмотрим на конкретный пример. Представьте, что у вас была встреча по запуску нового мобильного приложения. Участники: Мария (продакт-менеджер), Алексей (разработчик), Екатерина (дизайнер) и Дмитрий (маркетолог).

Вот как может выглядеть протокол, сгенерированный AI:

Протокол встречи: Запуск мобильного приложения "Финансовый помощник"

Дата: 31 марта 2026

Участники: Мария С., Алексей К., Екатерина В., Дмитрий Р.

Длительность: 45 минут

Краткая сводка

Команда обсудила статус разработки приложения и план маркетингового запуска. Основные решения: дизайн главного экрана утверждён с доработками по цветовой схеме; запуск намечен на 15 мая; бюджет на продвижение увеличен на 20%. Остались открытыми вопросы по интеграции с платёжной системой.

Принятые решения

Утвердить дизайн главного экрана с условием: изменить синий цвет на более тёмный (#1A3E6F).

Запуск приложения перенести с 1 мая на 15 мая для дополнительного тестирования.

Увеличить бюджет на маркетинговое продвижение с 500 000 до 600 000 рублей.

Открытые вопросы

Какая платёжная система будет использоваться? На текущем этапе обсуждались два варианта: CloudPayments и PayMaster. Решение не принято.

Нужно ли адаптировать приложение под планшетные версии? Вопрос будет вынесен на отдельное обсуждение с техническим директором.

Этот протокол AI сгенерировал через 2 минуты после окончания встречи. Мария получила его на почту, добавила два уточнения (указала, что бюджет в рублях, а не в долларах) и отправила всем участникам. Вся работа заняла 5 минут, а раньше на такой протокол уходило бы полчаса.

3.1.7. Что делать, если AI ошибается

AI не идеален. Даже лучшие инструменты иногда ошибаются. Вот самые частые проблемы и способы их решения.

Проблема 1: Неправильное распознавание терминов

Если ваша работа связана со специфической лексикой – аббревиатурами, названиями продуктов, техническими терминами – AI может их искажать. Например, "API" может превратиться в "апи", а "CRM" – в "цэрэм".

Решение: В некоторых инструментах (например, в Fathom) можно загрузить словарь специфических терминов. В Fireflies и Fellow есть функция "custom vocabulary" – вы добавляете список слов, и AI учится их правильно распознавать . В корпоративных решениях, таких как FIS AI-лаборатория, эта проблема решается на уровне архитектуры: система специально обучена на банковской и IT-лексике .

Проблема 2: Неправильное определение ответственного за задачу

AI может ошибочно приписать задачу тому, кто её просто упомянул, а не тому, на кого она была возложена. Например, если Алексей сказал: "Мария, тебе нужно будет согласовать это с руководством", AI может записать задачу Алексею.

Решение: В инструментах с функцией "action item extraction" можно настроить промпт, который объясняет, как определять ответственного. Например: "Ответственным считается тот, к кому обращаются с поручением, а не тот, кто говорит" .

Проблема 3: Потеря контекста в длинных встречах

Если встреча длится два часа, AI может потерять связь между ранними обсуждениями и поздними решениями.

Решение: Используйте инструменты с большим контекстным окном. Современные модели (например, GPT-4o, Claude) обрабатывают до 128 000–200 000 токенов, что эквивалентно нескольким часам разговора. Также помогает функция "глав" – если встреча идёт долго, попросите AI делать промежуточные резюме каждые 30 минут .

Проблема 4: AI не различает участников

Если несколько человек говорят одновременно или качество звука плохое, AI может перепутать, кто что сказал.

Решение: Используйте инструменты с функцией "speaker diarization" – разделения участников по голосу. Zoom AI Companion и Teams Copilot делают это хорошо, потому что имеют доступ к профилям участников. В сторонних инструментах эта функция может быть платной .

3.1.8. Как научить команду пользоваться AI-протоколами

Внедрение AI-ассистента в команде – это не только техническая, но и культурная задача. Вот несколько рекомендаций.

Начните с себя. Покажите команде, как вы используете протоколы. Отправляйте их после каждой встречи. Через месяц коллеги привыкнут к тому, что после встречи всегда есть чёткий документ, и начнут спрашивать: "А где протокол?"

Сделайте протоколы доступными. Настройте автоматическую рассылку протоколов всем участникам сразу после встречи. В Fellow или Fireflies это делается в один клик.

Используйте протоколы как источник правды. Когда возникает спор о том, что было решено на встрече, ссылайтесь на протокол. Это быстро научит коллег ценить точность фиксации.

Не пытайтесь заставить всех. Внедрение новых инструментов не должно быть принудительным. Предложите, покажите преимущества, но не настаивайте. Те, кто увидит, сколько времени вы экономите, подтянутся сами.

В следующем разделе мы поговорим о том, как AI не просто фиксирует задачи, а помогает управлять ими и контролировать выполнение.

3.2. Выделение задач и сроков из разговора

3.2.1. Проблема: как задачи теряются в потоке слов

Вы когда-нибудь выходили со встречи, будучи уверенным, что всё поняли, а через два дня обнаруживали, что забыли важное поручение? Или, что ещё хуже, выясняли, что коллега забыл то, что вы ему поручили?

Это не ваша вина и не вина вашей памяти. Это особенность того, как работает человеческое внимание. На встрече происходит слишком много событий одновременно. Вы слушаете, обрабатываете информацию, формулируете ответы, следите за мимикой, пытаетесь уловить невысказанное. В этом потоке легко упустить момент, когда вам или кому-то другому поручили задачу.

Особенно коварны размытые формулировки: "было бы хорошо, если бы кто-то занялся этим", "надо бы подумать над этим вопросом", "давайте посмотрим, что можно сделать". Все понимают, что что-то нужно сделать, но никто не знает, кто именно и к какому сроку. В результате задача повисает в воздухе, а через неделю выясняется, что её никто не сделал.

Традиционный способ борьбы – вести список задач на встрече. Но, как мы уже говорили, писать и одновременно участвовать в обсуждении – задача для сверхчеловека. В результате либо страдает качество заметок, либо вы выпадаете из обсуждения.

Именно здесь AI показывает свои лучшие качества. Он не устаёт, не отвлекается и может одновременно отслеживать все поручения, независимо от того, как они сформулированы.

3.2.2. Как AI находит задачи в разговоре

Этот процесс кажется почти магическим, но на самом деле он опирается на несколько простых принципов.

Принцип 1: Распознавание глаголов в повелительном наклонении

Самый простой способ найти задачу – распознать фразы, которые звучат как поручение: "сделай", "подготовь", "напиши", "согласуй", "проверь", "отправь". AI обучен на миллионах примеров таких фраз и распознаёт их даже если они сформулированы нестандартно.

Принцип 2: Анализ контекста

Но не всё так просто. Фраза "сделай это" – явное поручение. А фраза "нужно будет сделать это" – тоже поручение, но более мягкое. А "хорошо бы это сделать" – ещё мягче. AI анализирует контекст, чтобы понять, является ли фраза задачей или просто рассуждением.