«Когда задачи решают не только люди: практики тимлида по управлению цифровыми сотрудниками на примере ИИ-аналитика»
Спикеры
ПАО Сбербанк
Владелец продукта GigaLytics.Cloud ПАО Сбербанк • Более 5 лет в мире аналитики данных • Прошел путь от джуна-аналитика до сеньора-помидора • 2 года на позиции продакта платформы для продуктовой аналитики
Отзыв программного комитета
Цифровой сотрудник - это новое явление, но выглядит так, что в эту сторону многие направили свои усилия. В докладе разбор реального кейса, когда в команде появился такой сотрудник, и своим появлением поднял огромный пласт вопросов, на которые нужно искать ответы. Часть уже найдена
Кому полезно
Тема доклада — управление командой в момент, когда в ней появляется цифровой сотрудник на базе ИИ. На примере ИИ-аналитика, который автономно решает часть задач быстрее и дешевле классического специалиста, я покажу, как тимлиду перестроить процессы постановки задач, контроля качества, оценки эффективности и развития команды. Доклад будет полезен руководителям, которые уже внедряют AI-агентов в работу или готовятся к переходу от модели “AI как инструмент” к модели “AI как участник команды”.
О чём доклад
- Почему появление цифрового сотрудника меняет не процессы автоматизации, а саму роль тимлида: руководитель начинает управлять не только людьми, но и системой выполнения работы.
- Чем цифровой сотрудник отличается от обычного AI-инструмента?
- Как определить, какие задачи можно отдавать ИИ-аналитику, а какие должны оставаться за человеком?
- Как перестроить командный процесс: постановка задач, приемка результата, проверка качества, прозрачность использования ИИ и новые рабочие интерфейсы внутри команды.
- Как оценивать цифрового сотрудника: скорость, стоимость, доля задач без доработки, процент корректных выводов, число эскалаций на человека, стабильность результата на повторяемых кейсах.
- Почему для ИИ-сотрудника нужны не только KPI, но и “режим развития”: изменение промптов, ограничений, контекста, базы знаний, сценариев проверки и политики применения.
- Как меняется структура команды аналитики: люди постепенно смещаются из роли исполнителей в роли постановщиков, ревьюеров, архитекторов решений и владельцев качества.
- Какие риски нельзя игнорировать: ложная уверенность в ответах, ошибки на неочевидных кейсах, bias, непрозрачность источников, утечки данных и подмена управленческого решения автоматическим выводом.
- Как не вызвать сопротивление у команды: важно объяснить, зачем вводится цифровой сотрудник, где он помогает людям, а где не заменяет человеческое суждение, и какие новые компетенции становятся ценными.
- Что тимлид должен уметь в новой модели?