У MacPaw відбувся Agent Practice Sprint, який тривав два тижні та став першою внутрішньою ініціативою такого масштабу. Його метою було допомогти кожному спеціалісту в компанії автоматизувати рутинні, трудомісткі або повторювані завдання за допомогою AI. У компанії зауважили, що співробітники прагнуть активніше впроваджувати AI у щоденну діяльність, однак часто не мають часу для практичного освоєння AI-агентів. Саме тому було виділено окремі два тижні, протягом яких команди зосередилися на вивченні інструментів і створенні власних рішень.
Щоб дізнатись останні новини, слідкуйте за нашим каналом Google News онлайн або через застосунок.
Спринт став стратегічним кроком у трансформації MacPaw у AI-first-компанію і спричинив мережевий ефект, об’єднавши всю компанію навколо роботи з AI. Участь у спринті взяли 402 співробітники, було запущено 355 окремих проєктів і 247 проєктів вдалося реалізувати.
“Спільна робота інженерів, дизайнерів та маркетологів над створенням рішень без очікування вказівок означає більше, ніж будь-який окремий проєкт, – зауважив засновник і CEO MacPaw Олександр Косован. – Те, що відбувалося протягом останніх двох тижнів, – демонстрація того, якою компанією стає MacPaw. AI – це новий стандарт нашої роботи: того, як ми пишемо і перевіряємо код, документуємо, аналізуємо дані, обслуговуємо користувачів та керуємо операційними процесами”.
ЗМІСТ СТАТТІ:
Організація та підтримка
Для організації роботи було створено спеціальну внутрішню платформу, де учасники могли реєструвати свої ідеї, описувати проєкти, відстежувати прогрес і отримувати рекомендації від менторів. Робота могла виконуватися як індивідуально, так і в командах. Обов’язковою умовою було те, щоб створене рішення автоматизувало повторювані процеси та дозволяло оцінити результат до і після його впровадження. Платформа також містила вбудованого AI-помічника для консультацій. Наприкінці першого тижня учасники мали змогу презентувати проєкти, а після завершення спринту відбулося фінальне підбиття підсумків з демонстрацією створених рішень.
Комунікація між учасниками була організована за двома напрямами – Product і Business Operations. Учасники ділилися досвідом, обговорювали технічні питання та спільно шукали рішення. Додаткову підтримку надавали внутрішні експерти, а для забезпечення безперервної роботи продуктів і підтримки користувачів було сформовано окрему команду.
Інструменти та інфраструктура
Для проведення спринту MacPaw підготувала широку інфраструктуру. Співробітники отримали розширений доступ до AI-інструментів, що дозволило долучитися до ініціативи незалежно від рівня технічних навичок. Серед інструментів були Claude, Google Gems, n8n, Google Cloud, Cloudflare Pages, GitHub, Cursor, Codex тощо. Компанія також надала доступ до API та збільшила ліміти на використання токенів. Додатково всі отримали річну підписку на DataCamp для навчання роботі з даними та AI.
“Першочергова мета спринту – подолати прірву між розмовами про AI та реальною роботою з ним, – каже Chief Technology and Innovations Officer Віра Ткаченко. – Тільки на практиці можна по-справжньому зрозуміти, як це працює. Ми досягли мети – ми дійсно практикували створення агентів. Але це лише початок”.
Приклади проєктів
У напрямі “Продукти та інжиніринг” було представлено систему Cloud Quartz Orchestration Toolkit, яка координує роботу 17 AI-агентів різних ролей і працює за принципом конвеєра, де результат одного етапу стає вхідними даними для наступного. Інший проєкт дав змогу продакт-менеджерам створювати функціональні прототипи без глибоких знань програмування: агент бере тікет з Jira та генерує код у Xcode, створюючи окрему гілку для тестування.
Також було представлено QA-воркфлоу для управління тестовою документацією та покриттям. Команда Moonlock Lab автоматизувала моніторинг кіберзагроз: спеціальний інструмент збирає індикатори компрометації, аналізує матеріали та класифікує ризики. А Олександр Косован розробив систему аналізу користувацького фідбеку.
У напрямі “Ефективна робота з документацією та пошук інформації” було створено систему Duck Bot, яка відповідає на технічні та продуктові запитання на основі внутрішніх даних. Команда аналітиків підготувала дані для роботи з LLM і створила DataBuddy, який здатен виконувати складні дослідження за 30 хвилин замість кількох годин. Також було автоматизовано роботу з науковими статтями – Research Digest бот фільтрує RSS-стрічки, робить резюме статей та зберігає їх у бібліотеку Zotero.
У напрямі “Оптимізація фінансових операцій” з’явився інструмент для оцінки потенційного прибутку нових ідей, який аналізує ринок і ризики. Також було створено бот FinInsight, який звертається з запитаннями до фахівців та структурує відповіді у звіти для менеджменту.
У напрямі “Подолання перешкод у щоденній роботі” було впроваджено рішення для HR-аналітики, автоматичного створення UX-брифів для дизайнерів, юридичної обробки запитів і перевірки ліцензій open-source бібліотек. Також створено інструмент для аналізу контенту та формування планів публікацій, оновлено систему підтримки користувачів і запроваджено агент для перевірки відповідності контенту бренд-стандартам.
Окрему увагу приділили персональній продуктивності. У цьому сегменті було створено асистента для менеджерів продуктового напряму. Він аналізує фідбек, формує стрічку новин, досліджує конкурентів та оцінює ідеї відповідно до стратегії компанії.
Наступні кроки
У MacPaw наголошують, що результати спринту стануть основою нових робочих процесів. Найуспішніші проєкти отримають подальшу підтримку та будуть інтегровані у повсякденну діяльність. Наступні кроки включають доопрацювання складніших проєктів, об’єднання схожих рішень, перевірку відповідності стандартам безпеки та вимірювання ефективності впроваджених агентів. Також планується запуск регулярних AI Office Hours для обміну досвідом і демонстрації нових рішень.
“Якщо штучний інтелект може втричі збільшити продуктивність однієї людини, то уявіть, який приріст дасть його використання на рівні всієї організації, – зауважив Олександр Косован. – Проте саме люди на основі власного досвіду приймають рішення та коригують роботу агентів. Тому я налаштований оптимістично і не поділяю думку, що AI замінить людську працю і зробить багато професій непотрібними. Cаме команда додає той незамінний інгредієнт, що є в рецепті успіху кожної компанії”.
Chief Organizational Development Officer Лілія Мудрик додала, що результати ініціативи перевершили очікування: “Спринт дав команді найважливіше: відчуття, що взаємодія з AI – це не загроза їхній роботі, а перевага тут і зараз. Для компанії це стало реальною можливістю розширити наші внутрішні ресурси та звільнити час для того, що справді має значення”.
Читайте також:
- Tet впроваджує нову AI-платформу для корпоративних даних: Як працює Tet GPT
- Скандал з Crimson Desert: Розробники вибачилися через AI-контент у грі