Начали с интереса

Любая новая технология сначала вызывает скепсис: неясно, как работает, зачем нужна и не заменит ли она тебя завтра. Чтобы AI стал привычным инструментом, важно создать доверие. Мы начали с небольших внутренних встреч — AIvolution Hub. На них обсуждали новости GenAI, звали технических экспертов, разбирались в том, как устроены языковые модели, зачем нужна векторизация и как писать адекватные промпты.

Особый эффект дало участие топ-менеджеров: когда CTO или продакт сами рассказывают про пайплайны или срезы данных — это подогревает интерес сильнее любой рассылки.

Снизили порог входа

Информации про AI сегодня слишком много, и в ней легко потеряться. Мы систематизировали полезные материалы и запустили рубрику AI_boost в нашем телеграм-канале.

Самые востребованные посты — практические. Например, подборка рабочих инструментов GenAI или  гайды по составлению промптов. Это стало хорошей точкой входа для тех, кто только начал погружаться.

Сделали AI частью атмосферы

Культура — это не только митапы и материалы. Мы встроили AI в повседневность. На зимнем корпоративе запустили цифровое зеркало с предсказаниями, экран с генеративными образами сотрудников и чат с агентом-помощником.
Такие активности не только развлекают, но и помогают команде почувствовать: нейросети — это просто и интересно.

Внедрили в процессы

Чтобы AI действительно работал, его нужно встроить в операционку. Мы провели аудит внутренних процессов и нашли, какие задачи можно автоматизировать.

Например, с помощью AI:
· анализируем exit-интервью и выявляем тренды в обратной связи;
· ускоряем подготовку отчетов и презентаций;
· тестируем агента, который помогает формулировать гипотезы и уточнять требования на старте проекта.

Для каждой задачи писали собственные промпты, проверяли их в бою и делали ревизию.

Постоянно собираем обратную связь

AI-инструменты быстро меняются — и наша программа адаптируется вместе с ними. Мы регулярно собираем отзывы, следим за блоками, которые зашли, и добавляем новые форматы. Благодаря этому у нас сформировалась не просто методичка, а живой образовательный контур.

Прокачиваем экспертизу внутри

AI — это не одна команда, а командная привычка. Внутри red_mad_robot мы растим собственных экспертов, учимся друг у друга, пробуем новые инструменты и пишем свои решения. От AI-кейсов на Habr до открытых библиотек на нашем GitHub — всё это формирует экосистему, в которой нейросети — способ делать лучше, быстрее, умнее.