Как я внедряю Claude в ваш бизнес | Сертифицированный архитектор

🔗 Хотите получить правильную архитектуру до того, как потратите деньги на Claude? Работайте с нами: https://brainqub3.com 🛠️ План внедрения Always-On Agent и руководство по использованию Claude доступны по ссылке выше. Представьте, что вы потратили более 50 000 долларов на интеграцию Claude в ваши бизнес-системы, а через три месяца обнаружили, что он отправил одному из ваших крупнейших клиентов скидку, которую никто не одобрил, и вы юридически обязаны ее выполнить. Или что ваши сотрудники вернулись к ручным обходным путям, потому что Claude создает слишком много проблем, или что все строят многоагентные системы и сжигают токены, а вы видите только рост затрат. В этом видео я подробно рассказываю об архитектурной структуре, которую мы используем с клиентами в Brainqub3, чтобы избежать именно этого: как мы определяем правильные возможности, как мы определяем, что такое успех, и как мы решаем, следует ли вообще использовать Claude. Обычно все начинается с того, что владелец бизнеса спрашивает меня, где ему следует использовать ИИ или агентов, и сверху оказывается давление с требованием что-то предпринять. Это давление порождает наспех придуманные сценарии использования, которые отлично смотрятся в демонстрации, но ничего не дают взамен. Лучше сначала спросить, чего вы на самом деле пытаетесь достичь, и я вижу три ответа. Выполнение — это операционная эффективность, например, классификация счетов по объему или отслеживание оптимального следующего действия для клиента в вашей CRM-системе, электронной почте и записях совещаний. Разработка — это поставка программного обеспечения, внедрение функций и исправление ошибок быстрее, чем это возможно сегодня. Понимание — это объединение данных, уже имеющихся в ваших системах, чтобы вы могли принимать более эффективные стратегические решения. Затем следуют критерии успеха, прежде чем вы создадите прототип или достанете кредитную карту. «Клоду нужно ускорить обработку наших счетов» не дает никаких показателей для измерения, не устанавливает цели и основывается исключительно на скорости. Хорошее определение начинается с базового уровня (в приведенном примере два сотрудника тратят два рабочих дня на обработку счетов-фактур с уровнем ошибок около 2%) и устанавливает планку по нескольким параметрам: тот же объем не более чем за час, с затратами человеческого труда не более часа и уровнем ошибок 2% или менее, при этом неопределенные случаи помечаются для проверки. Базовый уровень показывает, действительно ли что-то улучшилось, а ограничения исключают большинство возможных решений еще до того, как вы начнете работать с данными. Второе ограничение является преднамеренным, в соответствии с законом Гудхарта. Если дать инженерам задание только на точность, можно получить сложный многоагентный рабочий процесс, который достигает 98%, но занимает четыре дня, что вдвое дольше, чем процесс, который он должен был улучшить. Если дать им задание только на скорость, самая дешевая модель выполнит задачу за десять минут, а точность упадет более чем на 70%. Определите оба варианта, и вы сможете отклонить оба проекта еще до того, как какой-либо из них будет реализован. Затем я отображаю существующий рабочий процесс, потому что Клод не может сделать все просто потому, что вы его подключили. Я спрашиваю, кто или что сегодня владеет рабочим процессом, каковы существующие этапы, с какими системами и данными он взаимодействует, включая то, являются ли данные конфиденциальными, персонально идентифицируемыми или регулируемыми, и в каком объеме. Затем я рассматриваю Claude как платформу с двумя типами интеллекта. ИИ для ввода/вывода подходит для четко определенной задачи на неструктурированных данных, например, для классификации запутанного PDF-счета. Агенты подходят для неоднозначных задач, где контекст разрознен, например, для определения того, что предложить клиенту, с которым мы сотрудничаем уже год, чтобы предотвратить его уход, на основе данных из электронных писем, записей встреч, каталога продукции и CRM. В таком виде рабочий процесс обработки счетов требует от Claude выполнения одного шага — классификации счетов, а все, что он не может надежно классифицировать, отправляется в очередь для обработки человеком. Получение счетов из Stripe и отправка результатов на панель управления — это детерминированные задачи для небольшого фрагмента пользовательского программного обеспечения. Риск минимизирован, и мы приняли самые важные архитектурные решения, ничего не создавая. Я Джон, основатель Brainqub3 и сертифицированный архитектор Claude (профессиональный уровень). Мы занимаемся проектированием и созданием агентских систем на основе таких принципов. Если вы собираетесь внедрить Claude в свои бизнес-системы и хотите получить правильную архитектуру до начала инвестиций, вы найдете нас на сайте https://brainqub3.com, где также можете приобрести «План внедрения агента Always-On» и «Руководство по навыкам Claude». Для владельцев бизнеса, лидеров трансформации и технических директоров, решающих, где...