Пример: Сергей, руководитель поддержки — маршрут Тома 2

Собирательный персонаж, цифры иллюстративные. Смысл — показать честный проход руководителя функции по Рабочей тетради Тома 2. Версия: 2026-07-09.

Сергей, 41 год, руководитель клиентской поддержки в сервисной компании (~200 человек, команда поддержки — 9). Сверху спускают «внедряйте ИИ, конкуренты уже», снизу команда боится сокращений. Год назад «подключили бота» — стало хуже: клиенты злились, команда переделывала.

Шаг 1 — Реконструкция, не косметика (глава 1)

Прогнал процесс «ответ на обращение» через тест зрелости:

Уровень зрелости: 1 из 5. Бот отвечал поверх старого процесса: та же очередь, те же шаблоны, просто первый ответ писал ИИ. Классическая косметика.
Где «прикрутили»: ИИ вставлен в шаг «написать ответ», хотя дорогой шаг — «понять, что это за случай и куда его вести».

Честность шага: признать, что прошлое внедрение было косметикой, — уже результат. Большинство на этом месте защищает прошлое решение.

Шаг 2 — От output к outcome (глава 2)

По Human Review Matrix разложил обращения:

Задача под evaluation: типовые обращения «где заказ / как вернуть / не работает X» — ~60% потока. Результат проверяем: есть база правильных ответов и клиентская оценка.
Кто владеет решением: возвраты денег, жалобы, тон конфликта — только человек. Всегда.
Собрал эталонный набор из 40 реальных обращений с известными правильными ответами — теперь любое изменение бота сначала прогоняется по нему (см. набор для проверки агента).

Шаг 3 — Контракт с первым агентом (глава 3)

Заполнил контракт агента для «первой линии»:

Роль: разбирает входящие, отвечает на типовые из базы знаний. Доступ: только чтение базы.
Границы: не обещает компенсаций, не трогает биллинг, не извиняется «от имени директора».
Эскалация: жалоба, деньги, конфликт, неуверенность → человек. Владелец: Сергей, лично.
Порог-гейт: доля ответов «решено без человека, без повторного обращения» ниже 80% за день → пауза и разбор; больше трёх эскалаций подряд от одного клиента → ручной режим.
Проверка: выборочный аудит 10 диалогов в день — по очереди всей командой (это и есть обучение: команда видит, где агент ошибается).

Шаг 5–6 — Деньги и рынок

Функция с самым быстрым рублём: ночная смена. Раньше ночью очередь копилась до утра — теперь типовые вопросы закрываются сразу, утренний завал исчез. Это видно в деньгах (меньше отмен) и в людях (утро без пожара).
Где меня не находит клиент-агент: проверил по чек-листу видимости — база знаний компании закрыта от индексации, FAQ в PDF-картинках. Если клиент спросит своего ИИ-ассистента «как вернуть заказ в …», тот ничего не найдёт. Задача в бэклог сайта.

Финал — Компас и гейты (глава 11)

Процесс первого круга: типовые обращения первой линии (5 из 5 «да» по скорингу).
Пройденные гейты: есть карта процесса → есть эталонный набор → есть контракт с владельцем → пилот на 20% потока. Следующий гейт: два месяца метрика держится — расширяем на весь поток.
Стрелка ЛЮДИ: никого не сократил. Двое из команды теперь ведут базу знаний и аудит агента — это новые роли из главы 3. Страх ушёл не от слов, а от того, что люди увидели свою новую работу.

Что стоит заметить в этом примере

Первый ход — признать косметику. Тест зрелости нужен не для отчёта, а чтобы перестать улучшать неправильное.
Эталонный набор появился до расширения, а не после инцидента. 40 обращений с известными ответами — дешёвая страховка, которая делает изменения обратимыми.
Гейты вместо дедлайна. «Расширим, когда метрика продержится два месяца» — это управляемо; «запустим к кварталу» — это лотерея.

Заполняйте свой маршрут: Рабочая тетрадь Тома 2. Другие примеры — в каталоге.