Персонал, усиленный ИИ: руководство по внедрению подхода в SAFe и Agile

Статья обновлена 09.07.2026

Определение: персонал, усиленный ИИ, формируется в тех случаях, когда сотрудники используют одобренные организацией коммерческие или специально разработанные инструменты искусственного интеллекта для оптимизации своей работы.

Кратко о статье и для кого она

О чём статья:
Статья объясняет, как внедрять ИИ в работу сотрудников в компаниях, применяющих SAFe и Agile-подходы: от сценариев использования для ключевых ролей до принципов Responsible AI и контроля качества по принципу human in the loop (проверка человеком).

Для кого:
материал будет полезен лидерам, руководителям трансформации, HR, офисам продуктовой и SAFe-трансформации, а также руководителям продуктовых и Agile-команд, которые планируют управляемое внедрение ИИ в компании.

Что такое персонал, усиленный ИИ?

Персонал, усиленный ИИ, представляет собой производственную среду, в которой сотрудники используют искусственный интеллект для сокращения объёма повторяющихся операций, повышения качества выполняемых работ, содействия инновационному развитию, росту производительности и ускорения выполнения задач. ИИ действует как вспомогательный инструмент, расширяя профессиональные возможности людей, а не заменяя их. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на значимых видах деятельности, требующих креативного мышления, профессионального суждения и эффективного командного взаимодействия.

Для устойчивого эффекта важно рассматривать внедрение ИИ как управляемый процесс: сценарии применения должны быть согласованы с целями бизнеса, а персоналу необходимы обучение и понятные правила использования, включая принципы Responsible AI.

Указанные преимущества становятся достижимыми при условии, что сотрудникам предоставлены необходимые полномочия, технические ресурсы и профессиональное обучение для практического применения ИИ в инновационной работе и решении задач организации.

Рисунок 1. Области, которые усиливаются при внедрении ИИ в работу персонала

ИИ способен существенно повысить производительность отдельных специалистов в рамках SAFe. Например, скрам-мастера / коучи команд могут использовать ИИ для получения обоснованных рекомендаций по улучшению командных процессов. Продуктовый менеджмент может применять ИИ для ускорения исследований рыночных тенденций и потребностей клиентов. Лидеры портфеля могут использовать ИИ для разработки и формулирования содержательных стратегических тем, которые помогают транслировать стратегию предприятия в практическое воплощение.

Практическим результатом поддержки сотрудников в использовании ИИ для повышения качества их работы становится формирование более гибкого и наделённого полномочиями персонала: сотрудники применяют свои профессиональные сильные стороны, одновременно получая преимущества от производительности ИИ, его способности работать с высокой скоростью, обеспечивать эффективность и предоставлять качественную аналитическую информацию.

Каковы преимущества персонала, усиленного ИИ?

ИИ трансформирует подходы к выполнению профессиональных обязанностей, беря на себя утомительные операции, такие как ввод и обработка данных, а также подготовка регулярных аналитических отчётов. Это позволяет сотрудникам переориентировать своё внимание на более интересные и сложные виды работ, что, в свою очередь, способствует профессиональному развитию и росту удовлетворённости работой. Перераспределение усилий от выполнения рутинных операций к деятельности, обладающей высокой стратегической и креативной ценностью, одновременно повышает вовлечённость коллектива и общую производительность организации.

Результаты научных исследований уже начинают подтверждать эффективность применения ИИ для поддержки типовых бизнес-процессов в организациях. Соответствующие примеры приведены на рисунке 2.

Рисунок 2. Растущее число научных исследований демонстрирует измеримые результаты внедрения ИИ в рабочие процессы

ИИ оказывает многоаспектное воздействие на производительность как на уровне отдельного сотрудника, так и на уровне команд. За счёт автоматизации типовых операций, предоставления аналитических выводов и ускорения процесса принятия решений ИИ позволяет специалистам сосредоточиться на действительно важных направлениях работы и более эффективно применять имеющиеся профессиональные компетенции.

Кроме того, инструменты ИИ способствуют улучшению качества коммуникации в командах, рационализации организации рабочих процессов и повышению согласованности действий специалистов различных функциональных направлений.

Для отдельного сотрудника ИИ выступает в качестве эффективного помощника, предоставляя специализированные инструменты, адаптированные под конкретные задачи и особенности его деятельности.

Например, разработчики программного обеспечения могут использовать ИИ для ускорения написания и отладки программного кода. UX-дизайнеры могут применять ИИ для быстрого создания и тестирования дизайн-решений. Подобные специализированные инструменты позволяют участникам команд производить более качественные результаты при меньших затратах усилий, высвобождая время для генерации новых идей и решения сложных задач.

На уровне команды инструменты ИИ повышают качество взаимодействия между участниками: они резюмируют ключевые тезисы встреч, отслеживают ход выполнения задач и предоставляют в режиме реального времени актуальную информацию о результативности команды.

ИИ-системы анализируют ключевые показатели, такие как время потока и скорость выполнения задач Agile-командами, чтобы выявлять узкие места в производственных процессах и на основе данных предоставлять рекомендации по их совершенствованию. Благодаря визуализации прогресса выполнения работ, а также потенциальных рисков и задержек ИИ поддерживает принятие обоснованных корректирующих мер и повышает общую результативность команды.

ИИ также помогает кросс-функциональным командам работать совместно, улучшая качество коммуникации между специалистами разных профилей и бизнес-лидерами. Например, используя простые визуализации и понятный язык, ИИ-платформа способна преодолевать разрыв между стратегией предприятия и разработкой продукта. Такой подход способствует достижению согласованности действий и облегчает командам реализацию поставленных целей, одновременно снижая вероятность недопонимания и коммуникационных сбоев.

ИИ повышает производительность, усиливая профессиональные навыки отдельных сотрудников и результативность команды целиком. Он позволяет сотрудникам выполнять свои обязанности на максимально высоком уровне, поддерживает согласованность действий внутри команд и обеспечивает гибкость, необходимую для успешного функционирования в условиях современной динамичной бизнес-среды.

Каким образом ИИ может усиливать ключевые роли в SAFe?

Масштабы применения ИИ в ключевых ролях SAFe постоянно расширяются. Системы больших языковых моделей, такие как SAFe CoPilot, ChatGPT, Claude, Gemini и другие решения, позволяют пользователям получать доступ к глобальной информационной базе за счёт грамотно сформулированных запросов: ответы на вопросы, структурирование информации, анализ данных и создание контента.

Для внедрения ИИ в компании важно, чтобы доступ к инструментам был управляемым: компании должны закреплять правила использования (включая Responsible AI), определять уровни доступа к данным, фиксировать требования по качеству результатов и обеспечивать процесс проверки человеком (human in the loop).

Рисунок 3. Наиболее часто используемые инструменты генеративного ИИ по категориям

В последнее время организациями всё чаще отмечается тенденция встраивания ИИ-функциональности в используемые на практике корпоративные приложения: ведущие разработчики программного обеспечения последовательно интегрируют расширенные ИИ-возможности в состав своих продуктов.

Полный перечень таких функциональных расширений слишком объёмен для представления в рамках этой статьи, поэтому далее в статье приведены рекомендуемые сценарии применения ИИ-инструментов для усиления ключевых ролей в SAFe.

Организациям рекомендуется рассматривать данное описание в качестве практического ориентира при выборе и предоставлении сотрудникам, работающим в рамках Scaled Agile Framework, минимально необходимого набора возможностей ИИ-функционального усиления для управляемого внедрения в компании.

Agile-команды

Сценарий применения ИИ: доменно-специфическое усиление
Преимущества: помогает участникам команды на основе специализированного функционального инструментария, соответствующего их ролевым обязанностям. Например, инженеры ПО используют ИИ-ассистентов для ускорения разработки кода, UX-дизайнеры применяют ИИ-решения для создания прототипов и т. д.

Сценарий применения ИИ: анализ метрик потока
Преимущества: анализирует метрики потока команды, чтобы выявлять узкие места и проблемы в процессе разработки; предлагает рекомендации по улучшению потока на основе данных.

Сценарий применения ИИ: аналитические выводы для ретроспектив
Преимущества: помогает Agile-командам в непрерывном совершенствовании, анализируя результативность команды и выявляя возможности для улучшений.

Скрам-мастер / Коуч команды

Сценарий применения ИИ: автоматизация встреч
Преимущества: позволяет скрам-мастерам / коучам команд сосредоточиться на улучшении командных взаимодействий, используя ИИ для фиксации того, что происходит на встречах, регистрации важных решений и формирования списка действий в режиме реального времени.

Сценарий применения ИИ: предиктивная аналитика здоровья команды
Преимущества: предоставляет аналитическую информацию о состоянии команды и прогнозирует проблемы до того, как они негативно повлияют на результативность (производительность).

Сценарий применения ИИ: оптимизация процессов
Преимущества: помогает скрам-мастерам / коучам команд выявлять неэффективность в рабочих процессах команды, анализируя закономерности и предлагая способы улучшения процессов.

Владелец продукта

Сценарий применения ИИ: приоритизация бэклога
Преимущества: помогает владельцам продукта управлять продуктовым бэклогом, анализируя клиентские данные, рыночные тренды и бизнес-цели, чтобы выбирать фичи, создающие наибольшую ценность для клиентов.

Сценарий применения ИИ: клиентские аналитические выводы в реальном времени
Преимущества: предоставляет владельцам продукта полезную аналитическую информацию для разработки функциональности, улучшения продуктов и быстрой реакции на меняющиеся потребности клиентов за счёт анализа клиентской обратной связи с помощью ИИ.

Сценарий применения ИИ: уточнение историй
Преимущества: использует ИИ для выявления несогласованностей или неясных требований, а также улучшает коммуникацию между владельцем продукта и командой.

Менеджер продукта

Сценарий применения ИИ: планирование дорожной карты
Преимущества: помогает менеджерам продукта обновлять дорожную карту продукта, анализируя зависимости, доступность ресурсов и ёмкость команд. Инструменты ИИ также могут указывать на возможные задержки, позволяя менеджеру продукта заранее корректировать планы.

Сценарий применения ИИ: анализ рынка и конкурентов
Преимущества: помогает менеджерам продукта отслеживать рыночные тренды и действия конкурентов, чтобы опережать изменения в отрасли и корректировать стратегии на основе данных в реальном времени.

Сценарий применения ИИ: прогнозирование ресурсов и рисков
Преимущества: помогает менеджеру продукта прогнозировать потребности в ресурсах и выявлять потенциальные риски на ранних этапах процесса разработки продукта, обеспечивая более качественное планирование и управление рисками.

Release Train Engineer (RTE)

Сценарий применения ИИ: оптимизированное PI Planning (PI-планирование)
Преимущества: улучшает PI Planning за счёт анализа ёмкости команд и исторических данных о результативности (производительности), что позволяет лучше использовать ресурсы, повышать плавность исполнения и усиливать согласованность целей между командами.

Сценарий применения ИИ: управление рисками в реальном времени
Преимущества: помогает RTE выявлять возможные проблемы до того, как они перерастут в более серьёзные, за счёт постоянного анализа метрик потока и предоставления оценки рисков в режиме реального времени.

Сценарий применения ИИ: координация между командами
Преимущества: использует ИИ для мониторинга зависимостей между командами и предоставления аналитической информации в реальном времени, чтобы лучше согласовывать потоки работ и сокращать задержки, вызванные несогласованными зависимостями.

Архитектор систем

Сценарий применения ИИ: ИИ для проектирования архитектуры
Преимущества: предлагает рекомендации по улучшению дизайнов систем, выявлению проблем и выбору масштабируемых решений.

Сценарий применения ИИ: анализ зависимостей и рисков
Преимущества: определяет взаимозависимости систем и прогнозирует возможные риски при их интеграции.

Сценарий применения ИИ: автоматизированная документация
Преимущества: использует ИИ для автоматического создания подробной технической документации при внесении изменений в архитектуру систем.

Владелец бизнеса

Сценарий применения ИИ: принятие стратегических решений
Преимущества: помогает владельцам бизнеса понимать рыночные тренды, финансовые показатели и метрики портфеля, чтобы эффективнее направлять Agile-команды и ART.

Сценарий применения ИИ: мониторинг результативности портфеля
Преимущества: использует ИИ для отслеживания важных бизнес-метрик и рекомендаций по изменениям, позволяющих удерживать курс на долгосрочные цели.

Сценарий применения ИИ: сценарный анализ и прогнозирование
Преимущества: тестирует различные бизнес-сценарии с помощью ИИ, позволяя владельцам бизнеса оценивать последствия стратегических решений.

Владелец эпика

Сценарий применения ИИ: декомпозиция эпиков
Преимущества: помогает владельцам эпика разбивать крупные инициативы на небольшие и управляемые наборы фич, обеспечивая их согласованность с более масштабными бизнес-целями.

Сценарий применения ИИ: предиктивный анализ влияния
Преимущества: помогает владельцам эпика выбирать наиболее ценные фичи для приоритизации, определяя, как эпики могут повлиять на бизнес-результаты.

Сценарий применения ИИ: картирование потоков ценности
Преимущества: использует ИИ для визуализации потоков ценности и выявления неэффективности, обеспечивая применение ресурсов для повышения скорости и бизнес-эффекта.

Лидеры портфеля

Сценарий применения ИИ: динамическое финансовое прогнозирование
Преимущества: помогает лидерам портфеля быстро перераспределять финансирование между потоками ценности на основе результативности в реальном времени и изменяющихся приоритетов, сохраняя соответствие инвестиций стратегическим целям.

Сценарий применения ИИ: формулирование стратегических тем и OKR
Преимущества: помогает лидерам портфеля за счёт анализа рыночных трендов, бизнес-результативности и отраслевых ориентиров.

Сценарий применения ИИ: непрерывная перебалансировка портфеля
Преимущества: помогает лидерам портфеля отслеживать изменения рыночных условий и бизнес-потребностей, чтобы непрерывно корректировать портфели, повышая отдачу и снижая риски.

SAFe Practice Consultants (SPC)

Сценарий применения ИИ: бенчмаркинг результативности
Преимущества: предоставляет SPC полезную аналитическую информацию, помогая организациям совершенствовать Agile-практики путём сравнения усилий по SAFe-трансформации с отраслевыми ориентирами.

Сценарий применения ИИ: персонализированный коучинг
Преимущества: помогает SPC анализировать данные о результативности команд, чтобы формировать персонализированные стратегии коучинга, направленные на решение конкретных проблем команд.

Сценарий применения ИИ: рекомендации по непрерывному совершенствованию
Преимущества: использует ИИ для мониторинга прогресса внедрения SAFe и формирования рекомендаций по улучшениям на основе паттернов, выявленных в сходных организациях.

Пять шагов, которые организации могут предпринять для развития персонала, усиленного ИИ

Организациям следует внедрять инструменты ИИ стратегически, чтобы развивать персонал, усиленный ИИ. Это означает интеграцию решений, которые соответствуют бизнес-целям и поддерживают рабочие процессы сотрудников.

Ниже приведён перечень практических шагов для управляемого внедрения ИИ: сценарии применения, обучение, Responsible AI, метрики успеха и контроль качества по принципу human in the loop.

1. Определить инструменты ИИ и сценарии применения

Организациям следует подбирать инструменты ИИ в соответствии со своими конкретными потребностями. Приоритет следует отдавать решениям, которые повышают производительность и согласуются с целями организации. Поощрение экспериментов помогает выявить наиболее ценные инструменты. Как минимум, стоит начать с базового перечня сценариев применения, приведённого в этой статье, и изучить как можно больше инструментов, указанных на рисунке 3.

2. Обеспечить ответственное использование ИИ

Организации должны установить политики ответственного применения ИИ, чтобы инструменты ИИ соблюдали требования конфиденциальности данных, снижали предвзятость и поддерживали этические стандарты. Чёткие правила укрепляют доверие сотрудников к ИИ.

3. Измерять и отслеживать влияние ИИ

Необходимо определить метрики успеха, чтобы оценивать, как инструменты ИИ улучшают производительность, качество и инновационность. Мониторинг этих метрик позволяет понять, создают ли инструменты ИИ реальную ценность и требуется ли вносить корректировки.

4. Инвестировать в развитие компетенций

Обучение сотрудников использованию инструментов ИИ является критически важным условием для достижения результативности. Развитие компетенций должно включать как технические навыки, так и стратегическое мышление, помогая сотрудникам понимать, как применять ИИ для улучшения своей работы.

5. Развивать культуру инноваций

Организациям следует поощрять сотрудников к экспериментам с ИИ и поиску решений проблем. Вознаграждая инновации, организации могут развиваться и использовать ИИ как источник конкурентного преимущества.

Следуя этим шагам, организации могут раскрыть потенциал ИИ, трансформировать подходы к работе своей рабочей силы и подготовиться к будущему успеху, сочетая креативность людей с мощными возможностями ИИ.

Ошибки, которых следует избегать при развитии персонала, усиленного ИИ

Хотя использование ИИ для поддержки рутинных рабочих задач может давать значительные преимущества, такой подход также сопряжён с потенциальными рисками, которые лидерам необходимо снижать при предоставлении доступа к этим инструментам. К числу таких рисков относятся следующие.

Выгорание из-за нереалистичных ожиданий в сочетании с недостаточным обучением и поддержкой

В исследовании, проведенном Upwork, отмечается, что разочарование сотрудников в ИИ растёт в организациях, где руководители оказывают давление, требуя резкого повышения производительности, активно продвигаемого самыми разными «экспертами». Сотрудники сталкиваются с тем, что реальные возможности ИИ-инструментов часто не соответствуют завышенным ожиданиям, особенно если организация не предоставляет достаточного обучения, позволяющего сотрудникам научиться максимально использовать преимущества новой технологии.

Решение состоит в том, чтобы обеспечить доступ к ИИ-инструментам и обучение работе с ними, а также выделить достаточно времени на освоение. После этого наиболее полезные сценарии применения проявляются по мере того, как сотрудники начинают применять новые навыки на практике.

Недостаточные правила и возможности Responsible AI (ответственного применения ИИ)

Использование сотрудниками инструментов ИИ без надлежащего разрешения или контроля, известное как «теневой ИИ», создаёт существенные риски для безопасности данных. Даже если инструменты ИИ одобрены организацией, при отсутствии комплексных политик, практик и инструментов Responsible AI рост использования ИИ может привести к рискам для организации, которые превысят выигрыш в производительности.

Решение состоит в создании сильной программы Responsible AI, которая позволит снизить риски ИИ до того момента, когда его широкое применение будет масштабировано на уровне всей организации.

Чрезмерная зависимость от результатов работы ИИ

Важный принцип применения ИИ часто называют принципом «человек в контуре» или «human in the loop». Это означает, что результаты, генерируемые ИИ, пока остаются недостаточно однородными и надёжными, чтобы на них можно было полагаться без проверки. ИИ создаёт наибольшую ценность тогда, когда помогает людям, а не заменяет их.

Лучшей практикой является обеспечение того, чтобы сотрудники применяли критическое мышление ко всем выводам и материалам, предоставляемым ИИ, и исходили из того, что определённый объём редактирования или корректировки, как правило, будет необходим до принятия решений и публикации результатов.

Ключевые выводы

• Персонал, усиленный ИИ, – это управляемое внедрение ИИ-инструментов в работу сотрудников для роста производительности, качества и скорости принятия решений.
• Устойчивый эффект возможен при наличии сценариев применения, обучения сотрудников и понятных правил использования.
• Responsible AI (конфиденциальность, снижение предвзятости, этика) – обязательная часть программы внедрения ИИ.
• Принцип human in the loop нужен для обеспечения качества: решения и материалы должны проверяться человеком.

Вопросы и ответы

Что такое персонал, усиленный ИИ?

Это подход, при котором сотрудники используют одобренные организацией ИИ-инструменты для повышения эффективности работы, при сохранении роли человека в проверке результатов.

Как внедрять ИИ в компании, использующей SAFe?

Через сценарии применения для ключевых ролей SAFe, обучение сотрудников, управляемый доступ к ИИ-инструментам и внедрение практик Responsible AI.

Какие роли SAFe можно усиливать ИИ?

В статье описаны сценарии для Agile-команд, скрам-мастера / коуча команд, владельца продукта, менеджера продукта, RTE, архитектора систем, владельца бизнеса, владельца эпика, лидеров портфеля и SPC.

Почему важен принцип human in the loop?

Принцип human in the loop означает, что выводы и материалы, сгенерированные ИИ, должны проходить проверку и при необходимости корректировку человеком перед использованием в решениях и публикации результатов – это повышает качество и снижает вероятность ошибок.

Что означает Responsible AI в контексте внедрения ИИ?

Это набор требований и практик, обеспечивающих конфиденциальность данных, снижение предвзятости и соблюдение этических стандартов при использовании ИИ.

Оригинал: Scaled Agile, Inc. (вендор), статья «AI Augmented Workforce: A Leader’s Guide to Unleashing Human Potential» (от 12.03.2025). Материал не является официальным переводом.

Перевод и адаптация: Алексей Ионов, Lean-Agile коуч организаций, Advanced SPC, Ионов и Партнеры.

Дополнительно почитать по теме:

⇒ AI-native SAFe: как искусственный интеллект меняет систему создания ценности в организациях 
⇒ Как управлять продуктовой разработкой через клиентские и бизнес-результаты в AI-Native SAFe
⇒ Гибкость, усиленная ИИ: применение искусственного интеллекта в SAFe и Agile
⇒ Что такое искусственный интеллект (ИИ): основные типы ИИ и применение в бизнесе

© «Ионов и Партнеры» (ИП Ионов Алексей Константинович), 2018-2025. Все права защищены. Цитирование материалов и размещение ссылок на материалы для формирования сторонних баз знаний, рубрикаторов или агрегаторов допускается только с письменного согласия «Ионов и Партнеры».

SAFe® and Scaled Agile Framework® are registered trademarks of Scaled Agile, Inc.