🧵 Досвід після сотень дзвінків з компаніями щодо AI-трансформації. 👇Потрібна допомога: Ми оновили https://easy-flow.ai/. Буду дуже вдячний за ваш фідбек. + Коротка історія про те, як сотні+ дзвінків з клієнтами та проєкти змусили нас переосмислити, якими повинні бути наші AI-сервіси.З чого починали:Easyflow стартував як AI Agents компанія. Модель проста: setup fee + підписка. Ти платиш setup fee, отримуєш AI-агентів, далі щомісячна підписка. Здавалось логічно. AI-агенти - це майбутнє, всі про це говорять.Ми підписували клієнтів. Всі задоволені.Але... AI-ринок за останні 18 місяців пройшов через різні хвилі хайпу. Кожен no-code інструмент став "AI agent platform". Слово "AI-агент" потроху девальвувалося до рівня "чат-бот".Ми почали помічати просту логіку: AI-агент - це не проблема клієнта. Агент - це одне з рішень. Проблема глибше.Спочатку наша гіпотеза була такою: проблема клієнтів в контексті AI-автоматизації - це "немає AI-агентів".Але часто все виявлялося набагато прозаїчніше. Основна проблема: компанія не готова до AI взагалі.Сотні розмов із компаніями різних індустрій: стартапи, scale-up, корпорації. Різні країни, різні масштаби, різні бюджети.Коли ми проаналізували ці дзвінки, стало очевидно: патерни повторюються.У впровадженні AI компанії знову і знову стикаються з одним і тим самим списком проблем. Ось він:- Відсутність стратегії та залученості керівництва.- Відсутність розуміння того, що зараз реально може AI: без перебільшень і применшувань.- Відсутність owner'а на стороні компанії, який готовий взяти і залідати AI-трансформацію.- Відповідно, відсутність часу.- Саботаж команд щодо прийняття AI.- Відсутність чітких процесів. (Немає описаних процесів взаємодії між департаментами.)- Інструменти, які є core бізнесу, - без API-доступів.- Безпека даних і відсутність чітких guidelines.- Час / гроші.Але це все відносно дрібниці. Основний висновок, у багатьох бізнесів не готові: ДАНІ. Якість даних на рівні всієї компанії. Якість output'у. Якість даних між командами різних департаментів, продуктів, процесів.Не в тому сенсі, що їх немає. Даних багато. Але вони живуть у п'яти різних інструментах, структуровані по-різному в кожному відділі, без власника і без логіки. 80% реального знання організації - в Slack-переписках і Gmail-тредах (інколи навіть у WhatsApp/Telegram чи Viber, інколи в голосових дзвінках, які ніхто не записує), до яких жоден AI-агент нормально не доступиться і з автоматизацією яких часто вийде хіба що AIзований хаос.І AI-агент тут ні до чого - він просто перший, хто на цей хаос натикається.Тобто це не технічна проблема. Це проблема операційна та стратегічна.Що ми зробили з цим розумінням.🔗Перебудували сервісну модель навколо реального шляху клієнта:1. AI Transformation - стратегія + впровадження + систематизація даних + люди.2. AI Engineering - команда для AI розробки.3. AI Product Development - MVP з AI-стеком.4. AI Agents - конкретний агент під конкретний процес.Агенти нікуди не зникли. Вони просто стали четвертим сервісом, а не основним продуктом компанії. Тому що агент без якісних даних і без стратегії - це дорога іграшка.Ще раз: ми оновили сайт. Буду вдячний за фідбек.Що зрозуміло? Що ні? Що б змусило вас забукати дзвінок?І окремо, якщо ви зараз у процесі AI-трансформації або тільки думаєте про неї: пишіть нам.