Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт

ИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт

Сортирует новые задачи и вопросы, которые прилетают в команду в течение спринта, по вашим правилам срочности. Тимлид решает только спорные случаи.

Что это даёт бизнесу

Каждое незапланированное прерывание стоит команде не минуту, а гораздо больше: по классическому исследованию Университета Калифорнии в Ирвайне, после прерывания человеку требуется в среднем около 23 минут, чтобы вернуться к работе с тем же уровнем внимания.

  • 23 минуты на возврат к задаче после одного прерывания — таковы данные наблюдения за офисными сотрудниками в исследовании Глории Марк (UC Irvine, доклад CHI 2008).
  • При потоке из 5–10 новых вопросов и мелких задач в день на команду это часы рабочего времени, которые уходят не на спринт, а на переключение между делами.
  • Помощник не придумывает приоритеты сам — он раскладывает входящее по правилам, которые заранее задала команда.
  • Тимлид получает уже отсортированный список и решает только неоднозначные случаи, а не разбирает каждое сообщение с нуля.

Источники: Gloria Mark, «The Cost of Interrupted Work», CHI 2008.

Какую проблему решает

Спринт спланирован, но жизнь вносит правки: заказчик написал вопрос, в соседнем отделе нашли баг, кто-то попросил «быстро посмотреть». Каждое такое сообщение выдёргивает разработчика или тимлида из текущей задачи.

Обычно решение, что срочно, а что подождёт до следующего планирования, принимает тимлид — и делает это на ходу, между своими задачами, а не по каким-то заранее зафиксированным правилам.

Как это работает

1Прилетает новая задачаиз чата, почты или трекера2Помощник сверяет с правиламичто для вас срочно, а что нет3Раскладывает по очередигорит сейчас, в этом спринте, в бэклог4Отмечает похожие и дубличтобы одно и то же не решали дважды5Тимлид видит готовый списоки разбирает только спорные случаи
Путь входящей задачи в течение спринта

Правила на втором шаге — это не алгоритм по умолчанию, а то, что команда сформулировала сама: что у вас считается критичным, что важным и что можно отложить. Без этого шага сортировка ничего не стоит.

Кому подходит

Командам разработки и поддержки от 5–7 человек, где новые задачи прилетают каждый день, а не готовятся заранее к спринту.

Что нужно от вас

Письменное правило приоритизации: что критично, что важно, что можно отложить. Доступ к трекеру задач и рабочим чатам. Тимлид, который утверждает правила и разбирает то, что помощник не смог классифицировать.

Чего он делать не будет

Не решает вместо тимлида, что важнее для бизнеса, — раскладывает по вашим правилам, а не придумывает свои. Не убирает встречи и не заменяет планирование спринта. И на спорных задачах не гадает — отдаёт их человеку с пояснением, почему не смог классифицировать однозначно.

С чего начать

Разберём бесплатно за 40 минут: обсудим ваши правила приоритизации и прогоним на них задачи за последнюю неделю. Запуск — от 250 000 ₽ и от двух недель, дальше сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?