AI-агента сегодня можно собрать за несколько часов. Но это не значит, что бизнес понимает, где его действительно стоит внедрять. Компании часто начинают с Build: выбирают модель, подключают Jira, GitHub, MCP, собирают workflow. А уже потом ...
AI-агента сегодня можно собрать за несколько часов. Но это не значит, что бизнес понимает, где его действительно стоит внедрять.
Компании часто начинают с Build: выбирают модель, подключают Jira, GitHub, MCP, собирают workflow. А уже потом пытаются понять, какую проблему они вообще решили.
В статье разбираю другой подход: сначала найти места, где команда теряет время на восстановление контекста, ручную координацию и переключение между системами. Для этого мы в Laplace используем Context Audit и понятие контекстного долга.
Поговорим о том, как увидеть такие проблемы в Jira, Confluence и GitHub, почему не каждую из них стоит автоматизировать и что делать после аудита.
Discover → Build → Measure.