7 AI-инструментов, которые снимают 80% рутины.

7 AI-инструментов, которые снимают 80% рутины с PM (промпты внутри). Говорят, ИИ заменит менеджеров? На деле он уже снимает рутину: записывает встречи, вытаскивает action items, пишет user stories, приоритизирует бэклог, оценивает задачи, предсказывает риски и генерирует отчёты клиентам. Я — PM в IT — покажу 7 готовых инструментов, которые работают у меня прямо сейчас. Внутри: Полные промпты для ChatGPT / Notion AI Схемы интеграций: Fireflies → Jira → Zapier Автоматизация встреч, бэклога, релизов и коммуникаций Примеры "до/после" + экспорт в Jira/Slack. ТАЙМКОДЫ: 00:00 - Как проджекту использовать ИИ-агенты 01:20 - Автоматизация встреч 01:59 - Список ИИ-агентов 04:04 - Инструменты для нормализации требований 05:32 - Бэклог-груминг и приоритезация 07:46 - Аналитика рисков 09:34 - Авто-коммуникация с заказчиками и статус-отчёты 10:58 - ИИ-агенты для рутинных операций 11:49 - Важные предостережения и правила 13:26 - БОНУС Промпты, о которых говорю в видео: 1. Автоматизация встреч и action items Задача: получить из митинга готовый список action items, ответственных и дедлайнов. Инструменты: Fireflies/Otter/Descript (транскрибируют) + ChatGPT / Notion AI. Workflow (пример): 1. Запись митинга → автоматическая расшифровка (Fireflies). 2. Текст → промпт в ChatGPT: сгенерировать action items, кому назначить, срок (если не указан — предложить). 3. Экспорт в Jira через Zapier/Make. Промпт (пример): Я загружу транскрипт встречи. Пожалуйста: 1) Выдели до 8 action items в формате: [Короткое имя задачи] — [описание, 1-2 предложения] — [предложенный ответственный] — [предложенный дедлайн]. 2) Сделай 2-строчный резюме встречи. 3) Сформируй готовый текст для Jira тикета: заголовок + описание + acceptance criteria. 2. Генерация и нормализация требований / user stories Задача: быстро превратить запросы стейкхолдеров в корретные user stories и acceptance criteria. Инструменты: ChatGPT / Notion AI; подключение — Google Forms / email → агент. Пример workflow: e-mail от клиента → агент парсит письмо → создает user story + критерии приёмки → присылает тебе на ревью. Промпт (примеры): Вот текст запроса клиента: «Нужно, чтобы пользователи могли сохранять товары в избранное и делиться ссылкой». Сформируй user story + 5 acceptance criteria и простую оценку сложности (S/M/L). 3. Бэклог-груминг и приоритизация Задача: из длинного backlog получить приоритетный план на спринт с учетом команды. Инструменты: Notion / Google Sheets + GPT / специальные плагины (Jira AI или скрипт на API). Процесс: выгружаешь backlog (title, effort, value) → агент прогнозирует приоритет и предлагает спринт-план. Промпт: У меня есть таблица: [название задачи, оценка в часах, предполагаемая ценность 1-5]. Команда: frontend 40ч, backend 60ч. Составь план на 2-недельный спринт, максимизируя суммарную ценность, и пометь рисковые задачи. 4. Аналитика риска и предсказание задержек Задача: по прошлым данным понять, где вероятны задержки. Инструменты: Google Sheets/Excel + GPT (или специализированные ML-модули). Процесс: выгружаешь CSV с lead time, cycle time, reopened bugs → агент анализирует и выдаёт список факторов риска + рекомендации. Промпт-шаблон: У меня CSV: [ticket_id, lead_time_days, reopened_flag, sprint_id, assignee]. Проанализируй и выдели 3 ключевых фактора, которые коррелируют с увеличением lead_time. Дай рекомендации по смягчению риска. 5. Авто-коммуникация с заказчиками и статус-отчёты Задача: генерировать клиентоориентированные отчёты и уведомления. Инструменты: ChatGPT / Notion + интеграции (Zapier). Примпт (email шаблон): На основе статуса спринта (вставлю данные), напиши краткий статус для клиента: 3 ключевых прогресса, 2 риска и план на следующую неделю. Тон — деловой, но дружелюбный. 6. Автоматизированные агенты для рутинной операции Пример: агент «Release Assistant» •Автоматически собирает change log (по closed issues), генерирует release notes, проверяет чек-лист деплоя и пишет краткий post-mortem если что-то пошло не так. Инструменты: GitHub Actions + GPT + webhook → Slack. Промпт (для release notes): Собери по списку закрытых issue краткие заметки: 1-2 предложения на каждую, для non-tech аудитории. Добавь раздел «Что изменилось» и «Что узнать/где сообщить баг». 7. Важные предостережения и правила • Human-in-the-loop. Всегда проверяй: AI помогает, но решения — за человеком. • Конфиденциальность. Не отправляй в публичные модели PII или секретные документы; используй enterprise-решения или приватные модели. • Тестируй и валидируй. Начни с непродуктивных задач (черновики, рекомендации), затем расширяй. • Документируй промпты и результаты. Создай в команде библиотеку промптов (playbooks). Телеграм канал
#projectmanager #ai #ии #it #каквойтивайти #какпопастьвайти #ииагенты