От AI-стратегии к 15+ работающим агентам: за 2 месяца Invisible Force встроила ассистентов в каждый проект

Компания

Invisible Force — российская консалтинговая компания, основанная в 2006 году. Команда специализируется на разработке и внедрении человекоцентричных моделей управления: стратегические сессии для топ-менеджмента, диагностика команд, развитие корпоративной культуры, обучение лидеров.

Компания известна авторской методологией InForce Teams — собственной системой диагностики команд, в основе которой лежит исследование с участием более 250 компаний из России, США, Великобритании и Сингапура, а также 87 научных работ Стэнфорда, Гарварда и MIT.

Для рынка, на котором работает Invisible Force, ИИ — не просто новый инструмент, а вопрос стратегического выживания: консалтинг исторически продаёт экспертное время, и появление агентов, способных делать часть этой работы, неизбежно меняет саму модель услуг.

Задача

Спросите консультанта, на что уходит его день, — и услышите ровно то же, что и от любого специалиста интеллектуального труда: подготовка материалов, сбор данных по клиенту, оформление документов, презентации, переписки. То, что съедает часы, но не двигает экспертизу.

Invisible Force пришли с двойным запросом. Первое — стандартное: научите команду пользоваться современными ИИ-инструментами, ускорьте работу. Второе — намного более амбициозное и, по сути, вызов нам: как мы поймём, что обучение реально проникло в процессы?

Это вопрос, на который не всегда есть хороший ответ. Опросы сразу после программы фиксируют эмоции — людям почти всегда всё понравилось. Опросы через две-три недели почти никто не заполняет: эмоции стёрлись, рабочая повестка возвращает в привычное русло, ответы выглядят как формальная отчётность, не имеющая отношения к делу. А ведь именно через две-три недели и становится видно, что осталось в работе, а что прошло как разовый воркшоп.

Где была настоящая сложность

Стандартное обучение здесь бы не сработало. Если просто прочитать команде серию лекций про нейросети и закрыть программу с фидбэком «было интересно» — это ничего не меняет в бизнесе клиента. А именно изменения клиент и покупает.

Нам нужно было придумать формат, в котором по итогам обучения у каждого участника на руках остаётся работающее решение — не знание и не мотивация, а конкретная автоматизация, которую он завтра включает в свою работу.

Решение

Программа состояла из семи сессий, выстроенных в чёткую прогрессию:

1. 01База нейросетей и LLM
2. 02Работа с большими файлами
3. 03Базы знаний
4. 04n8n как платформа для бизнес-автоматизации
5. 05Мультиагентные системы
6. 06Принципы агентного программирования
7. 07Ключевое различие между линейной автоматизацией и агентом

Один из самых важных блоков программы — лекция про экономику автоматизации. Автоматизация — обманчивая штука: команды часто хотят сделать себе что-то, потому что это эффектно, а на деле это не помогает ни им, ни бизнесу — фича ради фичи. Мы разбирали, в каких ситуациях реально нужен агент, а в каких ботом или линейной автоматизацией ту же задачу можно решить быстрее и без лишних токенов.

Для аудитории, которая продаёт клиентам экспертное время, этот фильтр оказался важнее любой технической демонстрации.

Отдельный сюжет — бонусный модуль. Уже по ходу программы стало понятно, что инструменты вайб-кодинга и Cursor за эти два месяца ушли вперёд так заметно, что без них картина у участников будет неполной. Изначально этот блок в плане не стоял, но мы решили добавить его за свой счёт — слишком быстро менялся контекст, чтобы оставить команду без актуального стека.

Подготовка к хакатону: валидация идей

За несколько недель до хакатона мы попросили каждого участника заполнить форму: какую автоматизацию он хочет собрать, как сейчас устроен этот процесс, в чём именно агент должен помочь. Получили таблицу с идеями.

Дальше команда экспертов Метастабильности вечером села с этой таблицей и пошла по каждой идее — что реально успеет собрать неразработчик за пять часов, а что в эти часы не уложится в принципе. Кого-то мы тактично переориентировали на более компактную задачу, кому-то добавили деталей, без которых решение не заработало бы.

Это, наверное, самая невидимая, но самая важная работа во всей программе. Хакатон даёт результат не потому, что в день X людей запирают с компьютерами, а потому, что к этому дню у каждого уже есть отвалидированная идея в нужном масштабе.

День хакатона мы провели в формате онлайн с сессионными залами. Около 30 участников и четыре эксперта Метастабильности в отдельных залах.

Структура дня — два рабочих блока с кофе-брейками и обедом, чтобы не выгореть к финалу. Если у участника возникал затык, он писал в общий чат — координатор перекидывал его в сессионный зал к одному из экспертов, там за 15 минут проблему разбирали один на один и возвращали человека в работу.

Эта механика — главная ставка формата. Не лекция «как делать», а доступ к эксперту в момент, когда у тебя что-то не работает.

Почему мы не начали сразу с хакатона

Логика «соберите всех на день, дайте им Cursor и пусть кодят» — заманчивая, но провальная для аудитории, которая не знает, что такое агент. За пять часов человек, впервые открывший Cursor, в лучшем случае соберёт что-то нерабочее и уйдёт с ощущением «да, это точно не для меня».

Поэтому мы перевернули логику: два месяца на подготовку команды, один день на сборку, один день на защиту. Хакатон в этой конструкции — не точка входа, а контрольная точка, на которой обучение проверяется делом.

Защита прошла на второй день. Заранее, ещё до хакатона, мы разработали и показали участникам критерии оценки — чтобы они понимали, по чему их будут смотреть жюри. В жюри — представители Invisible Force и Кирилл Гурбанов, основатель Метастабильности.

Призы — подписки на профессиональные сервисы на 300–500 долларов. Так компания инвестирует в дальнейшую работу команды с ИИ.

Результат

Команда Invisible Force ушла с хакатона с более чем 15 работающими AI-агентами — каждый участник унёс не идею, а собственноручно собранное решение под свою задачу.

С 2026 года каждый проект Invisible Force для клиентов сопровождается AI-ассистентом, который помогает заказчикам максимизировать потенциал консалтинга.

Это и есть ответ на тот исходный вопрос — «как понять, что обучение проникло в процессы». Ответ оказался в самом формате: если человек ушёл с программы с уже собранным и работающим у него на ноутбуке агентом, вопрос «осталось ли что-то в работе» отпадает сам собой. А если компания через два месяца после программы встроила ИИ в собственный продукт для клиентов — это уже не обучение, это трансформация модели бизнеса.

Чему мы научились

На Invisible Force мы впервые обкатали формат «обучение + хакатон» как единый продукт, в котором обучение — это подготовка к хакатону, а хакатон — это контрольная точка обучения. Раньше мы делали либо то, либо другое.

Главный вывод: для корпоративных команд хакатон — единственный известный нам формат, который доказывает результат обучения самим фактом своего существования. Если человек сидит несколько часов и в конце показывает работающую автоматизацию — обсуждать, «усвоил ли он материал», уже бессмысленно.

Второй вывод — менее очевидный. Лучшие клиенты в обучении ИИ — это те, кто пришёл не «попробовать», а с собственной стратегией использования ИИ в бизнесе. Invisible Force три года последовательно осваивали ИИ до нашей программы. Без этого фундамента мы бы за два месяца не сдвинули команду с базы до мультиагентных систем — это была бы программа знакомства, а не программа внедрения.

Спасибо команде Invisible Force за доверие, за смелость прийти с честным запросом «докажите, что обучение работает», и за то, что мы вместе придумали, как на этот запрос отвечать!