Агенты в продуктовой работе
AI Agent Design Canvas: как оценить идею AI‑агента и собрать требования
Зоя Маттис
Т-Банк
Тезисы
Ошибка в AI-инициативе это слитые ресурсы и время команды. И чаще всего проблема не в технической части с моделью, а в том, что идею не проверили на старте.
На практическом воркшопе по AI Agent Design Canvas разберем фреймворк, который помогает быстро понять: где AI агент действительно нужен, а где нет.
Что будет на воркшопе?
За два часа в команде коллег‑аналитиков ты:
— возьмёшь идею AI‑агента из реального бэклога;
— разберёшь её по блокам AI Agent Design Canvas и выявишь требования;
— увидишь, где требований уже достаточно, а где гипотеза применения AI разваливается или требует доработки со стейкхолдерами;
— сформулируешь вердикт по кейсу: берем идею AI‑агента в спеку, отправляем на доработку или отказываемся от инициативы.
Что заберёшь с собой?
рабочий шаблон AI Agent Design Canvas как артефакт для AI‑инициатив;
список вопросов для интервью со стейкхолдерами;
чек‑лист для проверки идей AI‑агентов в бэклоге: когда действительно нужен AI‑агент, а когда достаточно обычной автоматизации или изменений процесса.
Для кого доклад
Бизнес- и системные аналитики, технические и продуктовые менеджеры команд, разработчики AI‑агентов.
О докладчике
Работаю ИТ с 2005 года как аналитик, разработчик, архитектор ИС
Бэкенд-разработчик с 10-летним опытом
Ведущий системный аналитик в ТБанке
Автор и преподаватель ИТ-курсов
Кандидат технических наук, доцент
О компании
Т-Банк — он такой один!
Эта же карточка для AI-агента: /talks/ai-agent-design-canvas.md