В прошлом посте остановились на том, что данных недостаточно. Теперь разберем, чего име... — 18 августа 2026 г. в 07:30:31.015
В прошлом посте остановились на том, что данных недостаточно. Теперь разберем, чего именно не хватает AI-агенту Представьте, что ваш AI-агент получил доступ ко всему. Продажи. Прибыль. Реклама. Остатки. Расходы. Конверсии. Все есть. И что дальше? Это примерно как нанять нового менеджера, дать ему доступ к кабинету и сказать: «Работай». Куда ему смотреть первым? Что сравнивать? Что считать проблемой? Если снизилась прибыль - куда идти дальше? Хороший специалист отличается не тем, что умеет открыть отчет, у него в голове существует определенная логика. Если изменился показатель А - проверить Б. Если проблема там - посмотреть В. Сравнить период. Исключить одну причину. Проверить следующую. И только после этого делать вывод. Вот эту логику теперь нужно учить выполнять AI-агенту. Поэтому наша задача в КАН не сводится к тому, чтобы дать агенту побольше цифр. Данные - только начало, нужны еще инструменты и сценарии, которые объясняют агенту, как с этими данными работать и чем глубже мы начинаем описывать привычную работу хорошего специалиста, тем интереснее становится один вопрос. А сколько действий менеджер каждый день выполняет просто потому, что раньше их некому было поручить? Дальше покажу на конкретном примере.