🚀 В первой части я рассказал о трех уроках из моего опыта в AI-консалтинге, связанных с документированием, коммуникацией и уверенностью в своей экспертизе. Теперь поделюсь оставшимися тремя уроками, которые не менее важны для успеха в этой области. Эти инсайты помогли мне избежать типичных ошибок и укрепить отношения с клиентами.
4️⃣ Меньше — Значит Лучше
Стремясь впечатлить клиента в начале карьеры, я предложил несколько дополнительных функций, которые казались мне необходимыми. Я хотел улучшить продукт и превзойти ожидания клиента. Клиент согласился, но эти улучшения не принесли ценности и лишь потратили мои ресурсы.
Я осознал, что в AI-консалтинге меньше часто означает больше. Теперь я фокусируюсь на быстром создании MVP. Более того, я практически заставляю своих клиентов использовать продукт как можно скорее, даже если мне стыдно за текущее состояние продукта. Реальное использование продукта всегда вносит коррективы в техническое задание и, порой, порождает дополнительные соглашения к договору в связи с тем что объем работ изменился. Такой подход предоставляет бесценную обратную связь и выявляет реальные сценарии использования, часто отличающиеся от первоначальных предположений, создавая более ценный продукт для клиента. Лучше быстро улучшать продукт на основе реальных потребностей, чем создавать решение, соответствующее лишь формальным требованиям.
5️⃣ Вовлекайте их
В одном проекте моё неясное объяснение данных заставило клиента усомниться в моей экспертизе. Мне следовало управлять ожиданиями клиента и объяснить возможности и ограничения AI-решения в контексте его данных. Я не скорректировал нереалистичные ожидания вовремя, что привело к недоумению, когда результаты анализа не совпали с их представлениями о данных.
Теперь я активно вовлекаю клиентов в процесс работы. Прошу их аннотировать часть данных, что помогает им понять качество и проблемы данных. Мы совместно определяем метрики эффективности для различных сценариев. Этот подход обеспечивает общее понимание целей и ожиданий. Это не только проясняет возможности и ограничения AI, но и укрепляет мою позицию эксперта, делая клиента более вовлечённым и уверенным в успехе проекта.
6️⃣ Химия имеет значение
Однажды, соблазнившись финансовыми стимулами, я принял проект, который с самого начала вызывал у меня сомнения, даже на этапе первых звонков и пресейла. Несмотря на сомнения, я старался выполнить все требования проекта. С первого дня сотрудничество было сложным: я чувствовал себя скорее инструментом, чем партнёром.
Я осознал важность работы с клиентами, которые уважают мою экспертизу и разделяют мои ценности и рабочую этику. Теперь я выбираю проекты, основываясь на желании сотрудничать, а не на необходимости. Такой подход позволяет устанавливать чёткие профессиональные границы, ведёт к более здоровым и продуктивным отношениям с клиентами, ценящими мой вклад.
🎯 Заключительные мысли
Общая тема, связывающая все эти уроки, — жизненно важная роль ясной и последовательной коммуникации. В AI-консалтинге умение объяснять сложные идеи, управлять ожиданиями клиентов и строить доверие так же важно, как и технические навыки. Документируйте изменения, обучайте клиентов, отстаивайте свою экспертизу и сосредоточьтесь на ключевой ценности — всё это базируется на эффективном общении. Рассматривайте каждое взаимодействие с клиентом как точку данных, влияющую на успех проекта. Помните, даже самое продвинутое AI-решение бесполезно без поддержки стейкхолдеров. Станьте мостом между возможностями AI и бизнес-ценностью для клиента.
Если вы пропустили первую часть этой серии, вы можете прочитать ее здесь. Не стесняйтесь связаться со мной по любым вопросам или для обсуждения, и следите за новыми инсайтами о том, как ориентироваться в мире AI-консалтинга.