Контекстный долг: как не внедрять AI ради AI, а сначала найти проблему

AI-агента сегодня можно собрать за несколько часов, но это не значит, что бизнес понимает, где его действительно стоит внедрять. Типичная ошибка: выбирают модель, подключают Jira, GitHub, MCP, собирают workflow — и лишь потом пытаются понять, какую проблему решили. Такой подход ведёт к лишним затратам и разочарованию.

Автор предлагает другой путь: сначала найти места, где команда теряет время на восстановление контекста, ручную координацию и переключение между системами. Для этого используется Context Audit и понятие контекстного долга — накопленных издержек от неструктурированной информации и разрозненных инструментов. В статье разбирается, как увидеть такие проблемы в Jira, Confluence и GitHub.

Не каждую проблему стоит автоматизировать: после аудита нужно решить, что действительно требует AI-агента, а что можно исправить простыми организационными изменениями. Статья даёт практические шаги: от идентификации контекстного долга до выбора задач для автоматизации.