Как завод по металлообработке сократил время на постановку задач с 30 до 3 минут
Расскажем, как компания ПФ-ФОРУМ оптимизировала рабочие процессы при помощи интеграции Кайтена и ChatGPT
В ПФ-ФОРУМ после каждой планерки руководитель производства тратил 30+ минут на ручную постановку задач команде. Сейчас достаточно 1 запроса к ИИ-ассистенту — и за пару минут он сам создаст десятки карточек, заполнит их и распределит по исполнителям.
Такую систему компания выстроила на базе таск-трекера Кайтен и ChatGPT. О том, как это работает на практике, рассказывает Марина Вербицкая, руководитель отделения по работе с публикой и интегратор цифровых решений.
Производство было оцифровано, но задачи все еще управлялись вручную
ПФ-ФОРУМ — металлообрабатывающее предприятие, которое работает в B2B-сегменте и выполняет как коммерческие, так и государственные заказы. К концу 2025 года компания вошла в число отраслевых лидеров по оборотным показателям. Штат насчитывает свыше 250 человек.
При этом цифровизация здесь давно вышла за пределы отчетности. На производстве уже отслеживали загрузку оборудования, контролировали сотрудников и развивали цифровую инфраструктуру.
Но управление задачами офисных команд оставалось вне этой системы. Поручения передавали устно, фиксировали в блокнотах или личных заметках. И пока компания была небольшой, это работало. Но с ростом команды нагрузка на руководителей выросла — и такие процессы начали давать сбои.
Компании срочно требовался таск-трекер
Хотя у ПФ-ФОРУМ был собственный софт, он решал задачи производства, а не управления людьми. Ставить, отслеживать и контролировать задачи сотрудников в нем было невозможно — не хватало ни нужных функций, ни гибкости, чтобы подстроить инструмент под реальные процессы. Все это оставалось вне системы.
Масштаб предприятия делал проблему только острее: когда у каждого руководителя по 15-20 сотрудников в команде, за неделю накапливались десятки устных договоренностей, и часть из них терялась к следующей планерке.
В результате встречи часто превращались в попытку восстановить контекст: кто что должен был сделать и в какие сроки. А некоторые задачи вспоминали слишком поздно — когда сроки уже были сорваны.
«Из-за этого мы не могли закрыть проекты. Все буквально стояло на месте», — Марина Вербицкая, руководитель отделения по работе с публикой и интегратор цифровых решений.
Стало ясно: если ничего не менять, процессы будут ломаться и дальше. Решение нашлось неожиданно — во время очередной командировки. В одной из компаний Марина увидела физические канбан-доски — они висели на стене, и руководство использовало их, чтобы отмечать статус задач.
Логика была простой: каждое поручение на виду, и сразу понятно, что сделано, а что нет. Это был ответ на ту самую проблему — задачи, которые терялись и никак не контролировались. Но переносить физические доски в компанию, где уже идет цифровизация, не имело смысла. Нужен был инструмент, который даст ту же наглядность в цифровом формате.
Почему выбрали именно Кайтен
При выборе решения ориентировались не на список функций, а на практические требования. Система должна была:
- показывать статус задач без отчетов;
- не усложнять доступы и роли;
- легко интегрироваться с другими сервисами.
Отталкиваясь от этого, команда начала искать и тестировать разные решения, которые подходили бы под процессы и были гибкими. Многие сервисы были либо слишком сложными для внедрения, либо не имели функций для процессов производства.
В итоге остановились на Кайтене — с первых дней работы он оказался самым удобным, прежде всего благодаря прозрачному и понятному интерфейсу.
Внедрение шло снизу вверх — и именно это сработало
Запускать таск-трекер сразу на всю компанию не стали — начали с небольших шагов.
Шаг 1 — личный эксперимент
Летом 2024 года Марина перестала вести задачи в Trello и перешла в Кайтен. Это было личным решением — хотелось попробовать новый сервис и понять, насколько он может быть эффективен сначала для личных задач.
Инструмент прижился быстро. Марина стала использовать его каждый день, появилось ощущение, что задачи наконец под контролем. Именно это и привлекло коллег: они видели, как работает таск-трекер, и сами начали подключаться. Постепенно сформировалось негласное правило: задача существует только тогда, когда она оформлена в карточке. Никаких писем и устных договоренностей.
А чтобы упростить переход для тех, кто привык к почте, запустили бота, который отправлял письмо со ссылкой на карточку каждый раз, когда в Кайтене появлялась новая задача.
Шаг 2 — пилот в ИТ
Следующим подключили ИТ-отдел. Поначалу команда отнеслась к новому инструменту без энтузиазма: «Опять что-то придумали. Опять вам не работается спокойно».
Но когда увидели, что задачи больше не тонут в чатах и у каждой есть конкретный исполнитель, — скепсис ушел сам, без лишних объяснений и уговоров.
Шаг 3 — все решило участие руководителей
Стоило руководителям ПФ-ФОРУМ начать ставить задачи через Кайтен, как сотрудники подхватили формат сами — без инструкций и напоминаний. Отделы начали присоединяться один за другим.
Как устроили работу в системе
Сейчас в системе работают 4 команды: развитие (включая IT), производство, построение и квалификация.
У каждой — свое пространство и несколько досок под разные рабочие потоки. Это позволяет разделять процессы: производственные задачи не пересекаются с задачами других отделов.
Так, например, руководитель отделения развития фиксирует стратегические инициативы, партнерские проекты и ключевую повестку отдельно от текущих задач команды.
А в ИТ-отделе сотрудники работают на отдельных дорожках — с обязательными полями и нормативом времени.
Загруженность всей команды считывается с единого экрана.
В производственном отделении самая высокая нагрузка, поэтому здесь карточку нельзя создать без указания расчетного времени на задачу — так же, как и в ИТ-отделе.
Стандартная логика колонок не подошла — сделали свою
Вместо стандартного набора этапов «Очередь — В работе — Готово» в ПФ-ФОРУМ собрали собственный поток колонок, где каждый этап отвечает за конкретный момент рабочего цикла:
Колонка «Ждун» — центр ежедневной 10-минутной планерки. Именно ее разбирают каждое утро: что мешает сотруднику двигаться вперед, чего не хватает для завершения. Сюда же добавляют заблокированные задачи, которые не могут двигаться дальше по этапам. Остальные колонки на планерках не обсуждают — их статус и так виден всем без объяснений
ИИ-ассистент решил проблему качества и скорости постановки задач
Когда система заработала, появилась другая сложность.
Задачи перестали теряться, но после планерки руководителю требовалось вручную создать десятки карточек для своей команды — каждую в соответствующем пространстве и на нужной дорожке.
Из-за этого страдало качество описаний: задачи становились слишком общими и требовали дополнительных уточнений.
Идея пришла изнутри, решение — тоже
Марина давно работала с ИИ и решила проверить гипотезу:
Решение нашлось быстро — в разделе GPT Actions. Он позволил подключить ChatGPT к Кайтену через API и без дополнительной разработки. На этом механизме и собрали кастомного ИИ-ассистента — «Kaiten Router».
В настройках заранее прописали всю логику работы:
- какие доски относятся к каждому руководителю;
- на какие дорожки отправлять задачи конкретным сотрудникам;
- кто в каком пространстве работает;
- как должна выглядеть карточка: структура, объем, порядок описания;
- по каким правилам присваиваются метки в зависимости от типа задачи.
За счет этого задачи сразу создаются в нужном формате.
Как теперь ставят задачи
ИИ-ассистент уже применяют в производстве и отделении развития. И вот как это устроено изнутри:
Руководитель открывает ИИ-ассистент и перечисляет задачи через запятую — в свободной форме, без какого-либо шаблона.
Затем действие нужно подтвердить — и Kaiten Router самостоятельно создаст карточки, сообщит их названия и идентификаторы.
В итоге задача сразу попадает к нужному сотруднику — в его пространство и на его дорожку. Внутри уже есть описание: цель, контекст и шаги. ИИ-ассистент сам задает тип задачи, назначает ответственного и фиксирует руководителя как заказчика.
Весь этот объем работы укладывается в 2–3 минуты. Если какое-то описание требует уточнения, его легко скорректировать вручную.
Что изменилось в работе компании за 1,5 года
Теперь встречи занимают 5–10 минут. Вся работа зафиксирована в системе, поэтому команда обсуждает только то, где возникают вопросы.
Поручения перестали теряться, а проекты — зависать. У каждой карточки — свой дедлайн, ответственный и описание.
Топ-менеджмент получил полную картину без лишних отчетов. Руководство видит актуальную картину по каждому сотруднику.
Скорость постановки задач выросла в 10 раз. 1 запрос к ИИ заменил полчаса ручной работы: 15–20 задач создаются и назначаются за 2–3 минуты.
Как устроено обучение сотрудников, которые только начинают пользоваться Кайтеном
Для новичков подготовили инструкцию по работе в таск-трекере, а дальше обучение планируют перенести в LMS — с видеоуроками и отдельным курсом по Кайтену.
Но основной подход — обучение через практику. Руководители обучают команды на реальных задачах и процессах, поэтому система сразу встраивается в работу.
«Сотрудник должен настроить пространство под себя и понять, какие задачи он может закрывать с помощью Кайтена. Только тогда обучение даст реальный результат», — Марина Вербицкая, руководитель отделения по работе с публикой и интегратор цифровых решений.
Что планируют дальше
Собрать все проекты в одном месте
После стратегической сессии в конце 2025 года в компании появилось много параллельных инициатив. Сейчас они разбросаны по разным пространствам, и целостной картины не хватает. Поэтому следующий шаг — сделать единую доску для руководства, где будет видно статус всех проектов и команд.
Автоматизировать задачи по итогам планерок
В планах — связать планерки и задачи напрямую. Запись встречи — расшифровывать через Кайтен AI, а из текста — автоматически создавать карточки с задачами.
Подключить новые отделения
Руководитель финансового отдела уже осваивает систему и готовит команду к переходу. Также в планах — оцифровать задачи отделения снабжения.
3 ключевых вывода
За 1,5 года работы с Кайтеном компания ПФ-ФОРУМ выстроила прозрачную систему управления задачами с ИИ-автоматизацией. И вот 3 вывода, которые могут быть полезны другим:
- Изменения начинают работать только тогда, когда в них включаются руководители. Пока управленец не использует инструмент сам, команда тоже не воспринимает его всерьез. Поэтому личное вовлечение руководства — ключевое условие, чтобы изменения действительно прижились и масштабировались.
- Инструмент начинает работать по-настоящему, когда его подстраивают под реальные процессы. Универсальные шаблоны редко попадают в точку с первого раза. А вот поток задач, который отражает специфику компании, приживается быстрее и дает заметный результат.
- Открытый API — это стратегическое преимущество. Именно он позволил встроить ChatGPT в процесс и в разы ускорить повседневную работу. Поэтому при выборе платформы важно смотреть не только на текущие задачи, но и на то, как легко ее можно будет встроить в будущую инфраструктуру.
