Аллі Міллер — одна з найвідоміших бізнес-експерток у сфері штучного інтелекту, колишня керівниця напрямів AI в IBM та AWS, радниця великих корпорацій і венчурних фондів. Вона не просто говорить про продуктивність з AI — вона живе в режимі, де приблизно сотня агентів працюють на неї цілодобово. Її особиста система включає 36 проактивних воркфлоу, які запускаються автоматично, поки вона спить, гуляє чи проводить зустрічі.
Це не історія про «один зручний чат-бот». Це приклад того, як виглядає повноцінна операційна система робочого дня, побудована на Claude — з розкладом, агентами, інтеграціями та чітко продуманими каналами доставки результатів.
Від 20–30% до 2–10 разів продуктивніше: що змінилося з появою агентів
Два роки тому типовий сценарій роботи з AI виглядав приблизно однаково для всіх: користувач ставив запит, отримував відповідь, а далі самостійно перетворював її на презентацію, лист, план чи документ. ШІ був радше «розумною пошуковою системою», ніж учасником процесу.
Сьогоднішня система Аллі базується на іншій парадигмі — агентному AI, який не просто генерує текст, а виконує делеговану роботу. Вона порівнює ці два стани досить жорстко. Старий підхід, де AI лише відповідає на запитання, давав відчуття додаткових 20–30% продуктивності. Натомість нинішня модель, де агенти беруть на себе цілі шматки процесів і керують багатогодинними воркфлоу, дає залежно від задачі від дворазового до десятиразового приросту ефективності.
Ключова різниця — у тому, хто ініціює роботу. У класичному режимі користувач кожного разу має «зайти в чат», сформулювати запит, дочекатися відповіді, перевірити її, переформатувати. У системі Міллер більшість важливих процесів взагалі не потребують стартового «привіт, зроби…». Вони запускаються за розкладом або за подіями, а результати самі з’являються там, де їй зручно їх переглядати.
36 воркфлоу, близько 100 агентів: як влаштована система
У центрі її підходу — 36 проактивних воркфлоу, які працюють постійно. Вони не чекають, поки їх попросять щось зробити; вони самі ініціюють дії за заданим графіком або тригерами. Над ними стоїть приблизно 28 «майстер-агентів» — це вищого рівня агенти, які керують підпроцесами. Кожен із них у середньому створює ще кілька субагентів, тож загалом система налічує близько сотні активних агентів.
Важливий момент: це не сотня окремих чатів, а мережа ролей і задач. Майстер-агент може відповідати за певний напрям — наприклад, комунікації, підготовку до зустрічей чи моніторинг ринку — і в межах цього напряму запускати дрібніші агенти для конкретних кроків: зібрати дані, проаналізувати, підготувати чернетку, сформувати підсумковий звіт.
Проактивність — ключове слово. Якщо людина щоранку відкриває AI і пише «знайди мені новини по індустрії» або «перевір пошту на важливі листи», це все ще ручний режим. У моделі Міллер навіть сам факт «зайти й запитати» вважається зайвою дією, яку варто автоматизувати. Якщо запит повторюється щодня або щотижня, він має бути перетворений на воркфлоу, що запускається без участі людини.
Розклад замість ручних запитів: як працює автоматизація в Claude
Технічно вся ця система тримається на можливості планувати й запускати сценарії всередині різних режимів Claude. Міллер використовує одразу кілька інструментів Anthropic:
Claude Cowork — бізнес-орієнтовану агентну платформу, яка вміє працювати з локальними файлами, створювати документи на кшталт Google Docs і загалом виконувати дії, а не лише відповідати на запитання.
Claude X (у розмові згадується як окремий режим) — ще один контекст, де можна налаштовувати автоматичні процеси.
Claude Code — середовище з більшим контролем і кастомізацією, яке дозволяє будувати складніші сценарії, аж до створення програмного забезпечення.
У кожному з цих середовищ можна задавати розклад: наприклад, щодня о 6:00 ранку запускати ранковий брифінг, щоп’ятниці — підсумковий аналіз пошти, щогодини — моніторинг певних джерел. Важливо, що користувачеві не потрібно писати код, щоб це налаштувати. Код, API-виклики та інтеграції існують, але «під капотом» — у вигляді готових конекторів до Gmail, Google Workspace, сервісів на кшталт Fireflies чи Granola.
Фактично Claude виступає як диспетчер, який у заданий час звертається до потрібних сервісів, забирає дані, обробляє їх і повертає результат у зручному форматі. Людина бачить лише підсумок — наприклад, лист із брифінгом — і не взаємодіє з технічною частиною.
Email як головна панель керування: чому результати приходять у папки
Попри те, що Claude може працювати з різними інтерфейсами, Міллер свідомо обрала електронну пошту як основний канал доставки результатів. Більшість її проактивних воркфлоу завершуються тим, що агент надсилає листа. Далі все організовано за допомогою папок і фільтрів: кожен тип воркфлоу має свою папку, куди автоматично потрапляють відповідні звіти.
Це вирішує одразу кілька проблем. По-перше, не потрібно пам’ятати, в якому саме інструменті живе той чи інший агент: усе приходить в один знайомий інбокс. По-друге, пошта природно підтримує хронологію, теги, пошук і архівування, тож історія роботи агентів зберігається й легко переглядається. По-третє, email добре підходить для асинхронної взаємодії: неважливо, коли саме агент завершив роботу — користувач відкриє лист тоді, коли йому зручно.
У результаті вранці Міллер бачить не хаотичний потік повідомлень, а структурований набір «стрімів» від різних воркфлоу: окремо — ранковий брифінг, окремо — щотижневий огляд пошти, окремо — інші регулярні звіти. Це перетворює поштову скриньку на своєрідну панель керування всією її AI-системою.
П’ятничний «рятувальний круг» для інбоксу: як агент розгрібає пошту
Один із найпоказовіших воркфлоу в системі Міллер — п’ятничний агент, який працює з її Gmail. Щоп’ятниці вранці він автоматично переглядає останні п’ять днів вхідних листів і фокусується на тих, що залишилися без відповіді.
Далі відбувається кілька кроків. Спочатку агент ранжує ці листи за терміновістю, формуючи список від найкритичніших до менш важливих. Потім для кожного з них готує чернетку відповіді, щоб скоротити час, який Міллер витрачає на обробку. До цього додаються опції делегування — можливість передати відповідь члену команди — та нагадування на випадок, якщо лист так і залишиться без реакції.
У підсумку вона отримує не просто «нагадування, що у вас є непрочитана пошта», а структурований дайджест: що важливо, чому, що вже запропоновано відповісти й які є варіанти дій. Це суттєво знижує когнітивне навантаження наприкінці тижня, коли накопичені дрібні завдання часто створюють відчуття хаосу.
Технічно цей агент працює через інтеграцію Claude з Gmail та іншими елементами Google Workspace. Але з точки зору користувача все виглядає як ще один лист у спеціальній папці — з готовим планом дій щодо інбоксу.
Ранковий брифінг: новини, події та підготовка до зустрічей в одному листі
Другий ключовий елемент системи — щоденний ранковий брифінг. Щоранку, ще до того, як Міллер прокидається, агент кілька годин працює у фоновому режимі, збираючи інформацію з різних джерел. Результат — великий лист, який стає стартовою точкою її дня.
У цьому брифінгу поєднуються кілька блоків. Перший — огляд новин індустрії: що сталося на ринку AI та суміжних технологій, які релізи, анонси чи аналітичні матеріали варто знати. Другий — добірка локальних подій у Нью-Йорку або Сан-Франциско на поточний день: конференції, зустрічі, заходи, які можуть бути цікавими. Це не лише про роботу — таким чином агент допомагає планувати й соціальне життя.
Третій блок — підготовка до зустрічей, прив’язана безпосередньо до календаря. Якщо в Міллер запланована розмова, наприклад, із CEO або CFO компанії з переліку Fortune 500, агент заздалегідь готує матеріали: контекст про компанію, можливі теми, які варто підняти, релевантні дані. У самому брифінгу достатньо відповісти певним ключовим словом, щоб запустити додаткового агента, який створить конкретні «активи» для цієї зустрічі — від документів до презентацій.
Таким чином, один лист поєднує стратегічний огляд, особисте планування та тактичну підготовку до конкретних розмов. І знову ж таки, все це запускається автоматично: агент дивиться в календар, аналізує події, збирає інформацію й формує брифінг без жодного ручного запиту.
«Почніть зі скарги»: як Claude сам пропонує воркфлоу
Цікава деталь підходу Міллер — спосіб, у який вона радить починати автоматизацію. Замість того щоб одразу думати в термінах «воркфлоу», «агентів» і «інтеграцій», вона пропонує зробити те, що вміє кожен: поскаржитися.
Ідея проста. Користувач описує в Claude свої реальні фрустрації: наприклад, що перед клієнтськими дзвінками завжди бракує часу на підготовку, що постійно забуває перевірити погоду й бере з собою парасольку, коли вже пізно, або що календар забитий зустрічами й немає блоків для глибокої роботи. Далі Claude, маючи доступ до інструментів на кшталт Claude Code, пропонує, які саме проактивні сценарії можуть це вирішити: наприклад, «превентивний блокувальник зустрічей», «проактивний клієнтський преп-агент», «щоденний погодний брифінг».
У цьому режимі користувачеві не потрібно знати, як працюють API чи як будувати складні сценарії. Він описує проблему природною мовою, а система сама перекладає її в набір дій, які можна автоматизувати. Далі йде ітерація: людина уточнює, як саме їй зручніше отримувати результати, з якою частотою, у якому форматі, а Claude коригує воркфлоу.
Цей підхід знімає бар’єр входу: замість того щоб «вчитися автоматизації», користувач просто формулює, що його дратує в повсякденній роботі, і отримує пропозиції, як це перетворити на агента.
«Запитай мене питання»: як Claude сам проєктує ваші сценарії
Ще один інструмент, який Міллер активно використовує, — вбудований у Claude Code скіл «ask user questions». Це готова функція, яка дозволяє моделі не просто відповідати, а проводити повноцінне інтерв’ю з користувачем, щоб спроєктувати потрібний воркфлоу.
Механіка виглядає так: користувач просить Claude «поставити мені запитання, щоб спроєктувати найкращий ранковий брифінг» або «інтерв’ювати мене щодо налаштування студії, вибору мікрофонів, меблів і дрібниць». Далі запускається скіл «ask user questions», і система починає поетапно уточнювати деталі, доки не отримає достатньо інформації. Після цього Claude переходить у режим планування й пропонує структуру воркфлоу: які кроки потрібні, які інтеграції, який формат виходу.
З точки зору користувача це виглядає досить просто: у Claude Chat чи Claude Cowork з’являється кнопка або інструкція, яку потрібно натиснути чи підтвердити, а далі йде діалог запитань і відповідей. У результаті складний сценарій народжується не через ручне конструювання, а через розмову, де AI виступає фасилітатором.
Цей підхід особливо важливий для нетехнічних користувачів. Він дозволяє будувати досить витончені системи — на кшталт ранкового брифінгу Міллер — без розуміння внутрішньої архітектури Claude чи принципів роботи API.
Чотири режими доступу до Claude: від простого чату до керування браузером
Система Міллер спирається на те, що Claude існує не в одному, а в кількох режимах доступу, кожен із яких має свою роль.
Базовий рівень — веб-додаток Claude, знайомий більшості користувачів. Це середовище для одиничних чатів, де можна ставити запитання, отримувати відповіді, користуватися веб-браузингом, створювати проєкти й підключати готові конектори до Notion, Gmail та інших сервісів. Він добре підходить для пошуку й аналізу, але має обмежені можливості щодо активних дій.
Наступний рівень — Claude Cowork, орієнтований на бізнес-користувачів. Тут з’являється можливість працювати з локальними файлами на комп’ютері, створювати документи в Google Docs та виконувати інші дії, які виходять за межі «запитання?відповідь». Саме в цьому середовищі зручно будувати частину проактивних воркфлоу.
Claude Code дає ще більше контролю й кастомізації. У ньому можна не лише налаштовувати воркфлоу, а й будувати повноцінне програмне забезпечення, якщо це потрібно. Водночас завдяки таким інструментам, як «ask user questions», він залишається доступним і для тих, хто не пише код.
Четвертий режим — розширення Chrome. Воно дозволяє Claude буквально «керувати» вікном браузера: наприклад, зайти на сайт Walgreens, перейти на сторінку створення постера, завантажити фото й оформити замовлення. Це вже рівень, де агент може виконувати дії в інтерфейсах, які самі по собі не мають відкритих API, — через емуляцію дій користувача в браузері.
Усі ці режими разом створюють гнучке середовище, де можна комбінувати прості чати, проактивні агенти, глибоку кастомізацію й навіть автоматизацію дій у веб-інтерфейсах.
Без коду, але з API: як працюють інтеграції «під капотом»
Попри складність усієї системи, Міллер наголошує: жоден із описаних нею воркфлоу не вимагає від користувача вміння програмувати. Усе налаштовується через природну мову, кнопки й готові інструменти в інтерфейсі Claude.
Водночас це не означає, що коду немає. Щоб, наприклад, витягнути листи з Gmail, знайти файли в Google Workspace, отримати записи зустрічей із Fireflies чи Granola, Claude має звернутися до відповідних API, авторизуватися, зробити запити, обробити відповіді. Усе це — код, який виконується у фоновому режимі.
Для користувача це виглядає як діалог: «Я постійно нервую перед клієнтськими дзвінками, хочу, щоб у мене завжди був короткий бриф; я забуваю про погоду; я не можу знайти час для глибокої роботи — допоможи». Далі Claude сам пропонує, які інтеграції потрібні, які дані варто підключити й як це організувати. Людина підтверджує доступи, задає бажаний формат виходу — і на цьому її участь у технічній частині закінчується.
Це важливий сигнал для бізнес-аудиторії: рівень автоматизації, який демонструє Міллер, уже не є привілеєм інженерів чи дата-саєнтистів. Він доступний тим, хто готовий інвестувати час у продумування процесів і формулювання запитів, але не обов’язково має технічну освіту.
Висновок: як виглядає «норма» роботи з AI через рік
Система Аллі Міллер — це не футуристична демонстрація, а практичний приклад того, як може виглядати робочий день людини, яка серйозно поставилася до автоматизації. 36 проактивних воркфлоу, близько 100 агентів, розклад, інтеграції, email як центральна панель керування, п’ятничний агент для інбоксу, щоденний ранковий брифінг, глибока прив’язка до календаря — усе це вже працює сьогодні.
Ключовий меседж у тому, що різниця між «просто користуватися AI-чатом» і «жити в екосистемі агентів» — це не косметичне покращення, а стрибок від додаткових 20–30% до кратного зростання продуктивності. І перший крок до такої системи не в тому, щоб вивчити новий фреймворк, а в тому, щоб чесно описати свої робочі болі й дозволити AI перетворити їх на проактивні воркфлоу.
У цьому сенсі досвід Міллер показує, що найближчими роками «нормою» для професіоналів може стати не один асистент у чаті, а ціла мережа агентів, які працюють у фоновому режимі, поки їхній власник спить, гуляє з собакою чи готується до наступної великої зустрічі.
Джерело
Ex-Amazon AI Leader: In 1 Year, the Gap Between AI Users and Everyone Else Will Be Irreversible