Дерево текущей реальности: как нейросети находят корневые причины проблем бизнеса

Смотреть урок

Дополнительные файлы из урока

Я, Дмитрий Южанин, CEO агентства B2B-маркетинга «Сделано», показываю на своём практическом кейсе, как находить корневые причины проблем в бизнесе с помощью Теории ограничений систем (ТОС) и нейросетей. Разбираю метод дерева текущей реальности: как собрать список нежелательных явлений из чатов, созвонов и задач, довести их до причинно-следственных связей и найти одну-две настоящие первопричины. В качестве живого примера строю дерево на выгрузке переписки чата Нейроцеха — использую Google AI Studio для анализа и сервис Mermaid Live для визуализации итоговой схемы. Показываю готовый промпт для ТОС, который легко адаптировать под свою систему, и рассказываю, где и как сам применял этот подход за последние полгода. Материал полезен тем, кто тонет в куче проблем и хочет нейросетями быстро выйти на 1-2 реальных ограничения, а не бесконечно перебирать варианты.

Оглавление с таймкодами:

0:00–1:33 Знакомство: Дмитрий Южанин, агентство «Сделано», книга Голдратта «Цель» как первоисточник теории ограничений систем.
1:33–4:29 Суть ТОС — упор на улучшение самого узкого места потока; когда подход применим: хаос из множества проблем, куча вариантов без фокуса, застревание в рутине без заметного результата.
4:29–7:53 Дерево текущей реальности как инструмент: сбор нежелательных явлений (НЖЯ), построение причинно-следственных связей, проверка их на достоверность; где нейросети ускоряют процесс — сбор данных из встреч, рабочих чатов и задач.
7:53–10:14 Инструменты автора: Fireflies для автотранскрибации созвонов с выгрузкой через вебхуки в Make или n8n, Gemini для больших объёмов данных, Claude для быстрой визуализации через Mermaid.
10:14–13:41 Как составить промпт для ТОС:…

🔒

Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.

Войти Вступить / купить доступ