AIздец.log


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


Когда AI встретил корпоративную реальность

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


🤖 AI-ТРАНСФОРМАЦИЯ. Нам точно нужен агент?

Ну наконец-то! 🎉 С процессами разобрались, потенциал оценили, определились, что будем менять. Теперь можно делать агента?

Ага, сейчас. 😂

Вообще, слово «агент» стало каким-то универсальным ответом на любую задачу. Нужно найти информацию? Агент. Подготовить документ? Агент. Создать тикет в Jira? Конечно, агент! 🤖

А потом выясняется, что для половины этих задач достаточно обычного чата или помощника. Зато мы уже успели придумать сложную архитектуру, раздать доступы и позвать ИБ на совещание. 😂

И вот тут начинается самое интересное. Пока система просто отвечает на вопросы, всё относительно понятно. Но стоит разрешить ей самостоятельно ходить в корпоративные системы, создавать задачи, менять данные или принимать решения, как у ИБ появляется вполне закономерный список вопросов. От чьего имени действует? Какие права? Кто контролирует? А если ошибётся? Как остановить? 🔐

И ведь вопросы правильные. Просто хотелось агента за пару недель, а теперь обсуждаем сервисные учётки, разграничение доступа, аудит и аварийное отключение. Добро пожаловать в Enterprise! 😂

В итоге мы выделили четыре типа решений: Chat, Assistant, Agent и Process Agent. От простого поиска и подготовки информации до выполнения действий в системах и управления целым процессом.

В комиксе №4 показал, чем они отличаются, как выбирать подходящий вариант и почему в одном процессе могут пригодиться сразу несколько типов.

Поэтому усложнять решение раньше времени смысла нет. Иногда обычный помощник принесёт больше пользы, чем автономный агент, который ещё полгода будет согласовывать собственное существование. 😅

Но допустим, без агента всё-таки никак. А что мы вообще называем агентом и какие они бывают? 🤔

#AIздецlog
Когда AI встретил корпоративную реальность.




🤖 AI-ТРАНСФОРМАЦИЯ. Что вообще стоит трансформировать?
В прошлом комиксе мы договорились: начинаем с процесса, а не с агента.

Отличный план. Есть только небольшая проблема — в большой компании их тысячи. 😂 И у каждого владельца, конечно же, именно его случай самый важный и идеально подходит для AI.
Так у нас появился AI Potential. Это не про то, какого агента сюда прикрутить. Это попытка понять масштаб возможности: компания действительно почувствует изменения или мы три месяца будем делать красивый кейс, чтобы потом сэкономить три часа в месяц. 😅
Как мы это считаем и что влияет на оценку — в комиксе №2

И да, ИИ здесь всё ещё почти не пахнет. 😂 Для начала неплохо бы вообще понимать, куда у людей уходит рабочее время. Иногда уже на этом этапе начинается настоящее исследование. 🕵️‍♂️
Коротко: сначала ищем, где есть что менять. А уже потом думаем, чем именно. 🎯

Допустим, высокий потенциал нашли. Можно наконец делать агента?
Конечно нет. 😂 Сначала надо понять, не автоматизируем ли мы какую-нибудь хрень. 😈

#AIздецlog
Когда AI встретил корпоративную реальность.


Новый трек для канала от моего коллеги #AIздецlog


🤖 AI-ТРАНСФОРМАЦИЯ. А с чего вообще начинать?
«Давайте сделаем AI-агента!» 🤖
Окей. А зачем? 😅

Примерно здесь и начинается разница между набором инициатив и настоящей трансформацией.
Идей довольно быстро становится много: тут хотим агента, здесь ассистента, где-то автоматизировать проверку документов, а где-то просто «давайте что-нибудь прикрутим». Только сравнивать всё это между собой практически невозможно.
В какой-то момент мы перевернули вопрос. Не «что бы нам внедрить?», а «какие процессы у нас есть и что в них вообще происходит?»
Так процесс стал базовой единицей трансформации. Сначала разбираемся, как он работает сейчас: кто участвует, как часто выполняется, сколько времени съедает, где ручной труд, ожидания, переделки и прочая корпоративная жизнь.

И что интересно — пока тут ИИ вообще не пахнет. 😂 Всё это обычная зрелость процессов и самой компании. Если мы не знаем собственные процессы, их владельцев, трудозатраты и проблемы, обсуждать агентов немного рановато.
На первый взгляд мысль банальная. Но она довольно сильно меняет оптику. Агент перестаёт быть целью. Он становится всего лишь одним из возможных решений. А иногда после разбора выясняется, что он там вообще не нужен.

Так появился первый принцип нашей методологии: сначала процесс, потом решение.

На комиксе как раз попытался показать эту логику без методички на 50 страниц.
И тут возникает следующий вопрос. Процессов в большой компании тысячи. Как понять, за какой из них браться первым?

Об этом — дальше. 😈

#AIздецlog
Когда AI встретил корпоративную реальность.




Новый трек для канала от коллеги 😎 на последний пост #AIздецlog








💭 МЫСЛЬ. А что, если мы скоро перестанем покупать ПО?

Немного отклонимся от нашего повествования про AI в Enterprise. Недавно на одной профильной конференции услышал интересную мысль. Все понимают, что прямо сейчас IT переживает очередную большую трансформацию. Но что будет в итоге? 🤔

Когда-то всё было относительно просто. Компании покупали ПО и ставили его у себя. SAP, Microsoft, Oracle, IBM и весь остальной тяжёлый Enterprise. 🦣 Лицензии, серверы, внедрение, обновления, поддержка. Стоило всё это прилично.

Потом развитие ЦОД, каналов связи и облачной инфраструктуры позволило ПО переехать в облако. Началось второе пришествие, теперь уже по подписке. ☁️ Казалось, что для пользователя стало дешевле. Не нужно покупать всё сразу, плати понемногу каждый месяц и пользуйся. Правда, на длинной дистанции «понемногу» превратилось в очень даже много. 😅 IT-компании от этой смены модели точно не пострадали. 💰

А теперь начинается следующий виток.

Что, если AI постепенно приведёт нас к тому, что пользователю вообще не понадобится ПО в привычном понимании? Нужная функция будет генерироваться или выполняться на лету под конкретную задачу. Стоимость отдельного действия может быть копеечной, но платить мы будем постоянно. За операции. За функции. За токены. За результат.

Простая аналогия. Когда-то ты покупал Excel на компьютер. Потом начал платить за Microsoft 365. А завтра тебе вообще может быть не нужен Excel. Ты просто скажешь: «Собери таблицу по этим данным, найди аномалии и покажи прогноз». AI сам решит, какие инструменты для этого нужны, выполнит работу, а ты заплатишь за конкретную операцию. 🤖💸

Получается интересная эволюция:

Лицензия на ПО → подписка на ПО → оплата за выполненную функцию.

И самое забавное, что каждый следующий переход выглядит для пользователя дешевле. Сначала не нужно покупать дорогую лицензию. Потом вообще не нужно покупать приложение. Пара рублей за действие, что может быть дешевле? 😄

Но если таких действий тысячи в день, а AI становится интерфейсом вообще ко всему IT, экономика может оказаться совсем другой.

И вот здесь мне интересно ваше мнение. 👇

Мы действительно идём к миру, где привычное ПО постепенно исчезнет, а платить будем за результат и отдельные функции? Или приложения и подписки никуда не денутся, а AI просто станет ещё одним слоем сверху?

Если что, погнали в комментарии. 🍿

#AIздецlog
Когда AI встретил корпоративную реальность.




🤖 INCIDENT #006. OpenCode. Ну теперь-то бесплатно?

На дворе конец 2025 года. Cursor уже начал закручивать гайки с лимитами и ценами, но была ещё одна проблема. Для сложных задач того, что давал сам Cursor, нам не всегда хватало. Поэтому ещё во время пилота Cursor мы подключили OpenRouter и начали использовать через него более подходящие модели. 🧠

Работало хорошо. Но была одна маленькая деталь. Мы платили за подписку Cursor, а сверху ещё и за токены в OpenRouter. 💸💸 Получался такой AI-комбо-тариф: заплати за инструмент, а потом ещё заплати за то, чтобы он нормально решал сложные задачи. 😂

И тут всё активнее начинает набирать популярность OpenCode. Бесплатный, большое комьюнити, работает прямо в терминале, можно подключать сторонние модели. В нашем случае математика выглядела особенно заманчиво: если OpenRouter нам всё равно нужен, зачем ещё платить за Cursor? 🤔

Короче, начинаем пилотировать OpenCode. Сам инструмент бесплатный, значит одну статью расходов вроде как убрали. 🎉 Модели при этом можно выбирать самим, а комьюнити довольно быстро пилит всё, чего не хватает.

В вайбкодинге к этому моменту на первое место для нас вообще всё больше выходила модель, а не конкретный инструмент вокруг неё. Мы в основном использовали Anthropic. OpenCode в терминале плюс хорошая модель уже выглядели вполне рабочей связкой. 👍

OpenRouter при этом продолжал довольно бодро поглощать бюджет через токены. 💸 Чем активнее становился пилот, тем веселее выглядели цифры. Cursor из уравнения убрали, а вопрос стоимости самого AI никуда не делся.

Начали думать, как оптимизировать косты дальше. В итоге для пилота перешли на персональные учётки Claude. Но вот эта история вообще заслуживает отдельного поста. 😅 Как мы к этому пришли и чего нам это стоило, расскажу позже.

А пока схема получилась вполне рабочая. OpenCode в терминале, персональная учётка, а Opus 4.5 уже очень неплохо решал наши задачи локально. 🚀

И вот вроде всё наконец начинает складываться. Инструмент бесплатный, модель хорошая, пилот работает, люди постепенно набивают руку. Можно начинать думать о масштабировании.

Или что может пойти не так?)) 🤔😂

А на дворе тем временем уже весна 2026 года. 🌱

#AIздецlog
Когда AI встретил корпоративную реальность.




Репост из: Кактус | ИИ для команд и бизнеса
Я собрал 37 ИИ манифестов за два года и посмотрел, из-за чего на самом деле спорят и кто побеждает.

Привет, Асхат на связи. 

На фоне очередной волны манифестов ИИ разработки (кому-то лавры Agile явно не дают покоя) стало интересно: а сколько их всего? Глубокий поиск нашёл 37 (!) штук за пару лет (явно не все!).

Думал кинуть пост вам поржать, но внезапно втянулся — это же отличный срез, как люди думали об ИИ-разработке. Что, собственно, изменилось по годам?

Оказалось, весь спор сводится к пяти вопросам. Читать ли код за ИИ. Кто управляет — человек или агент. Что главнее — код или описание задачи. Доверять ли выхлопу ИИ. И работаешь ты с одним агентом или с роем. Я разложил их по картинкам в карусели — листайте, там по одному вопросу на слайд.

А теперь то, что меня зацепило.

По трём вопросам из пяти мнение просто переехало с одного края на другой за два года. Автономия: в 2024-м человек подтверждает каждый шаг, в 2026-м почти все согласны, что агент действует сам. Рой вместо одного помощника — та же история. Описание вместо кода — туда же. 

Где была настоящая драка — вокруг «читать ли код за ИИ». Хотя на самом деле спор не про чтение, а про понимание. А понимать — это не «прочитать каждую строчку»: даже сторонники ремесла имеют в виду, что ты понимаешь, как система устроена, и владеешь главным, — а не сплошную вычитку. Что работу ИИ надо как-то проверять — согласны все. Спор в том, хватит ли убедиться, что оно просто работает (тесты зелёные, ведёт себя правильно), или ты обязан понимать, что там внутри. А крайность «мне всё равно, что внутри, лишь бы работало» держали пара текстов в начале 2025-го — и к 2026-му она пропала. Понимать систему осталось нормой. Кто кричал громче всех, тот и сдулся первым.

И вроде по-сути верно и спорить не с чем… Конечно нужно понимать, о чем вы? Но вы полистайте и почувствуйте тренд. Два года назад так думали и про автономию. 

И ещё одно. Вопрос про доверие — «можно ли верить тому, что выдал ИИ» — в 2024-м почти не поднимали. Он появляется только сейчас. Логично: пока ты подтверждаешь каждый шаг, доверять нечему. А как только агент начал действовать сам — сразу встал вопрос, как его проверять.

Мораль простая. Споры, которые выглядят как принципиальные войны, на дистанции оказываются просто сменой того, что считается нормой по умолчанию. И пока все громко спорят, читать ли код, — фронтир уже тихо переехал на вопрос, как уследить за роем агентов, которым ты по умолчанию доверяешь. 

Ну и вопрос писать или не писать манифест ИИ разработки лично у меня решился однозначно )


🤖 Немного разбавим наше повествование про внедрение AI в энтерпрайз интересной аналитикой от Асхата(основателя скрам-трека) по части изменения отношения к ИИ-разработке с 24 по 26 год. Все очень сильно меняется и пока мы думаем, как обеспечить ревью ИИ-артефактов человеком в мультиагентной схеме, система постепенно навязывает то, что не нужно лезть в ее кишки, ввиду недостаточности пропускной способности у человека. А через год два в виду недостаточности знаний у того же человека, потому что не разработчики будут пользоваться агентами, а люди не имеющие отношения к разработке вообще, хорошо если это будут инженеры. Очень простое сравнение, раньше водитель автомобиля должен был еще разбираться в его узлах(двигатель, ходовая и т.п.), сейчас 95% водителей не знают, что такое тнвд, шрус, грм и другие элементы узлов автомобиля, но это им не мешает использовать автомобиль. 
https://t.me/c/2029102430/2159


🤖 INCIDENT #005. Git Copilot умер, да здравствует Cursor!

С GitHub Copilot всё было более или менее понятно. Помощник разработчика, ассистент в IDE, подсказки по коду. Разработчики хотя бы понимали, что с этим делать.

А потом появился Cursor. Уже не просто помощник, а совсем другой формат работы и другой вайб 🤣

Правда, сами разработчики тогда относились к вайбкодингу довольно холодно. Особенно те самые тру-разработчики, которые привыкли писать всё руками и с подозрением смотрели на код, который появился «непонятно откуда».

И самое интересное, Cursor лучше зашёл не разработчикам, а другим IT-специалистам, которые раньше разработкой почти не занимались.

Короче, запускаем пилот и собираем группу экспериментаторов. На старте всё довольно грустно. Результаты нестабильные, качество плавает, половину времени пытаешься понять, почему Cursor сделал совсем не то, что ты просил. Но постепенно обрастаем скиллами, правилами, MCP и всем вот этим новым зоопарком. 🦒

И в какой-то момент становится видно, что прогресс есть. По части задач Cursor реально снимает рутину. Появляется возможность быстрее собирать прототипы, проверять идеи и генерировать больше гипотез. Не обсуждать месяцами, а взять и попробовать.

Все эксперименты при этом шли за корпоративным контуром. У нас разработчики мобильных и веб-приложений на микросервисной архитектуре и так работают вне основного домена, через отдельный VPN. Эта схема осталась ещё со времён ковида, когда нужно было нормально организовать удалённую работу.

С доступом к коду проблем не было. С Jira и Confluence через API-токены тоже вроде всё решаемо. Но, конечно, есть нюанс. В Confluence могут лежать данные, которые нельзя отправлять во внешний AI. Поэтому до полноценного масштабирования было ещё далеко.

Тем не менее пилот рос. Подключали новых участников, запускали внешнее обучение, писали внутренние how-to, собирали реальные сценарии. Постепенно становилось понятно, где Cursor действительно помогает, а где просто красиво тратит токены. 😅

И тут без объявления войны Cursor начал резать лимиты и поднимать цены.
Потом ещё раз.
И ещё.

Через несколько месяцев стало понятно, что экономика не бьётся. Масштабировать решение на большое количество пользователей в таком виде уже не хотелось.

В итоге снова остановились перед масштабированием. И тут на рынок выходит OpenCode.

Ну вы уже поняли, да? 🤣

Всё начинаем заново!
🙈

И это, на минуточку, уже конец 2025 года.

К этому моменту глаз уже начал подёргиваться, потому что объяснять руководству очередной перенос масштабирования AI в IT становилось всё сложнее, а с момента старта наших попыток прошёл уже примерно год.

#AIздецlog
Когда AI встретил корпоративную реальность.




Талантливый коллега запилил AI-трек про наш канал #AIздецlog Когда AI встретил корпоративную реальность



Показано 20 последних публикаций.