a16z выпустили текст с прекрасным названием: «Вы только что наняли миллион плохих сотрудников», где предлагают смотреть на AI-агентов как на новый тип рабочей силы
Они могут писать код, собирать аналитику, готовить документы, запускать процессы и проверять собственную работу
А масштабировать такую «команду» можно практически мгновенно.
Я недавно писала про AI-native leadership teams – руководителей, которым предстоит управлять гибридными командами из людей и агентов.
Здесь разговор еще интереснее: что происходит с самой экономикой компании, если часть работы выполняют сотрудники без зарплаты, отпуска и карьерных амбиций?
В обычной компании ресурсы считают через людей и часы, с агентами единицей затрат становятся токены. Чем дольше агент думает, обращается к инструментам и переделывает результат, тем дороже обходится задача.
В ситуации с гибридом компания выдает каждому сотруднику доступ к агентам и получает почти бесконечную производственную мощность. Но вместе с ней она мгновенно масштабирует все свои старые проблемы – плохо поставленные задачи, лишние согласования, размытые зоны ответственности и отсутствие критериев качества. И когда агент способен за вечер придумать 200 рекламных сообщений, собрать десятки сегментов и написать контент-план на год, вопрос в том, сколько из этого можно выпустить. А сколько еще времени уйдет на проверку и повлияет ли результат на бизнес? При этом работают агенты циклами – получили задачу, выполнили, проверили, исправили – и так до достижения цели. В идеальном мире каждый цикл улучшает результат, в реальности же агент может бесконечно исправлять собственные исправления и сжигать бюджет.
Поэтому одной из главных корпоративных практик становятся evals – наборы критериев и тестов, с помощью которых компания оценивает качество работы агента. У каждой компании постепенно появится собственная система таких проверок, основанная на ее процессах и накопленном опыте
Но есть нюанс: значительная часть контекста до сих пор хранится в головах сотрудников. Чтобы агент работал хорошо, все это придется описать и передать системе.
Однако знание всегда было источником влияния и профессиональной защищенности, поэтому люди могут сопротивляться его передаче. В статье это называют context hoarding – удержанием контекста
Получается банально. Новая экономика труда в итоге упирается в очень старый управленческий навык: ясно объяснить, какой результат нужен и как понять, что работа закончена.
@Est_Concern
Они могут писать код, собирать аналитику, готовить документы, запускать процессы и проверять собственную работу
А масштабировать такую «команду» можно практически мгновенно.
Я недавно писала про AI-native leadership teams – руководителей, которым предстоит управлять гибридными командами из людей и агентов.
Здесь разговор еще интереснее: что происходит с самой экономикой компании, если часть работы выполняют сотрудники без зарплаты, отпуска и карьерных амбиций?
В обычной компании ресурсы считают через людей и часы, с агентами единицей затрат становятся токены. Чем дольше агент думает, обращается к инструментам и переделывает результат, тем дороже обходится задача.
В ситуации с гибридом компания выдает каждому сотруднику доступ к агентам и получает почти бесконечную производственную мощность. Но вместе с ней она мгновенно масштабирует все свои старые проблемы – плохо поставленные задачи, лишние согласования, размытые зоны ответственности и отсутствие критериев качества. И когда агент способен за вечер придумать 200 рекламных сообщений, собрать десятки сегментов и написать контент-план на год, вопрос в том, сколько из этого можно выпустить. А сколько еще времени уйдет на проверку и повлияет ли результат на бизнес? При этом работают агенты циклами – получили задачу, выполнили, проверили, исправили – и так до достижения цели. В идеальном мире каждый цикл улучшает результат, в реальности же агент может бесконечно исправлять собственные исправления и сжигать бюджет.
Поэтому одной из главных корпоративных практик становятся evals – наборы критериев и тестов, с помощью которых компания оценивает качество работы агента. У каждой компании постепенно появится собственная система таких проверок, основанная на ее процессах и накопленном опыте
Но есть нюанс: значительная часть контекста до сих пор хранится в головах сотрудников. Чтобы агент работал хорошо, все это придется описать и передать системе.
Однако знание всегда было источником влияния и профессиональной защищенности, поэтому люди могут сопротивляться его передаче. В статье это называют context hoarding – удержанием контекста
Получается банально. Новая экономика труда в итоге упирается в очень старый управленческий навык: ясно объяснить, какой результат нужен и как понять, что работа закончена.
@Est_Concern