Через несколько лет вашей новой работой станет адаптация ИИ-агентов
Мне кажется, многие до сих пор недооценивают, насколько сильно искусственный интеллект изменит устройство компаний.
Сегодня все обсуждают модели, промпты, RAG, MCP, выбор LLM, вычислительные мощности…
Но это уже перестает быть главным.
Главным становится вопрос: как эффективно встроить ИИ-агентов в работу компании?
Мы привыкли, что onboarding — это процесс для новых сотрудников. Их знакомят с корпоративными системами, бизнес-процессами, регламентами, как устроены внутренние коммуникации, объясняют правила принятия решений.
Совсем скоро такой же процесс станет обязательным… для ИИ-агентов.
И это не фигура речи.
ИИ-агент не начинает приносить пользу сразу после запуска. Его необходимо обучить работать именно в вашей организации:
• предоставить доступ к корпоративным данным и информационным системам;
• объяснить внутренние процессы и бизнес-правила;
• определить полномочия и зоны ответственности;
• показать примеры правильного выполнения задач;
• организовать постоянную обратную связь и контроль качества.
По сути, агент проходит ту же адаптацию, что и новый сотрудник.
Более того, уже появляются компании, где ИИ становится полноценным участником рабочих процессов.
Например, в Linear агенты самостоятельно создают задачи, участвуют в обсуждениях и помогают командам выполнять операционную работу. Человек при этом остается тем, кто принимает окончательные решения и несет ответственность.
В Ramp пошли еще дальше. Там сотрудников оценивают не только по профессиональным навыкам, но и по уровню владения искусственным интеллектом. Внутри компании есть четыре уровня зрелости использования ИИ — от базового применения до создания собственных ИИ-инструментов для всей организации.
Их внутренняя идея звучит очень просто: «Ваша работа — автоматизировать свою работу».
На мой взгляд, именно здесь начинается настоящая революция.
Большинство компаний сегодня внедряют ИИ как инструмент.
Но очень скоро придется воспринимать его как нового типа сотрудника.
Это означает, что HR будет адаптировать не только людей, ИТ - выдавать доступы не только сотрудникам, службы безопасности - контролировать не только пользователей, а руководители - управлять смешанными командами, где часть задач выполняют люди, а часть - цифровые сотрудники.
Появятся новые KPI, новые процессы, новые регламенты и, вероятно, новые должности. Возможно, через несколько лет профессия AI Agent Manager станет такой же привычной, как сегодня Project Manager или Product Manager.
И еще один момент, который часто недооценивают.
Никакие ИИ-агенты не будут эффективно работать сами по себе. Их результат напрямую зависит от качества данных, с которыми они взаимодействуют.
Поэтому фундамент любой AI-трансформации — это не только выбор моделей или разработка агентов, но и наведение порядка в данных. Они должны быть оцифрованы, структурированы, актуальны и доступны для обработки искусственным интеллектом.
Без качественных данных даже самые современные ИИ-агенты останутся лишь дорогой демонстрацией технологий. Именно данные становятся тем фундаментом, на котором строится вся будущая цифровая рабочая сила компании.
😊 InnovaiteNews
Мне кажется, многие до сих пор недооценивают, насколько сильно искусственный интеллект изменит устройство компаний.
Сегодня все обсуждают модели, промпты, RAG, MCP, выбор LLM, вычислительные мощности…
Но это уже перестает быть главным.
Главным становится вопрос: как эффективно встроить ИИ-агентов в работу компании?
Мы привыкли, что onboarding — это процесс для новых сотрудников. Их знакомят с корпоративными системами, бизнес-процессами, регламентами, как устроены внутренние коммуникации, объясняют правила принятия решений.
Совсем скоро такой же процесс станет обязательным… для ИИ-агентов.
И это не фигура речи.
ИИ-агент не начинает приносить пользу сразу после запуска. Его необходимо обучить работать именно в вашей организации:
• предоставить доступ к корпоративным данным и информационным системам;
• объяснить внутренние процессы и бизнес-правила;
• определить полномочия и зоны ответственности;
• показать примеры правильного выполнения задач;
• организовать постоянную обратную связь и контроль качества.
По сути, агент проходит ту же адаптацию, что и новый сотрудник.
Более того, уже появляются компании, где ИИ становится полноценным участником рабочих процессов.
Например, в Linear агенты самостоятельно создают задачи, участвуют в обсуждениях и помогают командам выполнять операционную работу. Человек при этом остается тем, кто принимает окончательные решения и несет ответственность.
В Ramp пошли еще дальше. Там сотрудников оценивают не только по профессиональным навыкам, но и по уровню владения искусственным интеллектом. Внутри компании есть четыре уровня зрелости использования ИИ — от базового применения до создания собственных ИИ-инструментов для всей организации.
Их внутренняя идея звучит очень просто: «Ваша работа — автоматизировать свою работу».
На мой взгляд, именно здесь начинается настоящая революция.
Большинство компаний сегодня внедряют ИИ как инструмент.
Но очень скоро придется воспринимать его как нового типа сотрудника.
Это означает, что HR будет адаптировать не только людей, ИТ - выдавать доступы не только сотрудникам, службы безопасности - контролировать не только пользователей, а руководители - управлять смешанными командами, где часть задач выполняют люди, а часть - цифровые сотрудники.
Появятся новые KPI, новые процессы, новые регламенты и, вероятно, новые должности. Возможно, через несколько лет профессия AI Agent Manager станет такой же привычной, как сегодня Project Manager или Product Manager.
Именно поэтому я считаю, что зрелость компании в ближайшие годы будет определяться уже не количеством внедренных ИИ-сервисов, а тем, насколько эффективно она умеет принимать на работу, адаптировать и управлять своими ИИ-агентами.
Возможно, это и станет главным конкурентным преимуществом бизнеса в эпоху искусственного интеллекта.
И еще один момент, который часто недооценивают.
Никакие ИИ-агенты не будут эффективно работать сами по себе. Их результат напрямую зависит от качества данных, с которыми они взаимодействуют.
Поэтому фундамент любой AI-трансформации — это не только выбор моделей или разработка агентов, но и наведение порядка в данных. Они должны быть оцифрованы, структурированы, актуальны и доступны для обработки искусственным интеллектом.
Без качественных данных даже самые современные ИИ-агенты останутся лишь дорогой демонстрацией технологий. Именно данные становятся тем фундаментом, на котором строится вся будущая цифровая рабочая сила компании.
😊 InnovaiteNews