Сегодня передовые компании переходят в режим AI‑First, стремясь не просто автоматизировать процессы при помощи ИИ, но создать ИИ-платформу, на которой сотрудники обучают корпоративный ИИ.
Однако автоматизация бизнес-процессов рано или поздно упирается в ограничения: компания все равно работает по заданному набору алгоритмов, пусть и с помощью ИИ, но сама не формулирует цели и не адаптируется к неопределенностям внешней среды без участия человека.
ИИ помогает принимать решения, но полностью бразды правления компанией ему еще никто не передавал.
Чтобы ИИ мог брать на себя и управленческие функции, необходимо автоматизировать процессы целеполагания и контроля, а работающие ИИ-процессы должны дообучаться, максимизируя выручку и оптимизируя затраты.
Microsoft определяет AGI как способность компании самостоятельно генерировать сотни миллиардов долларов прибыли. Так если ИИ-система способна эволюционировать: сама ставит цели, адаптируясь к рыночному спросу и оптимизируя внутренние процессы — это вполне соответствует видению Microsoft об AGI.
Появление таких компаний полностью трансформирует экономику: теперь конкуренция идет за обучение более умного ИИ.
Рынок становится шахматной доской, где ИИ-агенты автоматизируют весь цикл создания ценности от идеи до реализации, но у людей появляются новые роли: ИИ-продакты управляют системой, ИИ-инженеры ее поддерживают, менеджеры ИИ-сотрудников контролируют качество, а ИИ-предприниматель теперь может сосредоточиться на стратегии.
У меня в работе сейчас два кейса: строю свою AI-First компанию и трансформирую крупную международную финтех-компанию в AI-First.
Запуск с нуля проще, в корпорациях более серьезные требования по безопасности, но идея одна: ИИ помогает менеджерам процессов, они корректируют работу ИИ, тем самым обучая его; после нескольких циклов обучения под конкретные задачи, процесс доводится до полного автоматизма, а затем остается только поддерживать его работу.
Ошибки в таких компаниях рассматриваются как ценные данные для обучения моделей, но все равно желательно их делать в симуляциях.
Недавно вышло исследование TheAgentCompany: ИИ-агенты справлялись с 175 реальными задачами — от программирования и работы с документами до общения с коллегами. Claude-3.5 Sonnet автономно выполнила 24% задач полностью.
Сегодня сотрудники обучают ИИ на собственных данных, а ИИ-агенты уже берут на себя отдельные операции. Следующий этап — объединение этих операций в единые процессы и создание полноценных ИИ-компаний.
Майндсет сотрудников должен меняться: переход к AI-First компаниям неизбежен. Важно уметь адаптироваться, разделяя свой ценный опыт с ИИ-коллегой.
Мы стоим на пороге эры опыта — ИИ-агенты будут учиться преимущественно на данных, получаемых в ходе своего собственного взаимодействия с миром, а опыт человеческого коллеги его может хорошенько направить.
Геймификация процесса обучения ИИ-коллег — бейджи и виртуальная валюта помогут сделать работу людей более увлекательной.
Представьте компанию, которая пользуется сервисом создания любых приложений по текстовому запросу с помощью ИИ. Она может как задавать цели и контролировать результат самостоятельно, так и автономно создавать новые продукты, используя своего ИИ-менеджера для целеполагания и контроля. Останется только автоматизировать маркетинг.
Таким образом у кого умнее ИИ в процессах управления, тот сможет конкурировать на рынке автономных компаний.
Существует риск, что гонка за капитал может спровоцировать еще больше вливаний в ИИ и превратиться из экономической борьбы в физическую. Также действительно существует риск безопасности самого ИИ: чем он больше рассуждает, тем становится менее контролируемым.
В ближайшие годы ИИ-агенты будут усиливать работу людей, а не заменять. Но по мере развития потребуется переосмысление человеческого труда.
Демис Хассабис, CEO DeepMind и Нобелевский лауреат предупреждает:
Это уже не вопрос "если", а "когда". И, к сожалению, общество пока не осознает масштабы вызовов. Мы нуждаемся в новой философии жизни.
#мысли