Понятно, что судить о технологии по одному журналистскому материалу не следует. Но статья подсвечивают важную особенность ИИ-помощников. При их использовании нужно дробить реальные сложные задачи на простые, с понятными инструкциями и ожидаемым результатом. Результаты нужно проверять, инструкции — корректировать.
Склонность к ошибкам и отсутствие инициативы (если триггер не срабатывает) делают агентов недостаточно автономными. Для их надёжной работы нужен колоссальный объём менеджмента и микроменеджмента — больше, чем для людей. Они также лишены бытовой интуиции — не чувствуют, когда нужно остановиться, а когда — эскалировать.
Сейчас часто встречается идея использовать агентов для управления агентами (которые управляют агентами), но это звучит как лечение подобного подобным.
Наша команда активно использует различные ИИ-инструменты — и помощников в кодинге, и автономных агентов для ограниченного числа рутинных задач. И казалось бы можно сослаться на собственный опыт: «мол, у нас всё работает». Но частный случай — это не статистика. В нашем профессиональном кругу есть и те, кто не получил ожидаемого выхлопа от внедрения ИИ — или вообще не нашёл ему места в своём рабочем процессе.
Зато в компаниях появились новые роли по контролю, координации и проверке работы ИИ. Но если специалист, который перешёл на роль управленца или супервайзера всё ещё имеет прочные знания и сильные навыки, ждать их от промпт-инженера или менеджера не стоит. Да и не все проблемы можно решить промптом.
А если вспоминать человеческий подход, то люди придумали две модели управления. Вертикальную — чтобы строго изолировать зоны ответственности и обеспечить контроль исполнения. И горизонтальную, которая поощряет гибкость и инициативу. У ИИ проблема и с тем, и с другим.