Иногда лучший итог ИИ-пилота в том, чтобы не создавать ИИ-агентов.

Выступая на TNF, директор по цифровым и информационным технологиям СИБУРа Антон Рубенчик сказал любопытную вещь: если всерьез описать правила процесса, часть запланированных ИИ-агентов окажется не нужна.

Звучит почти парадоксально, потому что со стороны ИИ-лидерство часто оценивают по количеству запусков. В СИБУРе логика другая. Компания активно экспериментирует с агентами, проверяет новые сценарии и движется к большей автономности. Но результат пилота оценивают по тому, что изменилось в работе: стало ли меньше ручных операций и повторных согласований.

Сам пилот при этом работает еще и как диагностика. Пока команда объясняет агенту, откуда брать данные и по каким правилам принимать решения, наружу выходят разрывы между системами, неописанные исключения и привычки, на которых держался весь процесс.

После такого разбора иногда становится понятно, что задачу дешевле и надежнее решить без LLM — поправить интеграцию, убрать лишнее согласование, записать правило обычным алгоритмом.

Агент не вышел в промышленную эксплуатацию, зато процесс стал короче и понятнее. Вполне достойный результат эксперимента.