Оцениваем успех внедрения AI через скорость обучения

Первая фаза адопшна AI в командах разработки в основном была про Copilot. И там все происходило по привычной модели – нужно было закупить нужное количество лицензий, раздать их разработчикам, провести тренинги, и где-то что-то прилипло бы. Короче говоря, точно так же, как и с любым другим софтом.

С агентами все гораздо сложнее. Сам факт адопшна агентов отдельными людьми вообще не ведет к повышению продуктивности всей команды, поэтому измерять его может быть довольно бессмысленно. Вместо этого нужно каким-то образом оценивать, а действительно ли конкретные команды учатся работать лучше и быстрее. Или, если посмотреть чуть иначе, какие конкретно циклы своей работы они оптимизируют, и насколько поулчается их сокращать.

Чтобы не продолбать внедрение на этом этапе, в статье советуют прокачивать три веточки:

👉Agent Operations – контроль за тем, какие агенты работают в компании, к каким системам им выдается доступ, как этот доступ ограничивается, что там по аудитам.
👉Loop Intelligence – в каких циклах AI реально помогает, в каких нет, чего командам может не хватать, чтобы эти циклы сходились успешно, а где они превращаются в сайд-квесты, не несущие компании пользы.
👉Agent Capabilities – как полезные открытия и способности агентов распространяются по всей компании.