Не бросайте агентов в люди

Мы как будто живём в момент, когда от ИИ ждут чуда, но получают таблицы Excel с чуть большей скоростью. И вот как раз об этом текст Nathan Furr, Jur Gaarlandt, Sid Mohan и Andrew Shipilov — “AI Agents Aren’t Ready for Consumer-Facing Work—But They Can Excel at Internal Processes”.

Пока во фронте ИИ путается в тоне и контексте, в бэке он, оказывается, уже оптимизирует процессы. Исследование развёртывания агентных систем в крупной европейской телеком-компании показывает, как аккуратная интеграция ИИ в процессы техподдержки сократила время устранения неисправностей на 60% и сэкономила миллионы евро. И всё это без разговоров с клиентами.

Авторы называют это agentic workflow paradigm, когда ИИ-малыши, каждый со своей узкой задачей, действуют как команда под присмотром человека. Один делит задачу на части, другой ищет информацию, третий проверяет, четвёртый предлагает улучшения. И всё это не ради вау-эффекта, а чтобы технику на выезде не приходилось по дороге вспоминать, куда он едет и что там не работает.

Но главное в этом тексте не кейс, а настрой. Здесь нет эйфории по поводу «новой эры» и «убийства профессий». Наоборот: много раз проговаривается, как трудно, медленно и кропотливо строится работающий ИИ в компании. Смешно, но архитектура системы родилась не в PowerPoint, а в процессе: начинали с одного LLM, а закончили системой из десятка агентов. Потому что итерации.

И в этом неожиданная перекличка с Lean-подходом: не про автоматизацию ради автоматизации, а про вникание в реальную работу, поиск узких мест, работу плечом к плечу с операторами. Слово context engineer звучит гораздо скромнее, чем AI wizard, но именно он тут герой.

Если у вас есть соблазн «внедрить агентов» и посмотреть, как они заменят сотрудников, не торопитесь. Спросите себя: в каком внутреннем процессе у вас сейчас много рутины и повторяемости? И готовы ли вы пойти туда, где нет ни хайпа, ни презентаций — только реальные люди, реальные системы и много ручной возни?