Интересный доклад — выступление Всеволода Викулина на тему «Реальная автоматизация: в каких процессах AI‑агенты приносят пользу».

Викулин выделяет три бизнес‑модели внедрения искусственного интеллекта в компании:

Проектная разработка. Команда создаёт решение для конкретного процесса — например, рекомендательной системы или детекции поломок на заводе. Минус модели — сложно оценить затраты и подходит лишь для ограниченного числа процессов.

SaaS. Компания разрабатывает продукт и продаёт его другим организациям. В сфере AI‑агентов эта модель сталкивается с проблемами: сложно создать универсальную платформу, которая подойдёт любой компании.

Гибридная модель. Сочетает элементы первых двух подходов. Одна команда создаёт базовую платформу, а другая адаптирует её под нужды конкретной компании — пишет тулы, обучает сотрудников, настраивает LLM и т. д. С каждым новым внедрением процесс становится дешевле и быстрее. По словам спикера, именно к этой модели движутся крупные игроки — например, OpenAI и Anthropic.

Разделение задач на intelligence и judgment

Спикер заимствует идею инвестиционного фонда Sequoia о разделении интеллектуальных задач на два типа:
Intelligence‑задачи — выполнение чёткого протокола. Их можно автоматизировать с помощью агентов. Пример — анализ рынка или оценка «прогрева» лида в продажах.
Judgment‑задачи требуют экспертного суждения, которое невозможно заранее описать в инструкции. Например, разработка стратегии компании или личные продажи. Викулин не рекомендует поручать такие задачи агентам.

Пять шагов для успешного внедрения агентов
Викулин предлагает алгоритм из пяти шагов:

Выделить в компании все intelligence‑процессы — поддержку, работу с документами и т. п.

Проверить, есть ли готовые продукты для автоматизации этих процессов. Если есть — купить и протестировать.

Отранжировать процессы и примерно оценить стоимость внедрения каждого. При этом учесть, что:
каждый следующий процесс внедрить дешевле (коэффициент «гамма» меньше 1); со временем ценность решения снижается (коэффициент «альфа»).

Рассчитать затраты и потенциальную прибыль, чтобы понять, стоит ли внедрять агентов.
Построить платформу и масштабировать внедрение:

Команда 1 создаёт инструменты — собирает контексты, строит LLM, разрабатывает документацию и систему оценки качества агентов.
Команда 2 («forward deployment engineers») адаптирует платформу под конкретные процессы компании. С каждым внедрением работа упрощается.

https://www.youtube.com/watch?v=wTepzdnK4XE