McKinsey опубликовал карту принятия решений агентными ИИ. Точнее — какие решения можно им отдать и какую роль играет человек.

Получилась матрица, для разнообразия не 2x2, как обычно у консалтеров, а аж 3x3 — мир становится сложнее.

Ну хоть координат пока две:
— Риск от последствий неверного решения
— Сложность решения

Соответственно, риски могут быть трёх уровней:
— низкие (либо низка вероятность, либо почти нет урона)
— средние (потеряем много денег или репутацию)
— необратимые (может произойти что-то фатальное: гибель или ранения людей, разорение компаний, отзыв лицензий/запрет деятельности, падение рынков)

Сложность тоже делится на три уровня:
— низкая (простые повторяющиеся действия)
— средняя (есть некий паттерн, но в общем действия не совсем точно повторяются)
— высокая (ситуация сильно неоднозначная)

И дальше смотрим на пересечениях — какую роль играет ИИ, какую человек.

В правом верхнем — только решение человека. В левом нижнем — ИИ может действовать самостоятельно, без присмотра.
Дальше начинаются всякие интересные сочетания:
ИИ как исполнитель (принимает решения сам, человек мониторит)
ИИ как оператор (выполняет процесс, человек вовлекается в сложных случаях)
ИИ как ассистент (поддерживает, не принимает решения)
ИИ как коллаборатор (дает советы, человек валидирует)

В общем, тут нет сильно нового, я всё это видел лет 20 назад на фондовом рынке. ИИ тогда не очень был развит, но были алгоритмы и, прости господи, экспертные системы / системы поддержки принятия решений.

У нас были безрисковые роботы, про которых точно было известно, что они могут принести прибыль, но не могут сыграть в убыток (в основном за счет времени — если успеют, получат прибыль, если нет — ничего не получат, вот и всё. Риска нет.) Они просто запускались утром и отключались вечером, за ними особо и не следил никто, разве что для улучшения алгоритмов и скорости.

Были роботы с риском — они работали под пристальным наблюдением.

Были операции в миддле и бэке, проходящие автоматически — контроль рисков, формирование обязательств, проводок — человек за ними только следил, но в некоторых случаях брал управление на себя (или сама система передавала управления — что-то здесь я не понимаю, нужно вмешательство человека).

Была система, анализирующая и показывающая разные параметры сводного портфеля бумаг или валютной позиции — вот так, и вот так, и ещё в таком разрезе, эти данные подсветим, здесь подчеркнем, нужно обратить внимание, но финальное решение всегда за человеком. Или, например, калькулятор опционной стратегии — система посчитает, но решает трейдер всё равно.

Ну и были решения, которые вообще без всяких систем принимались, исключительно людьми.

А теперь всё то же не на рынке есть, а, например, в программировании или управлении продуктом. Ну и в анализе тоже будет.

Что уже сейчас можно отдать агентам?

Или иначе: где обычно находятся решения аналитика? Мне кажется (давайте поспорим!), что аналитик обычно работает в зоне низкого-среднего риска и средней-высокой сложности. С очень редкими попаданиями в зону высокого риска — туда аналитика не всегда пускают; точнее, там он выполняет как раз роль ИИ: makes recommendations, support humans. Это, кстати, и есть направление роста — хотите расти, идите туда, где ваши решения имеют больший риск.

Кстати, ИИ пока (пока!) не может удерживать под контролем долгосрочные дела — например, вести бухгалтерский баланс в течение года. Стратегические решения, от которых зависят будущие ситуации, пока плохо им всем даются. GPT o3, o4-mini и Gemini 2.5 Pro даже первый месяц не смогли корректно закрыть, Grok после 5-го месяца стал расходиться больше чем на 5%, а Claude Sonnet — после 8-го.