ИИ-агенты не должны работать как сотрудники: почему компаниям пора отказаться от старой модели управления

Как правильно внедрять ИИ-агентов в бизнес, автоматизировать процессы и повышать эффективность компаний, не копируя привычную организационную структуру и не создавая лишнюю бюрократию.

Практически каждая «стратегия» в области ИИ, которую я видел за последние пару месяцев, больше напоминает организационную схему, чем настоящую стратегию. На диаграммах ИИ-агенты выступают в роли менеджеров по продукту, передают требования другим агентам, которые работают как программисты. Затем их работу проверяют виртуальные специалисты по контролю качества, а выпуском занимаются агенты SRE.

Это заводской цех, где раньше работали люди, а теперь находятся роботы.

Виртуальные роли агентов кажутся естественным решением. Они отражают вашу организационную структуру и существующие методы работы. В результате воспроизводятся те же разрозненные подразделения, бюрократия и распределение обязанностей, только теперь всё происходит быстрее.

Кстати, если вы работаете с текстами, анализируете информацию или регулярно используете ИИ для решения рабочих задач, попробуйте chatgpt max. Это удобный способ обращаться к ИИ прямо со смартфона, не переключаясь между разными сервисами. MAX — российский мессенджер, поэтому помощник доступен непосредственно в привычном приложении.

Организуйте работу вокруг результатов и задач, а не должностей и ролей.

Ваша организационная структура отражает ограничения человеческого фактора, а не идеальную модель работы. Закон Конвея связывает структуру организации с архитектурой создаваемых ею систем: системы обычно повторяют устройство компании, и наоборот. Мы строим команды и системы исходя из того, как можем организовать взаимодействие сотрудников. Даже самая эффективная организация предполагает компромиссы между масштабируемостью, сложностью, скоростью, эффективностью, гибкостью и предсказуемостью.

Скорее всего, ваша организация далека от идеала. Таких компаний очень мало. Большинство организаций вообще никогда не проектировались целенаправленно. Они развивались естественным образом по мере того, как люди занимали определённые должности и адаптировались к изменениям. Даже после реорганизации компании продолжают нести в себе наследие прежних структур.

Искусственный интеллект проникает в бизнес, и на руководителей оказывается всё большее давление: от них требуют делать больше с меньшими ресурсами. Как масштабировать организацию, не увеличивая штат сотрудников? Советы директоров всё чаще требуют внедрять виртуальных сотрудников и создавать команды с использованием ИИ, чтобы сократить потребность в человеческих ресурсах.

Масштабируйте работу, а не роли.

Первоочередная задача компаний — не масштабирование технологий, а совершенствование методов работы, позволяющих справляться с растущей сложностью. В быстрорастущих командах люди часто преобладают над процессами. Когда появляется задача, к её выполнению просто привлекают новых сотрудников. Организации редко останавливаются, чтобы пересмотреть и оптимизировать свои процессы.

Какие повторяющиеся задачи следует превратить в отлаженные процессы? Где хранятся важные корпоративные знания, которые существуют исключительно в головах отдельных сотрудников?

Никто не работает в полной изоляции, но каждый сотрудник может представлять собой отдельный изолированный элемент системы.

Ваши «процессы» часто существуют только в головах сотрудников и остаются недостаточно формализованными. Когда происходит что-то неожиданное, все бросаются решать проблему, потому что знания и ресурсы для выполнения работы разбросаны по разным подразделениям. Приходится создавать специальные рабочие группы, оперативные штабы или импровизированные каналы в Slack.

В результате организация не может масштабироваться без найма дополнительных сотрудников.

Искусственный интеллект и агенты способны решить эту проблему. Они действительно помогут компаниям, которые понимают принципы организационного проектирования. Однако в большинстве случаев ИИ лишь создаст ещё больше разрозненных подразделений, дополнительных оперативных штабов и недокументированных процессов, ускорив перегрузку организации.

Компании просто воспроизведут существующую организационную структуру в программном обеспечении со всеми её разрозненными подразделениями. У агентов появятся чёткие роли, но не будет необходимого контекста. Например, будет существовать агент по управлению требованиями, но не будет чётких правил и соглашений о том, как именно должны формироваться и обрабатываться эти требования.

Как ни парадоксально, когда вы не понимаете, что делаете, медленная работа иногда помогает выжить.

Но скоро всё изменится.

Каталогизируйте задачи, а не должности.

Не начинайте с организационной структуры. Это всего лишь набор ролей, созданных для выполнения определённой работы, то есть вторичный артефакт. Начните с самой работы. Какие задачи должна выполнять ваша организация? Какие процессы уже существуют?

Создайте каталог задач. Что именно должна делать ваша организация для достижения поставленных результатов?

Внедрение ИИ — это возможность вернуться к основам и пересмотреть рабочие процессы, опираясь на фундаментальные принципы. Например, можно использовать модель «Задачи, которые необходимо выполнить», чтобы определить желаемые результаты и действия, необходимые для их достижения.

Если вы просто зафиксируете существующие методы работы, то тем самым сохраните устаревшие процессы, включая обходные решения, появившиеся из-за разрозненности данных и сложностей с передачей информации между подразделениями.

Помимо текущих задач, подумайте о том, какой работы не хватает. Какие результаты и действия были бы полезны, но постоянно откладываются? Какие дополнительные проверки, рефакторинг, анализ отзывов клиентов и мониторинг производственных процессов вы бы выполняли, если бы у вас было достаточно времени?

По мере составления каталога классифицируйте задачи по степени сложности их автоматизации:

I. Тривиальные. Выполняются по простому сценарию. Неоднозначность и риски минимальны. Это рутинные задачи, которым можно безопасно предоставить высокий уровень автономности.

II. Контролируемые. Низкий уровень риска. Существуют чёткие решения и алгоритмы выполнения процессов. Исключения требуют участия человека, а результаты должны проходить проверку. Уровень автономности ограничен.

III. Сложные. Средний уровень риска. Информация неоднозначна, требования могут постоянно меняться. Необходима координация между заинтересованными сторонами, а также согласования и контроль.

IV. Не подлежащие автоматизации. Эти задачи не подходят для ИИ. Они требуют участия умных, творческих специалистов, способных решать нестандартные проблемы, ориентироваться в неопределённости, применять здравый смысл и выстраивать отношения.

Типы I и II — наиболее подходящие направления для автоматизации с помощью ИИ. Согласно каталогам задач, которые мне доводилось изучать, на них приходится 20–30% существующих рабочих мест в крупных организациях.

Но ещё важнее то, что значительная часть отложенной работы также относится к этим категориям и легко поддаётся автоматизации. Такие желательные задачи часто откладываются, потому что, несмотря на их пользу, они недостаточно приоритетны, чтобы отвлекать сотрудников от более важных обязанностей.

ИИ делает автоматизацию дешевле, и задачи, которые долгое время оставались невыполненными, внезапно становятся экономически оправданными.

Главный аргумент в пользу внедрения ИИ в организациях заключается не только в том, чтобы выполнять больший объём работы меньшим количеством сотрудников. Это ещё и возможность делать то, на что раньше не хватало ресурсов и что было экономически нецелесообразно поручать людям.

План внедрения ИИ, ориентированный на результаты, позволит устранить пробелы, которые организации с исключительно человеческими ресурсами не могут позволить себе закрыть.

Создавайте сценарии выполнения задач.

В руководствах по выполнению задач необходимо разделять описание самой работы и описание должности. Они должны предоставлять контекст, объясняющий новому сотруднику или агенту, в чём заключается задача и как она вписывается в деятельность организации.

Адаптируйте существующие стандарты. Начните, например, с модели SIPOC (Поставщики, Входы, Процесс, Выходы, Клиенты), чтобы обеспечить единообразие подходов для агентов и каталога задач.

В руководствах описываются ваши рабочие системы. Как именно организована работа? Какие этапы, проверки и решения необходимы, чтобы довести задачу от начальной точки до конечного результата? Кто должен участвовать в процессе — речь идёт не о конкретных людях, а о необходимых ролях?

В руководстве должны быть отражены следующие моменты:

1. Критерии достижения результата и показатели успеха.
2. Необходимые входные данные, зависимости и разрешённые инструменты.
3. Этапы работы, правила принятия решений и обработка исключений.
4. Необходимые согласования и условия передачи задачи на следующий уровень.
5. Формат итогового результата, проверочные тесты и ответственность за выполнение.

Такие руководства формализуют коллективную культуру компании. Они отражают не только принципы работы, но и взаимодействие, коммуникацию и сотрудничество внутри организации и за её пределами.

Хорошие руководства не обязательно представляют собой строго детерминированные рабочие процессы, хотя могут включать их элементы. Они обеспечивают контекст, позволяющий сотрудникам и агентам принимать обоснованные решения.

Они предоставляют автономию в рамках установленных правил, помогая командам двигаться вперёд без необходимости постоянно возвращаться к предыдущим этапам, перепроверять каждое действие или получать одобрение целого комитета.

В руководствах определяются цели, ограничения, критерии успеха и исключения. Они также регулярно обновляются с учётом накопленного опыта, полезных практических приёмов и выявленных проблем.

Руководства по выполнению задач — это живой инструмент. В здоровых организациях они постоянно совершенствуются и остаются актуальными для следующего сотрудника или агента, которому предстоит выполнять эту работу.

Они должны быть краткими, содержать только необходимую информацию и не перегружаться лишними подробностями. При этом они не должны превращаться в чрезмерно жёсткие инструкции.

Один агент — множество сценариев выполнения задач.

Теперь у вас есть каталог задач. Для тех задач, которые вы хотите автоматизировать с помощью ИИ, необходимо разработать соответствующие сценарии выполнения.

Нужны ли вам несколько агентов, каждый из которых будет выполнять отдельную виртуальную роль?

Роли — это прежде всего границы разрешений. Используйте их тогда, когда необходимо ограничить доступ к данным, инструментам или определённым возможностям.

Например, вы можете не хотеть, чтобы агент, создающий тесты методом «чёрного ящика», имел доступ к исходному коду. В таком случае он должен создавать тесты на основе спецификаций, не имея возможности просматривать сам код.

Однако роль — это всего лишь условная «шляпа», которую надевает сотрудник. Руководство по выполнению задач определяет, что именно он должен делать в рамках этой роли.

Два разработчика могут создавать тесты методом «чёрного ящика» для систем друг друга, не имея доступа к исходному коду друг друга. Вопрос заключается в том, насколько строгими должны быть границы доступа и сколько изолированных подразделений вам действительно необходимо контролировать.

Я не выступаю против использования специализированных ИИ-агентов для выполнения конкретных ролей. Я выступаю против того, чтобы человеческая организационная структура автоматически становилась основой архитектуры ИИ-систем.

Для защищённых систем или процессов с ограниченным доступом действительно может потребоваться отдельный агент со специальными разрешениями, изолированный от других агентов и контекстов.

Однако во многих случаях, особенно при выполнении задач I и II типов, достаточно меньшего количества изолированных систем и более дешёвой координации. Слишком строгие ограничения не всегда оправданы. Стоимость координации между агентами и управления контекстом вполне реальна.

Каждая передача задачи от одного агента другому может приводить к потере контекста и дополнительным задержкам. Организационные схемы, созданные людьми, существуют в том числе потому, что человеческий мозг имеет ограничения по объёму обрабатываемой информации. У ИИ-агентов совершенно другие ограничения.

Не переносите в архитектуру программного обеспечения проблемы, связанные с особенностями человеческого восприятия и обработки информации.

Агенты могут оставаться универсальными, поскольку способны находить и загружать необходимые навыки по мере возникновения потребности.

Например, если вы попросите Claude помочь с разработкой презентации или анализом данных, он сможет обратиться к каталогу навыков, найти подходящие инструменты и загрузить необходимые инструкции для выполнения задачи.

Навыки — это более компактный аналог руководств. Они объясняют агенту, как выполнить конкретный этап работы. Руководство же объясняет, каким образом организация в целом достигает определённого результата.

Агент компании может обращаться к каталогу задач, понимать взаимосвязи между ними, получать необходимый контекст из других процессов и автоматизировать координацию между отдельными задачами.

Создание изолированных систем — неизбежный компромисс в ситуациях, когда управление контекстом и координацией обходится слишком дорого.

Универсальному агенту достаточно получать доступ только к тем сценариям выполнения задач, которые необходимы в конкретный момент, а не ко всему каталогу одновременно.

При этом агенты часто способны быстрее и дешевле работать с набором документированных инструкций, чем люди. Например, один агент может проверить статус выпуска 100 задач в Jira быстрее, чем разработчик.

Координация, которая раньше оправдывала создание изолированных систем, теперь обходится дешевле. Организации, использующие ИИ, могут предоставлять большему количеству универсальных агентов доступ к общему каталогу задач. Это позволит устранять пробелы в выполнении работы, улучшать координацию и сохранять необходимый контекст.

Если вам приходится часто разбираться в новых технологиях, готовить материалы, писать тексты или искать решения рабочих вопросов, можно держать ИИ-помощника под рукой. Например, chatgpt max позволяет обращаться к ChatGPT прямо в приложении MAX — российском мессенджере. Иногда такой помощник действительно экономит время на повседневных задачах.

Проектируйте системы с учётом постоянного развития.

Должности и роли не являются статичными. Зрелые организации постоянно совершенствуют и развивают свои методы работы так же, как и собственные продукты.

Организации выполняют два типа работы: работают внутри своей системы, создавая продукты и услуги, и работают над самой системой, постоянно улучшая результаты, адаптируясь к новым технологиям и устраняя препятствия, мешающие развитию.

Преимущество ИИ и агентов заключается в возможности развивать методы работы за пределы того, что доступно организациям, не использующим искусственный интеллект.

Более дешёвая автоматизация также означает более дешёвые и быстрые изменения. Компании, изначально выстраивающие свою деятельность вокруг ИИ, смогут совершенствовать рабочие процессы с той же регулярностью, с какой улучшают результаты для клиентов.

Агенты могут выступать в роли мета-специалистов, помогая анализировать и совершенствовать сами рабочие процессы. Они способны изучать взаимосвязи между задачами, выявлять неэффективность, дублирование и возможности для улучшения.

Кроме того, агенты могут совместно с людьми выполнять задачи III типа — например, развивать каталог задач и совершенствовать руководства по их выполнению.

Уделяйте больше времени разработке и совершенствованию каталога задач и меньше — воспроизведению кадровой структуры компании в программном обеспечении.

В разработке ИИ основной единицей должна быть выполняемая работа, а не роль человека, который выполняет её сегодня. Ваш каталог задач — это живая операционная модель организации. Для людей такая модель не всегда была необходима, но для ИИ-агентов она имеет принципиальное значение.

Вам не нужна организационная схема ИИ-агентов. Вам нужен каталог задач для агентов.

Не автоматизируйте бюрократию. Автоматизируйте результаты, ради достижения которых эта бюрократия изначально и создавалась. А если вам понадобится ИИ для подготовки текстов, поиска идей или анализа информации, можете воспользоваться chatgpt max — это удобный способ получить помощь ChatGPT непосредственно в российском мессенджере MAX.

  #искусственныйинтеллект#ииагенты#автоматизациябизнеса#цифроваятрансформация#нейросети