Кто отвечает за то, чтобы сотрудники пользовались ИИ: профессия, у которой пока нет названия

У меня есть регулярные встречи с предпринимателями, которые внедряют ИИ у себя в компаниях. На одной из них собственник рассказывал, как это устроено у него. Он помог топ-команде собрать рабочие сетапы и раздал их менеджерам — вместо того чтобы каждый разбирался сам. Люди начали пользоваться каждый день. А он по факту стал администратором всей этой системы: проверяет лимиты, отключает лишние функции после того, как кто-нибудь залез не туда, донастраивает под конкретного человека.

Он собственник. У него есть чем заняться помимо этого.

Мне кажется, мы смотрим на будущую профессию, у которой пока нет общепринятого названия.

Что именно он администрирует

Слово, которым это называют по-английски, — harness. Биргитта Бёккелер на сайте Мартина Фаулера в апреле 2026 года сформулировала так: «Термин harness закрепился как сокращение для всего в ИИ-агенте, кроме самой модели. Агент = модель + харнесс».

Сама модель умеет только превращать текст в текст. Всё остальное — доступ к файлам и почте, права, лимиты, инструкции, гейты, на которых агент обязан спросить человека, — это и есть обвязка. Устоявшегося русского перевода нет, в обиходе говорят «обвязка». Её кто-то собирает и кто-то поддерживает — сейчас это собственник, руководитель или энтузиаст-евангелист в компании. Все трое — люди, которых на эту роль никто не назначал.

Так уже было

Я думаю, что история движется по спирали. Как только появляется новая технология, она едет на волне энтузиазма определённых людей. Наверное, в век IT это происходит быстрее, но наверняка так же было и раньше — когда появлялся конвейер и находились люди, считавшие, что конвейеры на производстве нужны. Конвейеры встали, начали ломаться, и кто-то стал их чинить — а из этого потом выросла целая отрасль технического обслуживания. С автомобилями, возможно, так же: сначала энтузиасты, потом кто-то стал возить на них грузы, а потом понадобился человек, который будет их чинить.

В компьютерах цикл задокументирован лучше. В ретроспективе Red Gate сетевой администратор вспоминает, как попал в профессию: в конце восьмидесятых компания его отца «купила несколько ПК и попросила кого-то соединить их в сеть», чинить их потом никто не умел, а он изучал информатику в школе и заходил в офис после уроков помочь. Перелом автор относит к середине девяностых: сети стали надёжнее, компании начали ставить на них критичные приложения, «а значит, организациям понадобился квалифицированный персонал».

А в 1992 году роль уже успели описать академически. Мишель Гантт и Бонни Нарди из HP Labs представили на конференции CHI работу о поддержке пользователей систем автоматизированного проектирования. Их определение: «Внутри группы пользователей всегда есть хотя бы один локальный эксперт, который поддерживает остальных. Мы называем такого человека local developer. Локальный разработчик — это коллега по предметной области, а не профессиональный программист, внешний консультант или сотрудник ИТ-отдела».

Дальше они описывают, что с этой ролью происходит: «роль локального разработчика превратилась из неформальной, случайной, никем не поддержанной позиции в формальную или полуформальную. Руководители, увидев пользу от того, что такой человек есть, начали эту роль поддерживать». Отличие формальной роли от стихийной у них сформулировано в трёх словах: человеку дают «признание, время и ресурсы».

Там же описано, из какого теста такой человек сделан: локальный разработчик «проявляет прямой интерес к вычислениям, хотя его навыки могут быть ограничены из-за прочих требований к его времени». Последняя оговорка — буквально портрет собственника, который админит обвязку между своими делами.

Тот же виток прошла CRM: Salesforce Administrator сегодня полноценная профессия с экзаменом и рынком труда.

Рынок уже нанимает — но троих разных людей

Роль разошлась на три вакансии с тремя разными требованиями.

Гарвардский университет искал AI Enablement Lead в свой ИТ-департамент (вакансия уже закрыта, я смотрел её 10 сентября 2026 года): быть «ответственным владельцем сервиса» корпоративных ИИ-инструментов, вести «процессы приёма заявок, согласований и выдачи доступов», отслеживать лицензии и биллинг. В требованиях — «опыт управления корпоративными SaaS-платформами». То есть ищут администратора корпоративного ПО, а ИИ-инженер там не нужен вовсе.

Европейский центральный банк ищет AI Adoption Lead, чтобы «перевести ИИ из теоретических сценариев в ежедневные рабочие процессы»: план внедрения по всему банку, воркшопы, обучающие материалы. Требуют шесть лет в цифровой трансформации, консалтинге или управлении изменениями. Инструментов, прав доступа и лицензий в вакансии нет ни одного упоминания.

А в третьей вакансии человека вообще не видно, там сплошные метрики. Accenture ищет AgentOps Engineer, чтобы следить за «точностью агента, задержками, доступностью, долей исключений, расходом токенов» и управлять релизами промптов «включая стратегии отката». Требуют опыт DevOps или SRE.

Хотя одно с другим сходится не полностью. Харнесс по Бёккелер — это конфигурация агента, а Гарвард описывает раздачу лицензий и доступов. Мне кажется, это одна работа на разных стадиях: пока компания раздаёт доступ к чату, админская часть сводится к спискам и счетам, а как только инструмент становится агентом с правами, объект администрирования меняется, человек при этом остаётся тот же.

Показательно, что должность со словом harness на рынке уже есть: Cursor ищет Software Engineer, Agent Harness — человека, который строит «оркестрацию агента, инструменты, ограждения и настройку поведения модели». То есть обвязку строят уже профессионально — для продукта, который компания продаёт наружу. Для собственных сотрудников за соседним столом такого человека пока никто не ищет.

В России нет ни роли, ни названия

У нас не нашлось и этого. Ближайшее, что попалось на hh.ru 10 сентября 2026 года: «руководитель направления ИИ-трансформации», «руководитель программы AI трансформации», «директор по искусственному интеллекту». Все три про стратегию, до операционной работы там не доходит, и к этому дню каждая уже лежала в архиве.

Ближе всего по смыслу — «ИИ-фасилитатор» из обзора экспертов hh.ru от 28 января 2026 года: «эти специалисты помогают командам внедрять и эффективно использовать нейросети в работе», вилка от 100 до 170 тысяч рублей. Но это категория, выделенная аналитиками, вакансий с таким названием в поиске нет — и там же оговорка: «границы многих новых профессий пока размыты».

В тот же день я снял частотности в Яндекс.Вордстате: «администратор ИИ» — 40 запросов в месяц в точной формулировке, «ИИ-фасилитатор» — 6, «администратор искусственного интеллекта» — ноль. Для сравнения, «ИИ-агенты для бизнеса» дают 1381. Имя у роли понемногу появляется, но на фоне самой темы это статистический шум.

Обучение работает. Вопрос в том, что дальше

BCG в июне 2025 года опубликовала опрос — одиннадцать стран и регионов, больше 10 600 руководителей, менеджеров и рядовых сотрудников. Оттуда две цифры. Первая: «в то время как более трёх четвертей руководителей и менеджеров говорят, что пользуются генеративным ИИ несколько раз в неделю, регулярное использование среди рядовых сотрудников застряло на 51%». Вторая: «регулярное использование заметно выше у сотрудников, которые получили не менее пяти часов обучения и имеют доступ к очному обучению и коучингу».

Опрос при этом мерил обучение вообще и опирался на самоотчёты сотрудников — то есть показывает совпадение, а причинность из такого замера не выводится.

Что двигает цифру — часы вживую и внимание руководителя. Про настройки, доступы и лимиты в этих данных нет ничего.

Вопрос про полномочия

Активное внедрение чего угодно возможно в двух ситуациях: метод кнута или метод пряника. Идеально, когда доступны оба, потому что их можно чередовать, и эффективность в среднем растёт. А когда у тебя есть только возможность замотивировать и надеяться, что народ начнёт этим пользоваться, эффективность внедрения сильно падает.

У энтузиаста без полномочий пряник есть, кнута нет.

Кнут выглядит примерно так — я это видел на своих программах. Руководитель говорит: ребята, мы проинвестировали деньги, вы все должны этим пользоваться, и кто не научится, тот работать в компании у нас больше не сможет. Это как бы такой российский путь.

Почему полномочий не дают? Мне кажется, у руководителей часто не хватает компетенции, чтобы выполнить свой KPI по внедрению — им бы самим обучиться. И поэтому они прибегают к костыльному методу: нанимают экспертов снаружи, но полномочий им не дают, потому что это значит освободить своё место и отдать его совершенно чужим людям.

Дальше развилка. Либо выделенный человек без полномочий, который ходит как внешний эксперт и всем капает на мозг: тут ИИ, здесь ИИ, там ИИ. Такой менеджер-чайка. Либо это всё-таки задача руководителя — чтобы в его отделе adoption был на определённом уровне. И вот тогда он уже может привлекать людей, в том числе внешних, которые обучают команды.

Есть и третий вариант, придуманный в инженерии давно: Spotify в 2020 году описал свою «проторённую дорогу» — заранее собранный путь сделать что-нибудь типовое. «Если вы искатель приключений, вы, конечно, можете сойти с проторённой дороги и делать по-своему, но тогда у вас не будет той же поддержки». Ничего не запрещено, просто дальше сам. Это рычаг, встроенный в устройство платформы, и должностные полномочия для него не нужны — примерно так и выглядит то, что сделал собственник, раздав команде готовые сетапы.

Во что это расщепится

Сейчас мы, кажется, вообще в стадии формирования роли: у разных компаний она выглядит по-разному. Так или иначе мы придём к какому-то стандартизированному варианту, и, скорее всего, вариантов будет несколько.

С одной стороны — те, кто занимается именно администрированием, как это нужно Гарварду. Системный администратор, только для агентных систем.

С другой — внедренец, у которого появляются уже KPI. Не просто администрировать эту штуку, а делать так, чтобы её использовали больше. Это уже немножко больше бизнес-партнёр компании.

И третье — AgentOps-инженеры. Это как DevOps-инженер, только для языковых моделей. Уже инженерная специальность.

Я думаю, что мы так или иначе туда идём. И это прекрасно, что ИИ в итоге не убивает профессию, а создаёт новую, которая выглядит как-то по-другому.

Никто пока не знает, как оно сложится. Но если ваша компания уже пользуется ИИ, скорее всего, кто-то у вас эту работу уже делает. Просто у него сейчас другая должность — и стоит хотя бы посчитать, сколько времени она у него отнимает и что сломается, когда он уедет в отпуск.

Тот формат обучения, который в данных BCG выглядит лучше остальных — пять часов, вживую, с коучингом, — это ровно то, чем я занимаюсь; детальная программа и остальные материалы лежат на ai-sprint.ru.

Пишу об этом же — только чаще и короче — в телеграм-канале t.me/i_mikheev.