Павел Злобин

Когда компания впервые запускает AI-автоматизацию, вопрос обычно звучит так: что система сможет делать самостоятельно?

Когда компания начинает собирать систему из AI-агентов, возникает закономерный вопрос: если агенты сами получают данные, анализируют их, передают результаты друг другу и выполняют действия, что в итоге остаётся человеку?

В расчётах эффективности AI часто есть одна цифра, которую забывают учитывать: сколько времени человек тратит на проверку результата.

У AI-систем есть привычная точка оценки: посмотреть на результат и решить, насколько хорошо модель выполнила задачу.

Иногда компания находит хороший процесс для автоматизации, быстро собирает решение и уже через несколько недель получает работающий AI-сценарий. А потом меняется сам процесс.

Когда компания начинает внедрять AI, один из первых вопросов звучит вполне логично: какие данные подключить к системе, чтобы она могла работать максимально эффективно?

Когда компания внедряет AI, обычно говорят о процессах: какую задачу автоматизировать, где сократить ручной труд, какие операции передать системе. Но изменения редко заканчиваются на уровне самого процесса.

Когда компания принимает решение внедрять AI, часто хочется найти универсальный подход.

У AI-проектов есть одна неудобная особенность: не каждую задачу стоит автоматизировать.

Ещё недавно конкурентным преимуществом компании могли быть технология, команда, доступ к капиталу или собственная база клиентов. Сейчас к этому списку всё чаще добавляется ещё один ресурс — контекст бизнеса.

AI-агент редко работает в изоляции. Чтобы выполнить одну бизнес-задачу, ему приходится обращаться к CRM, платёжной системе, складу, сервису доставки, почте или другим корпоративным инструментам.

В одной AI-системе редко все действия одинаково важны для бизнеса.