Уроки внедрения агентного ИИ: советы от McKinsey

Год работы с agentic AI: главные уроки от тех, кто внедряет агентов

McKinsey проанализировали более 50 проектов по внедрению AI-агентов. Вывод простой: успех требует системного подхода, а не просто красивой демки.

6 ключевых уроков:

𝟭. Фокус на workflow, а не на агенте

Ценность создается через переосмысление всего процесса - людей, технологий, обратной связи. Агенты должны учиться внутри рабочего потока, а не существовать отдельно.

𝟮. Агенты - не всегда решение

Для стандартизированных процессов с низкой вариативностью лучше работают правила и предиктивная аналитика. Агенты эффективны там, где высокая вариативность и многошаговые решения.

𝟯. Инвестируйте в evaluations

"Онбординг агента больше похож на найм сотрудника, чем на деплой софта". Нужны четкие метрики: task success rate, F1 score, hallucination rate, calibration error. Без постоянного тестирования экспертами получается "AI slop".

𝟰. Мониторинг каждого шага

При масштабировании сотен агентов отслеживание только результата не работает. Встроенные инструменты наблюдаемости помогают быстро находить и исправлять ошибки.

𝟱. Переиспользование агентов

Создание уникального агента для каждой задачи - путь к избыточности. Централизованная платформа с reusable компонентами сокращает 30-50% лишней работы.

𝟲. Люди остаются критичны

Роли меняются, но люди нужны для контроля точности, compliance, суждений и edge cases. Продуманный дизайн human-agent collaboration с удобными интерфейсами дает acceptance rate до 95%.

Главное: компании, которые подходят к agentic AI как к программе изменений с фокусом на обучение, избегают повторения ошибок и ускоряют прогресс.

Какой из этих уроков резонирует с вашим опытом внедрения AI?

Подписывайтесь на Telegram Сергей Булаев AI 🤖.