300 сотрудников К2Тех работают с ИИ-агентами: связывать почту и задачи приходится людям

Где ИИ-агенты упираются в человека?

Владимир Сергеев развивает в К2Тех направление UC, то есть объединённых корпоративных коммуникаций: почта, мессенджер, видеосвязь и телефония собраны в одном окне. Своим опытом он поделился в блоге компании на Хабре. Ещё недавно пользователей радовало, что ИИ пишет письма, теперь они ждут, что он сам решит, кому их отправить, и обновит задачу в трекере.

Если коротко, что такое ИИ-агент: это помощник на основе нейросети, который не только отвечает на промпт (текстовый запрос к ИИ), но и сам выполняет действия в рабочих системах. Его можно сравнить с секретарём, у которого есть доступ к почте и задачам. В департаменте Сергеева такими корпоративными агентами пользуются около 300 человек, ещё примерно двадцать пилотных внедрений идут у заказчиков.

Есть и опрос, о котором стоит знать. По данным исследования К2Тех и VK Tech, 56% из более чем 800 представителей крупных российских компаний ожидают, что от трёх до пяти лет спустя на предприятиях появится экосистема «всё в одном». Учтите: это опрос ожиданий, а не замер результатов, а опыт Сергеева описывает один департамент одной компании.

Какие доводы за то, чтобы отдать агентам рутину?

Сторонники агентов опираются на практику. Из опыта К2Тех и внешних исследований получаются такие доводы:

• Агенты каждый день разбирают почту и фильтруют задачи. Человек получает уже отсортированный поток.
• Выжимка встречи сама попадает в базу знаний. Бот пересказывает беседу, заводит в корпоративной базе знаний отдельную страницу и по шаблону выписывает участников, обсуждавшиеся проблемы и авторов тезисов. Ключевые архитектурные решения он выносит в отдельные записи, которые в К2Тех называют ADR.
• На почту уходит меньше времени. В эксперименте с Microsoft 365 Copilot участвовали 7137 сотрудников из 66 компаний. Во второй половине эксперимента пользователи тратили на почту примерно на два часа в неделю меньше.
• Человек становится руководителем команды агентов. По словам Сергеева, его задача теперь в другом: поставить задачу, снабдить исполнителей информацией и проверить результат.

Целевой сценарий Сергеев описывает так. Агент ВКС (видеоконференцсвязи) выделяет договорённости из встречи и передаёт их агенту трекера задач, тот готовит задачи с исполнителями и сроками, а агент CRM (базы клиентов) находит карточку клиента. Человек проверяет и подтверждает изменения, после чего агенты вносят их в системы.

Почему агенты пока не снимают нагрузку?

Противники смотрят на ту же статистику с другой стороны. В эксперименте с Copilot исследователи не нашли существенных изменений в количестве или составе выполненных задач: на почту времени ушло меньше, а сделано больше не стало.

Вторую проблему исследователи BetterUp и Stanford Social Media Lab назвали «workslop». Так они обозначают внешне убедительный ИИ-текст, после которого получателю приходится самому разбираться, что хотел сказать автор. Даже качественная выжимка не снимает перегрузку: текст короче, но в нём плотно упаковано несколько решений, и каждое нужно проверить.

Третье возражение касается контекста. На совещании можно полчаса обсуждать варианты, а потом сказать «ладно, пока делаем по-старому». Человек, знающий историю проекта, всё поймёт, а агенту нужно отличить принятое решение от предложения, которое так и осталось предложением.

Внедряя автоматизацию, мы ожидали, что ассистенты будут понимать нас с полуслова, но на практике этого не происходит. : Владимир Сергеев, развивает направление UC в К2Тех

Четвёртое: освободившееся время быстро занимают новые задачи. Исследовательницы Berkeley Haas восемь месяцев наблюдали за одной технологической компанией и увидели, что сотрудники расширяли круг работы и вели больше процессов одновременно. За каждым процессом тоже нужно следить, иначе день уходит на переключение между результатами помощников.

Сергеев признаёт, что ему пришлось перестроить собственную речь. На совещаниях он вслух проговаривает «Здесь пометка для агента». Его вывод: работы не обязательно становится меньше, меняется её характер, а выбор и ответственность остаются за человеком.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Если вы расшифровываете интервью или созвоны нейросетью, проговаривайте ключевые решения вслух с явной меткой: «это вывод», «это пока идея». Выжимку перечитывайте целиком, в ней может оказаться несколько тезисов, которые нужно проверить до публикации.

Маркетологу. Считайте не сэкономленные часы, а выполненные задачи: эксперимент с Copilot показывает, что первое не гарантирует второго. Прежде чем разослать коллегам ИИ-отчёт, убедитесь, что из него понятно, что делать получателю.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Связку агентов, по словам Сергеева, нужно собирать и проверять под каждый конкретный процесс. Начните с одного процесса, например с переноса договорённостей со встречи в задачи с обязательным подтверждением человеком.

Из доступных в РФ аналогов для работы с текстами и выжимками подойдут YandexGPT и GigaChat.

Дальше выиграют не компании с самым большим числом агентов, а команды, которые научатся говорить с ними на одном языке. Это шаблоны встреч, явные пометки решений и ручное подтверждение перед записью в рабочие системы. Переучивать придётся людей, и это быстрее, чем ждать, пока бот научится понимать, что значит «ладно, пока по-старому».