AI-агенты: быстрее делать задачи, которые никому не нужны
Последние полгода слежу за внедрением AI-агентов в компаниях, сейчас сталкиваюсь с этим напрямую. И в обещаниях ускориться в десять раз меня смущают две вещи. Первая — мы покупаем инструмент, а процессы оставляем прежними. Задача занимала 16 рабочих часов, теперь занимает час. Ревью тоже ускорили: агенты, CI, evals, нормальный harness. Технически все отлично. Потом результат две недели ждет согласования. Потому что решение принимает один человек, приоритеты противоречат друг другу, а ответственность размазана между отделами. Если процесс говно, агент поможет быстрее пройти отдельные его участки. Но две недели ожидания сами не исчезнут. Для ускорения придется менять полномочия, убирать лишние согласования, разбираться с очередями. Возможно, отдавать агентам больше решений — вместе с критериями проверки и границами ответственности. Покупкой лицензий эта работа не заканчивается. Вторая — мы не всегда понимаем, зачем вообще делаем задачу. Допустим, перестроили процесс. Теперь все быстро: от постановки до релиза. Только выпущенная фича никому не нужна. Требования выполнены. Автоматическое ревью пройдено. Тесты зеленые. Тикет закрыт. А пользователю стало лучше? Выручка выросла? Затраты снизились? Кто-нибудь проверил? Если никто не измеряет эффект, команда может месяцами производить мусор и показывать красивую динамику закрытых задач. С агентами — еще красивее. Производство выросло. Нужность произведенного осталась за рамками отчета. А у вас уже началась AI-гонка? Получилось перестроить процессы и увидеть эффект для бизнеса — или пока вырос только объем выполненной работы? Читать далее