**Итоги 2025 года

3. AI агенты**

Сейчас модно рассматривать Agentic AI как следующую, более мощную волну автоматизации. Эдакое расширение RPA, только без жестких правил и с более широким охватом задач.

Метрики успеха при этом остаются старыми: сэкономленные часы, сокращение штата (FTE) и количество автоматизированных шагов.

В чем ловушка? Мы воспринимаем рабочие процессы как нечто фиксированное. Мы просто «сбрасываем» туда агентов, чтобы они выполняли шаги быстрее. Это мышление предполагает, что сама система стабильна и ей нужен лишь апгрейд эффективности.

Парадокс надежности Здесь кроется частая ошибка большинства внедрений, которую я усвоила еще 15 лет назад, когда автоматизировала бизнес-процессы. Если вам нужны надежные агенты, начните с создания надежных рабочих процессов.

Большинство команд поступают ровно наоборот. Они пытаются компенсировать хаос в процессах «умом» агентов. В итоге они накапливают огромный долг нестабильности: система становится хрупкой, непредсказуемой и сложной в отладке. Нельзя построить надежную автоматизацию на фундаменте из «костылей».

Что на самом деле важно: Agentic AI - это технология координации, а не просто эффективности. Ее сила не в том, чтобы делать шаги быстрее, а в том, чтобы сжимать, устранять или радикально перестраивать сами воркфлоу.

Прежде чем написать хоть одну строчку инструкции, нужно разобрать работу на 4 слоя:

1. Официальные регламенты и инструкции. Именно здесь останавливается 90% проектов. Но это лишь верхушка айсберга.

2. Операционная реальность Это "обходные пути" и негласные правила. «Мы знаем, что в инструкции написано А, но в этом случае делаем Б, иначе система зависнет». Это то, почему опытные сотрудники маршрутизируют задачи иначе, чем новички.

3. Контекст Агент должен обладать не просто набором правил, а пониманием контекста, чтобы быть полезным.

4. Ценности, которые определяют принятие решений. Это определяет не что агент делает, а как он себя ведет и какие приоритеты выбирает в спорных ситуациях.

Ну и последнее: вместо того чтобы думать, как ускорить текущее состояние, задайте себе еще два вопроса:

  1. Какие ограничения убирает ИИ, и какие новые он создает? Не только какие задачи будут автоматизированы. Но и куда переместится узкое место системы?

  2. Где должны находиться контроль и ответственность? Сейчас команды намеренно жертвуют автономией ради надежности.

Когда вы запускаете автономных агентов, вы не просто рискуете получить «глючный» софт. Вы создаете организационную уязвимость, которую невозможно предсказать старыми методами.

Традиционный софт ломается предсказуемо (Error 500, кнопка не нажимается). AI-агенты ломаются креативно.

Они могут: Вежливо давать клиентам ложную информацию. Неверно классифицировать критические документы. Предлагать скидки, убивающие маржу.

Короче сейчас мы видим много глянцевых демо-версий, которые мгновенно разваливались при столкновении с реальностью и пограничными случаями.