Вот несколько моих мыслей на эту тему. В AI-enterprise сейчас рождается новая продуктовая роль продакт-процессник. Это человек, который отвечает не за “фичи”, а за то, чтобы LLM/агенты стали частью бизнес-процесса и давали предсказуемый результат.

Любое внедрение - это change management. И продакт-процессник тут критичен: он делает так, чтобы система не пугала, а помогала.

Что это за роль такая? Это человек, который: находит процесс, описывает as is и to be, строит dataset + тесты, определяет место человека, снижает риски (контекст, безопасность, когнитивная сложность), и делает rollout так, чтобы бизнес доверял.

Это очень похоже на классического бизнес-аналитика по сути (разобрать процесс, требования, данные, метрики), но в AI добавляются новые слои, из-за которых “просто BA” часто не вытягивает. Потому что с LLM/агентами система недетерминирована. Отсюда необходимость знать evals и тд. Плюс надо знать экономику LLM. BA редко думает про себестоимость каждого шага процесса. В AI надо считать:

• стоимость вызовов,
• стоимость ошибок,
• где выгоднее “дороже модель, но меньше проверок”,
• где выгоднее “дешевле модель + строгий контроль”. То есть кроме BPMN появляется “cost model”.

И вот думаю, что в корпорациях как раз будут востребованы такие AI процессники. Кстати совсем не факт, что они должны уметь кодить!