Управление ИИ-агентами сопоставимо с временем, которое тратит руководитель на управление командой из настоящих сотрудников. По данным SaaStr, на контроль работы одного ИИ-агента в неделю уходит 3-4 часа. Столько же нужно для управления командой специалистов по продажам – 15-20 часов на группу из пяти человек.
Получается, ИИ-агенты сегодня не экономят время руководителя, а переводят деятельность в другой формат. Вместо контроля «человеческой» работы и общения с людьми, начальник занимается мониторингом ошибок искусственного интеллекта, анализирует эффективность и перенаправляет сложные случаи другим специалистам для проверки.
Евгений Осадчук, эксперт в сфере искусственного интеллекта, указывает, что когнитивная нагрузка при работе с ИИ-агентами выше, однако результат оказывается в десять раз лучше.
После внедрения ИИ-агента руководитель тратит час на то, чтобы проверить всех своих ИИ-агентов, проанализировать их работу за ночь и определить, что нужно сделать дальше. И ранее, и сейчас объем затрат времени одинаков – один час, однако с пятью основными ИИ-агентами за этот час можно сделать гораздо больше, чем разговаривая с двумя людьми по 30 минут.
«Когда уходит человек, вы теряете весь накопленный опыт и контекст. Когда вы обучаете робота, он никогда не уходит. Он становится лучше с каждым днем. Он работает в выходные и по ночам, и роботу не нужна терапия. Таким образом, вы не отказываетесь от управления. Вы меняете подход к управлению – в чем-то оно станет сложнее, в чем-то проще, но в целом потребует столько же времени», - говорит Осадчук.
Также выгода от применения ИИ-агентов часто не проявляется в возможности решать отдельные узкоспециализированные задачи под руководством человека. Поскольку современные ИИ-агенты гораздо менее адаптивны, чем обычные сотрудники, управление ими требует от руководителя определенной сноровки и часто больших усилий, чем раньше.
«Вся мощь ИИ-агентов проявляется в ситуации, когда они взаимодействуют друг с другом в составе мультиагентной системы. Агенты могут иметь разные роли, но при этом совокупно решать общую задачу. В такой ситуации человеку-руководителю не требуется «дергать» каждого агента в порядке очереди. Напротив, он дает задачу специальному агенту человеко-компьютерного взаимодействия. А он, собрав и уточнив условия задачи, передает ее другому агенту – планировщику. И он уже, имитируя того самого руководителя, разбивает задачу на части и раздает ее специализированным ИИ-агентам, которые, собственно, и выполняют всю работу», - рассказал руководитель Института ИИ ИТМО Александр Бухановский.
Кроме того, в последнее время стали появляться и служебные ИИ-агенты, которые в таких системах не решают содержательных задач, но контролируют работу других агентов и решают конфликтные ситуации между ними.
Таким образом, на обычных агентах для различных прикладных задач зарождается класс «белых воротничков», то есть агентов, которые обеспечивают весь рабочий процесс. Сейчас такие мультиагентные ИИ-системы уже активно внедряются в практическую деятельность, например, в части разработки ПО или автоматизации проектирования в строительстве.
Александр Безносиков, директор центра агентных систем Института Искусственного интеллекта МФТИ, поясняет, что сейчас агенты не позволяют руководителям работать меньше. Просто меняется формат управленческой работы. Взаимодействие с агентом занимает в среднем те же 3–4 часа в неделю, что и курирование младшего специалиста: постановка задач, настройка параметров, проверка качества и разбор результатов.
«Разница в том, что за это время руководитель получает несоизмеримо больший объем выполненной работы. Агент способен за неделю выдать результат, сопоставимый с месячным объемом задач человека, при соизмеримом, а то и более высоком качестве исполнения. Это снимает значительную часть операционной и когнитивной нагрузки. Руководитель перестает тратить время на ручную рутину и контроль мелочей и концентрируется на приоритизации, архитектуре процессов и ответственности за итог. В этом смысле агенты увеличивают управленческую пропускную способность», - отмечает Безносиков.
Так, агенты наиболее эффективны в структурированных задачах - сборе и обработке данных, аналитике, подготовке отчетов и аналитических материалов, в мониторинге метрик, расчете сценариев, сопровождении операционных процессов. В этих зонах важны скорость, воспроизводимость и масштабируемость.
Безносиков указывает, что за человеком должны оставаться цели, приоритеты и финальные решения. Это управление рисками, работа в условиях неопределенности, управление командой и разрешение конфликтов, переговоры, этические и организационные вопросы. На практике агенты не подменяют руководителя. Они упорядочивают систему управления и снижают хаос в процессах. Выбор и ответственность остаются за человеком.
«Идеальное разделение труда строится на принципе усиления, а не замены. ИИ-агентам эффективно делегировать все, что формализовано и требует минимального контекста: от обработки типовых запросов в службе поддержки до автоматизации документооборота и структурированного анализа больших данных. Их сила — в способности работать без устали круглосуточно, кардинально сокращая цикл выполнения рутинных операций», - говорит директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов.
По его мнению, человеческая экспертиза остается незаменимой там, где нужна подлинная креативность, эмпатия и этическая ответственность. Стратегические решения, порождающие инновации, разрешение сложных конфликтов, наставничество, ведение деликатных переговоров — это сферы, требующие эмоционального интеллекта. То же касается и этически значимых выборов в медицине, кадровой политике или финансах, где бремя ответственности за последствия всегда лежит на человеке.
«Оптимальная архитектура будущего — это гибридная экосистема. В ней ИИ-агент действует автономно в рамках менее рисковых сценариев, переходит в консультативный режим при среднем уровне неопределенности, а человек сохраняет полный и окончательный контроль над высокорисковыми решениями, обеспечивая баланс между эффективностью, надежностью и человеческим суждением», - заключает Ежов.