Люди и ИИ-агенты: как организовать совместную работу и избежать управленческого хаоса

ИИ-агенты постепенно берут на себя рабочие задачи: собирают данные, готовят документы и взаимодействуют с информационными системами. Но без единых правил их внедрение может привести к размыванию ответственности. Если каждый отдел самостоятельно создаёт агентов, бизнес рискует получить несколько решений с одинаковыми функциями, разрозненные доступы к данным и расходы, которые сложно сопоставить с результатом.

Разберём, как распределить роли между сотрудниками и цифровыми исполнителями, определить границы автономности агентов и организовать их совместную работу в корпоративной среде.

Содержание:

• Почему ИИ-агентам нужны общие правила работы
• Матрица допусков: что можно доверить агенту
• Кто отвечает за действия цифрового исполнителя
• Зачем агентам нужна единая рабочая среда
• Как внедрить ИИ-агента: шесть шагов
• Четыре сценария применения ИИ-агентов в бизнесе
• Как рассчитать эффект от ИИ-агентов
• Главное по тексту

Почему ИИ-агентам нужны общие правила работы

Обычный чат-бот работает по схеме «запрос — ответ»: сотрудник задаёт вопрос, получает текст или рекомендацию и сам выполняет следующие действия. ИИ-агент способен пройти несколько этапов работы: найти информацию в корпоративных системах, сверить её с регламентом и подготовить документ.

Чем больше действий агент выполняет самостоятельно, тем важнее определить границы его полномочий. Ошибка в черновике отчёта потребует доработки, а неверная запись в учётной системе или некорректное письмо контрагенту могут повлечь более серьёзные последствия. Поэтому внедрение агентов начинается с определения задач, полномочий и порядка проверки результатов.

Какие задачи можно делегировать

Для первого внедрения подходят процессы, которые соответствуют четырём условиям:

• повторяемость — задача возникает регулярно (например, при обработке заявок, подготовке отчётов, проверке документов);
• стандартизация — последовательность действий описана в регламенте, инструкции или контрольном списке;
• доступность данных — необходимая информация содержится в корпоративных системах и документах, к которым можно организовать контролируемый доступ;
• проверяемость результата — сотрудник способен оценить качество работы агента по понятным критериям.

Если задача требует нестандартного суждения, данные неполные или результат сложно проверить, агенту лучше поручить подготовку материалов, оставив решение за сотрудником. Например, агент может собрать сведения о поставщиках, сравнить коммерческие предложения и подготовить таблицу, а закупщик — оценить условия и выбрать контрагента. В финансовом подразделении агент может свести данные из нескольких систем и подготовить проект отчёта для проверки специалистом.

Матрица допусков: что можно доверить агенту

После выбора процесса нужно определить, какие действия агент вправе выполнять самостоятельно, а какие требуют подтверждения сотрудника. Для этого используют матрицу допусков, она закрепляет границы автономности и правила работы с данными.

Как отмечает директор центра ИИ-решений для B2B Сбера Александр Вибе, при определении границ самостоятельности агента стоит опираться на три базовых критерия: обратимость последствий, цену ошибки и проверяемость результата. Если действие можно отменить, ошибка недорога, а сотрудник быстро проверит результат по понятным признакам, агенту можно доверить выполнять его самостоятельно. «Четвёртый критерий управленческий: доверие к агенту строится как доверие к подрядчику, через историю безотказной работы, — говорит Вибе. — Поэтому автономность лучше расширять постепенно, по мере накопления статистики».

На практике это означает, что агент может самостоятельно искать документы, собирать информацию, а также анализировать их, готовить сводки, отчёты и черновики коммерческих предложений. По словам Александра Вибе, уже сегодня на платформе GigaCowork агенты успешно справляются с поиском и сведением данных в базе знаний и подключённых системах, формируют отчётность по расписанию, обрабатывают типовые запросы по утверждённым шаблонам и ведут заметки по онлайн-встречам, в то время как итоговое решение остаётся за сотрудником.

В то же время матрица определяет границы доступа к данным: агент должен получать только ту информацию, которая необходима для задачи, и не выходить за пределы прав сотрудника, от имени которого работает.

Отдельно прописываются условия остановки и контроля. Александр Вибе подчёркивает: «Человек обязателен там, где действие меняет данные в учётных системах, уходит клиенту или поставщику, создаёт финансовые или юридические обязательства, а также при любом отклонении от регламента: если есть неполные данные, нестандартная сумма, противоречия в документах».

Пять уровней полномочий агента

Источник: GigaCowork

Матрица допусков — не разовая настройка, а управленческий регламент. Её следует пересматривать после изменения процесса, расширения полномочий агента или выявления ошибок.

Кто отвечает за действия цифрового исполнителя

Когда полномочия агента определены, необходимо закрепить ответственность за настройку, выполнение задач и бизнес-результат. Как отмечает Александр Вибе, главный принцип здесь прост: у агента не должно быть процессов без владельца. Когда агент работает между функциями, он оказывается ничьим, и именно здесь начинается управленческий хаос.

Внутри компании для этого распределяют три роли.

• Владелец процесса отвечает за общий бизнес-результат и показатели эффективности. Он определяет, какие операции можно передать агенту, устанавливает ограничения и принимает решение расширить или приостановить автоматизацию.
• Автор навыка описывает последовательность действий и критерии качества (порядок шагов, исключения), а также обновляет инструкцию при изменении регламента.
• Исполнитель (сотрудник, запускающий агента) отвечает за результат конкретной задачи: проверяет её выполнение и подтверждает действия, требующие согласования.

Эти роли не обязательно закреплять за разными сотрудниками, они могут совмещаться, но ответственный за каждую должен быть чётко назван.

Как поясняет Александр Вибе, контроль и разбор ошибок строятся на трёх принципах:

1. Для критичных процессов сохраняется история выполнения задач и подтверждений, чтобы восстановить цепочку действий.
2. Разбор ошибки идёт по четырём этапам (инструкция, доступы, выполнение, проверка), так видно, где именно произошёл сбой.
3. Каждая ошибка превращается в правку навыка или матрицы допусков, а также учитывается при создании новых навыков.

На старте проверяется значительная доля результатов, затем частоту проверки снижают.

Зачем агентам нужна единая рабочая среда

Даже если у каждого агента есть инструкция и определённые права, при независимом внедрении в разных подразделениях могут возникнуть три проблемы.

1. Дублирование функций. Разные команды создают похожих агентов с разными инструкциями, поэтому одинаковые задачи выполняются по-разному.
2. Риски для данных. Сотрудники могут загружать корпоративные документы в инструменты, которые не контролирует служба информационной безопасности.
3. Непрозрачные расходы. Затраты на лицензии, разработку и поддержку агентов распределены по бюджетам подразделений и не всегда сопоставляются с результатами.

Решить эти проблемы помогает единая корпоративная среда, которая объединяет агентов, инструкции, доступы к данным и управление задачами. Один из таких инструментов — GigaCowork от Сбера.

На платформе можно создавать отдельные рабочие пространства для подразделений и команд. В каждом доступны собственные документы, агенты и настройки доступа. Контекст пространств изолирован, а личные задачи и их результаты доступны только их владельцу. При работе с корпоративными системами агент использует права сотрудника, запустившего задачу.

Важный элемент платформы — навыки, то есть инструкции для выполнения конкретных задач. Их можно создавать на естественном языке, без программирования. Например, навык проверки договора может задавать порядок сверки условий с внутренним регламентом и перечень обязательных пунктов. Проверенную инструкцию можно использовать повторно, чтобы сотрудники работали по единым правилам и применяли опыт профильных специалистов.

Для взаимодействия с корпоративными системами предусмотрены готовые коннекторы, в том числе к Kaiten, Битрикс24, 1С и «МойСклад». Они позволяют агентам обращаться к подключённым инструментам в рамках выданных прав.

Задачи можно запускать вручную, по расписанию или по событию. Агент выполняет поручение, а сотрудник может проверить результат и при необходимости запросить доработку.

Такая среда помогает унифицировать работу с агентами, но сама по себе не заменяет правила доступа, проверки результатов и распределения ответственности.

Как внедрить ИИ-агента: шесть шагов

Прежде чем создавать агента, компании необходимо определить, какую проблему он должен решить и по каким показателям оценивать результат.

Шаг 1. Выбрать процесс и зафиксировать исходные показатели. Найдите повторяемую операцию, измерьте время и стоимость её выполнения, частоту ошибок и доработок. Назначьте владельца процесса.

Шаг 2. Описать инструкцию. Переведите действующий регламент в последовательность шагов: укажите входные данные, ожидаемый результат, критерии качества и исключения. Инструкцию должен подготовить профильный специалист.

Шаг 3. Настроить доступы. Определите, к каким документам и системам нужен доступ, подключите необходимые интеграции и проверьте права агента.

Шаг 4. Установить ограничения. Для каждого действия укажите, может ли агент выполнять его самостоятельно, нужно ли согласование или действие запрещено. Пропишите условия передачи задачи человеку.

Шаг 5. Организовать контроль. Назначьте ответственного за проверку результатов и исправление ошибок. На старте проверяйте значительную долю результатов, затем корректируйте частоту контроля с учётом качества работы и рисков.

Шаг 6. Проверить эффект и масштабировать решение. Сравните результаты с исходными показателями. Если агент сокращает время выполнения задач или повышает качество, расширяйте его применение. Если эффект не подтверждён, пересмотрите инструкцию, интеграции или сам процесс.

Четыре сценария применения ИИ-агентов в бизнесе

Агенты особенно полезны в офисных функциях с большим объёмом повторяемых операций и проверяемым результатом. Как отмечает Александр Вибе, без постоянного участия человека сегодня уже успешно выполняются поиск и сведение данных из разных систем, классификация и маршрутизация обращений, подготовка черновиков документов, рассылка типовых уведомлений по утверждённым шаблонам и формирование регулярной отчётности. При этом решения с кадровыми, финансовыми и коммерческими последствиями остаются за человеком.

Подбор персонала: агент обрабатывает отклики, человек выбирает кандидата

Агент сортирует резюме, связывается с кандидатами, организует интервью и готовит рекомендации для нанимающего менеджера. В компании «Ресурс|Увелка» агенты на платформе GigaCowork автоматизировали подбор: срок закрытия вакансии сократился на 44%, затраты на технические интервью с участием профильных экспертов — на 95%.

Закупки: агент сравнивает предложения, закупщик принимает решение

Агент ищет поставщиков, рассылает запросы и сводит ответы в сравнительную таблицу. По расчётам Сбера, такой сценарий может повысить производительность закупщика на 50% и снизить затраты на процесс в 3—5 раз.

Финансы: агент собирает данные, специалист проверяет выводы

Агент сверяет данные из учётных систем и CRM (от англ. customer relationship management — управление взаимоотношениями с клиентами), выявляет расхождения и готовит отчёты. В одной из российских консалтинговых компаний он также оформляет карточки сделок по голосовым заметкам аналитиков. В результате фиксация статуса занимает пару минут вместо 10–15, а данные по портфелю обновляются к началу рабочего дня. Финансовые риски и нестандартные ситуации по-прежнему оценивают специалисты.

Разработка: агент готовит проверки, инженер отвечает за качество продукта

Агент анализирует изменения в коде и предлагает сценарии регрессионного тестирования. В одном из кейсов российского разработчика ПО расходы на повторное тестирование работающих функций сократились втрое. Объём проверок определяет специалист с учётом характера изменений и требований к надёжности.

Как рассчитать эффект от ИИ-агентов

Результаты внедрения ИИ-агентов можно оценивать по нескольким группам показателей: скорости работы, производительности и качеству выполнения задач. Экономический эффект рассчитывают на основе изменения затрат и выручки с учётом расходов на внедрение и эксплуатацию решения.

Для каждого сценария заранее выберите две-три метрики и зафиксируйте их исходные значения до запуска.

• Скорость. Время от поступления задачи до получения результата.
• Производительность. Количество операций за единицу времени.
• Качество. Доля ошибок и результатов, требующих доработки.
• Стоимость операции. Затраты на обработку одной заявки, документа или сделки.
• Финансовый результат. Изменение операционных затрат или выручки по расчётам финансовой службы.

При планировании бюджета важно учитывать не только затраты на внедрение и сопровождение, но и модель оплаты самой платформы. Например, в облачной и гибридной версиях GigaCowork тарификация привязана к числу пользователей, а не к объёму потреблённых токенов. Компания платит фиксированную сумму за каждого сотрудника с доступом к платформе, поэтому интенсивность работы агентов не влияет на размер ежемесячного счёта. Это упрощает планирование расходов: бизнесу не нужно заранее оценивать потребление токенов по каждой задаче.

Чек-лист: что учесть при планировании бюджета

• Лицензии и вычислительные ресурсы. Рассчитайте потребность исходя из числа пользователей и модели размещения.
• Разработка и поддержка навыков. Учтите время специалистов на создание, проверку и обновление инструкций.
• Интеграции. Предусмотрите расходы на подключение корпоративных систем, включая разработку нестандартных коннекторов.
• Обучение сотрудников. Заложите ресурсы на освоение работы с агентами и проверку результатов.
• Техническая поддержка. Учтите затраты на обслуживание интеграций, устранение ошибок и адаптацию решений при изменении бизнес-процессов.

Бюджет формируйте поэтапно: сначала проверьте гипотезы на пилотах, затем масштабируйте решения, эффективность которых подтверждена измерениями.

Наталья Тетюшева

Автор

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в канале в Max. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.