Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

⚡️ AGENTIC AI: 6 ЖЁСТКИХ УРОКОВ ОТ КОМПАНИЙ, КОТОРЫЕ УЖЕ ОБОЖГЛИСЬ

⚡️ AGENTIC AI: 6 ЖЁСТКИХ УРОКОВ ОТ КОМПАНИЙ, КОТОРЫЕ УЖЕ ОБОЖГЛИСЬ McKinsey проанализировал 50+ проектов внедрения ИИ-агентов. Многие компании уже нанимают людей обратно. Разбираем, что пошло не так Главная проблема: Все думают об агентах, но забывают о рабочих процессах. 💡 6 ключевых выводов: 1. Дело не в агенте — дело в workflow ▪️ Компании фокусируются на "крутых агентах" вместо переосмысления процессов ▪️ Нужно менять весь workflow: люди + процессы + технологии ▪️ Пример: Юридическая компания научила агентов учиться на каждой правке документов 2. Агенты — не универсальное решение ▪️ Простые задачи лучше решать правилами и автоматизацией ▪️ Агенты нужны для многошаговых решений с высокой вариативностью ▪️ Золотое правило: Сначала стандартизация, потом агенты 3. Инвестируйте в оценку, как в найм сотрудника ▪️ "Онбординг агентов больше похож на найм нового сотрудника, чем на внедрение ПО" ▪️ Создавайте тысячи тестовых примеров для каждого агента ▪️ Эксперты должны постоянно про

⚡️ AGENTIC AI: 6 ЖЁСТКИХ УРОКОВ ОТ КОМПАНИЙ, КОТОРЫЕ УЖЕ ОБОЖГЛИСЬ

McKinsey проанализировал 50+ проектов внедрения ИИ-агентов. Многие компании уже нанимают людей обратно. Разбираем, что пошло не так

Главная проблема: Все думают об агентах, но забывают о рабочих процессах.

💡 6 ключевых выводов:

1. Дело не в агенте — дело в workflow

▪️ Компании фокусируются на "крутых агентах" вместо переосмысления процессов

▪️ Нужно менять весь workflow: люди + процессы + технологии

▪️ Пример: Юридическая компания научила агентов учиться на каждой правке документов

2. Агенты — не универсальное решение

▪️ Простые задачи лучше решать правилами и автоматизацией

▪️ Агенты нужны для многошаговых решений с высокой вариативностью

▪️ Золотое правило: Сначала стандартизация, потом агенты

3. Инвестируйте в оценку, как в найм сотрудника

▪️ "Онбординг агентов больше похож на найм нового сотрудника, чем на внедрение ПО"

▪️ Создавайте тысячи тестовых примеров для каждого агента

▪️ Эксперты должны постоянно проверять и корректировать работу

4. Отслеживайте каждый шаг

▪️ При масштабировании сотен агентов ошибки неизбежны

▪️ Мониторинг только результатов — путь к провалу

▪️ Нужно видеть весь путь принятия решений агентом

5. Лучший use case — это reuse case

▪️ Не создавайте уникального агента для каждой задачи

▪️ Стройте переиспользуемые компоненты и библиотеки

▪️ Это экономит 30-50% времени разработки

6. Люди остаются, но роли меняются

▪️ Агенты не заменят людей, но изменят их функции

▪️ Люди нужны для контроля, суждений и граничных случаев

▪️ Один банк достиг 95% принятия через удобный интерфейс

🚨 Главные ошибки:

✗ Внедрение агентов ради агентов

✗ Игнорирование человеческого фактора

✗ Отсутствие системы оценки качества

✗ Попытка решить всё агентами

✅ Формула успеха:

Workflow → Правильный инструмент → Постоянная оценка → Человеко-машинное сотрудничество

Совет от автора канала:

В России особенно важно не поддаваться хайпу агентов. У нас и так проблемы с процессами и дисциплиной исполнения. Сначала наведите порядок в workflow, стандартизируйте что можно, а потом уже думайте об агентах.

Помните: агент — это как стажёр, которого нужно обучать и контролировать месяцами. Если у вас нет ресурсов на это — пока рано. Начните с простой автоматизации правилами.

И главное — не экономьте на экспертах. Хороший агент стоит как хороший сотрудник: много времени на обучение + постоянный надзор.

💭 Вопрос дня: Готова ли ваша компания менять процессы, а не просто внедрять технологии?

@Завтра Выиграй Сегодня