AI-агенты: быстрее делать задачи, которые никому не нужны

Последние полгода слежу за внедрением AI-агентов в компаниях, сейчас сталкиваюсь с этим напрямую. И в обещаниях ускориться в десять раз меня смущают две вещи.

Первая — мы покупаем инструмент, а процессы оставляем прежними.

Задача занимала 16 рабочих часов, теперь занимает час. Ревью тоже ускорили: агенты, CI, evals, нормальный harness. Технически все отлично.

Потом результат две недели ждет согласования. Потому что решение принимает один человек, приоритеты противоречат друг другу, а ответственность размазана между отделами.

Если процесс говно, агент поможет быстрее пройти отдельные его участки. Но две недели ожидания сами не исчезнут.

Для ускорения придется менять полномочия, убирать лишние согласования, разбираться с очередями. Возможно, отдавать агентам больше решений — вместе с критериями проверки и границами ответственности. Покупкой лицензий эта работа не заканчивается.

Вторая — мы не всегда понимаем, зачем вообще делаем задачу.

Допустим, перестроили процесс. Теперь все быстро: от постановки до релиза. Только выпущенная фича никому не нужна.

Требования выполнены. Автоматическое ревью пройдено. Тесты зеленые. Тикет закрыт.

А пользователю стало лучше? Выручка выросла? Затраты снизились? Кто-нибудь проверил?

Если никто не измеряет эффект, команда может месяцами производить мусор и показывать красивую динамику закрытых задач. С агентами — еще красивее.

Производство выросло. Нужность произведенного осталась за рамками отчета.

Я за агентов. Но перед обещанием x10 хочется ответить на два вопроса: где процесс реально теряет время и зачем нам результат, который мы собираемся получать быстрее?

А у вас уже началась AI-гонка? Получилось перестроить процессы и увидеть эффект для бизнеса — или пока вырос только объем выполненной работы