Валерия Голубкова-Ягодкина: «ИИ не уволит людей»

Несколько лет назад компании спорили, какую CRM выбрать и какую RPA-платформу внедрить. Потом обсуждали, какую модель искусственного интеллекта взять для аналитики или поддержки. Сегодня вопрос меняется: бизнесу важно понять, как сделать так, чтобы ИИ не просто «подсказал ответ», а действительно взял на себя часть работы команды — от сбора данных до подготовки решений.

Следующий шаг после автоматизации задач и процессов — автоматизация взаимодействий. И здесь на сцену выходят мультиагентные системы: не один «умный ассистент» в интерфейсе, а целая команда цифровых специалистов, которые планируют, спорят, проверяют друг друга и доводят проект до результата почти так же, как это делает живой проектный офис.

От «умных инструментов» к «умным организациям»

Если упростить историю цифровой трансформации, она выглядит примерно так. Сначала бизнес автоматизировал отдельные задачи: бухгалтерию, склад, документооборот, CRM. Это была эпоха «умных инструментов», когда каждый цифровой сервис решал свой локальный кусочек работы и жил в своем контуре.

Затем компании начали описывать и автоматизировать бизнес-процессы целиком. Появились сложные маршруты согласований, сквозная аналитика, интеграции между ИТ-системами. Мы научились связывать точки в одну линию и превращать разрозненные операции в управляемые конвейеры.

Сегодня логика меняется. Рынку становится мало просто «цифрового конвейера». Бизнесу нужны системы, которые способны самостоятельно разложить цель на задачи, согласовать между собой разные точки зрения, проверить риски и ограничения, предложить несколько сценариев решения и вернуть управляемый набор опций, а не сырую заготовку. Иными словами, мы движемся от автоматизации к автономии — к организациям, где часть процессов работает практически без ручного управления, под надзором человека, но без его постоянного участия.

Что такое мультиагентная система: от «умного молотка» к «умной стройплощадке»

Чтобы почувствовать разницу, представьте стройку. Вчера у нас был «умный молоток» — AI-ассистент, который помогает, например, корректно сформулировать письмо, собрать отчет или придумать гипотезы для маркетинга. Это полезно, но все равно точечно: инструмент остается в руках человека, а ответственность за весь результат по-прежнему на нем.

Мультиагентная система — это уже «умная стройплощадка». На ней работают десятки цифровых специалистов с разными компетенциями: один анализирует входные данные, другой планирует, третий проверяет юридические риски, четвертый считает бюджет и экономику, пятый следит за сроками и ресурсами. Каждый такой агент имеет свою специализацию, память и зону ответственности.

Ключевой момент в том, что эти агенты общаются друг с другом на естественном языке, распределяют задачи, сверяют промежуточные результаты, оспаривают сомнительные выводы и приходят к консенсусу — очень похоже на то, как функционирует команда людей внутри отдела. Основной принцип можно сформулировать коротко: «разделяй и координируй». Мы перестаем требовать от одной модели быть всем сразу и вместо этого учим «цифровых сотрудников» разным ролям, а затем выстраиваем регламенты их взаимодействия.

Из чего все это собрано: ИИ как «организм», а не просто «мозг»

Технически под капотом мультиагентных систем работают все те же большие языковые модели. Разница в архитектуре. Каждый агент — это, по сути, отдельный ИИ-профиль со своей ролью: аналитика, юриста, маркетолога, риск-менеджера, проджект-менеджера. Такой агент умеет вызывать других агентов, обращаться к внешним API — от CRM до календаря, работать с корпоративными и внешними базами данных, ходить в хранилища документов, а также запоминать контекст и возвращаться к прошлым решениям, опираясь на корпоративную «память».

Чтобы эта цифровая команда не превратилась в хаотичный чат, используются фреймворки оркестрации — своего рода операционные системы для ИИ-команд. Они задают роли, регламенты взаимодействия, форматы отчетности, критерии качества и даже условные KPI для агентов: кто за что отвечает, как долго можно спорить о решении, когда нужно «поднять руку» и позвать человека.

В результате ИИ в компании перестает быть просто «мозгом» отдельно взятой функции и все больше становится организмом — сложной системой, где разные «цифровые органы» работают сообща, поддерживая жизнедеятельность и развитие бизнеса.

Бизнес-кейс 1: автономное управление проектами

Представим, что компания планирует вывести на рынок новый продукт. В традиционном сценарии это означает недели работы аналитиков, последовательные обсуждения гипотез, многочисленные созвоны с маркетингом и продажами, согласования с юристами, расчет экономической модели, подготовку дорожной карты и презентационных материалов.

В мультиагентной архитектуре значительная часть этой подготовки может быть выполнена ИИ-командой. Агент-аналитик собирает данные о рынке: отраслевые отчеты, новости, исследования, активности конкурентов, регуляторные изменения. На основе этого он формирует набор гипотез — от позиционирования до целевой аудитории и предполагаемых каналов продвижения.

Менеджер-агент превращает эти гипотезы в структуру требований: формулирует цели и KPI, описывает функциональность, предлагает предварительный план этапов и примерные сроки. Юрист-агент параллельно проверяет регуляторные требования, оценивает вопросы обработки данных, лицензирования, отраслевых ограничений, правил выхода на зарубежные рынки. Агент-критик со стороны риск-менеджмента оценивает финансовые, операционные, репутационные и технологические риски, сопоставляет их с потенциальной доходностью и формирует несколько сценариев с разным уровнем консервативности.

На выходе бизнес получает за несколько часов то, что ранее занимало недели: консистентно проработанный документ по запуску продукта с альтернативными сценариями, предварительным анализом рисков и экономической моделью. Человеку остается проверить, скорректировать и принять решение, а не собирать все с нуля по крупицам.

Бизнес-кейс 2: финансовая аналитика без паники и информационного шума

Еще одна область, где мультиагентный подход уже показывает эффект, — финансовый анализ и инвестиционные решения. Традиционно аналитики работают в режиме постоянного информационного перегруза: сотни новостей, отчетов, комментариев, локальных кризисов и противоречивых оценок. Очень легко оказаться заложником последнего громкого заголовка и эмоционального фона рынка.

Мультиагентная система помогает разложить этот хаос на управляемые блоки. Один агент сканирует новостные ленты, соцсети, отчеты компаний и регуляторов, отбирает релевантное по заданным критериям. Другой структурирует события по отраслям, регионам, типам рисков, выделяет ключевые тренды и аномалии. Третий строит причинно-следственные связи, проверяет аналитические гипотезы «если/то», моделирует, как одно событие отразится на конкретных активах и портфелях. Четвертый агрегирует результаты, соотносит их с риск-профилем инвестора и предлагает набор взвешенных сценариев решений.

Вместо разрозненного потока сигналов человек получает обоснованные сценарии с указанием, какие события действительно фундаментальны, а какие являются информационным шумом. Такая «холодная голова» ИИ дополняет человеческую интуицию и опыт, снимая эффект паники и перегрева информации, особенно в периоды турбулентности.

Бизнес-кейс 3: клиентская поддержка без «узких мест» человеческого фактора

Классическая боль клиентского сервиса — разрыв между обещанием и фактическим опытом. Кто-то невнимательно прочитал запрос, кто-то забыл обновить статус, кто-то перепутал сроки или условия — в итоге у клиента возникает ощущение небрежности, даже если компания в целом старается.

Мультиагентный подход позволяет выстроить поддержку как настроенный оркестр. Агент-коммуникатор ведет диалог с клиентом, уточняет детали, подстраивает тон и стиль общения под бренд и конкретного человека. В это же время агент-эксперт подбирает решение: ищет подходящий продукт или услугу, проверяет наличие, сверяется с актуальными акциями и индивидуальными условиями, учитывает ограничения.

Агент-историк поднимает предыдущие обращения клиента, историю покупок, особенности взаимодействия, понимает, что человек ценит и какие проблемы уже возникали. Агент-операционист создает тикеты, синхронизируется с логистикой, обновляет статусы в CRM, формирует уведомления и следит за тем, чтобы ни один шаг не «потерялся» по дороге.

В результате обслуживание становится более предсказуемым и персонализированным, при этом влияние случайного человеческого фактора минимизируется. Сотрудники подключаются там, где действительно нужны: в сложных, эмоционально чувствительных или нестандартных ситуациях, а не тратят ресурс на типовую рутину.

Почему это важно бизнесу: скорость, стоимость и масштаб

Бизнес всегда балансирует между скоростью, стоимостью и качеством. В традиционной модели одно из звеньев почти неизбежно страдает. Мультиагентные системы позволяют сдвинуть этот баланс в сторону одновременного выигрыша по нескольким параметрам.

Для малого и среднего бизнеса это шанс работать «на уровне корпорации» без создания громоздких штабов. Предприниматель фактически получает доступ к виртуальному аналитическому центру, маркетинговому отделу, службе поддержки и проектному офису, которые существуют не в виде отдельных аутсорсинговых подрядчиков, а в виде единой согласованной цифровой команды, встроенной в его процессы.

Для крупного бизнеса мультиагенты становятся инструментом разгрузки экспертов от повторяющейся, формализуемой работы. Специалисты перестают быть «ручным интерфейсом» между системами, выполняя роль транзитного звена для данных и документов. Они возвращаются к тому, за что их действительно ценят: постановке задач, формированию видения, принятию сложных решений в условиях неопределенности, развитию новых направлений.

В этой логике мультиагентные системы можно сравнить со стиральной машиной для бизнеса. Когда-то мы стирали вручную. Потом научились доверять машине «деликатные режимы» и просто ждать звука таймера. Сегодня стиральные машины сами определяют тип ткани, дозируют средство, подбирают режим и подсказывают, когда загрузка неэффективна. Аналогично бизнес прошел путь от ручной обработки данных к инструментальной автоматизации и сейчас переходит к системам, которые сами понимают, что и как нужно сделать, а человеку оставляют контроль и содержательную часть.

Что будет дальше: гибридные компании и новая операционная система офиса

Сегодня мультиагентные системы в основном решают прикладные задачи: помогают в поддержке клиентов, аналитике, маркетинге, управлении отдельными проектами. Но вектор развития уже понятен: постепенно они становятся новой архитектурой организации, своего рода операционной системой офиса.

В ближайшие три–пять лет нас ждет распространение гибридных компаний, где в одном контуре работают живые и цифровые команды. С одной стороны, это люди с их опытом, эмпатией, способностью к нестандартным решениям и интуитивному пониманию контекста. С другой — цифровые агенты, которые обеспечивают сбор и подготовку информации, непрерывный мониторинг, формирование сценариев, контроль исполнения и аккуратную фиксацию всего, что происходит.

Важно отметить, что речь уже не о футуризме и не о научной фантастике. Это логичное продолжение эволюции офисного ПО. Если раньше роль «приложений» играли отдельные сервисы, то теперь все чаще это цифровые роли с понятной ответственностью за результат. Компании, которые уже сегодня экспериментируют с мультиагентными подходами хотя бы в части аналитики, поддержки или координации проектов, формируют себе серьезный задел на будущее. Они учатся управлять не набором инструментов, а коллективным цифровым интеллектом.

ИИ не уволит людей. Он уволит рутины.

Мир проходит путь от автоматизации задач к автономным системам принятия решений. В прошлом цифровая трансформация означала: «Давайте автоматизируем то, что у нас уже есть». В ближайшие годы все чаще она будет означать: «Давайте пересобираем саму логику взаимодействия людей и машин так, чтобы каждый занимался тем, что делает лучше всего».

Мультиагентные системы — это не история про замену людей. Это история про перераспределение роли человека в компании. Машинам постепенно отходит рутинная, повторяющаяся, формализуемая часть работы. Людям остается самое ценное: придумывать новое, синтезировать опыт и знания, задавать направление движения и принимать сложные решения там, где нет готовых шаблонов и универсальных ответов.

ИИ не уволит людей. Он избавит их от рутины. А тем, кто уже сегодня учится работать с цифровыми командами так же осознанно, как когда-то учился управлять живыми, достанется главное конкурентное преимущество завтрашнего дня — умение управлять коллективным интеллектом своего бизнеса.