Іноді найкращий результат пілоту ШІ — це відмова від створення ШІ-агентів
Іноді найкращий результат пілоту ШІ — це відмова від створення ШІ-агентів
Аналіз корпоративного досвіду впровадження ШІ-агентів показує, що іноді кращим результатом пілоту є не запуск агента, а спрощення бізнес-процесів та усунення зайвих операцій.
Іноді найкращий результат пілоту ШІ — це відмова від створення ШІ-агентів.
Виступаючи на конференції TNF, директор з цифрових та інформаційних технологій компанії СІБУР Антон Рубенчик поділився неочевидним спостереженням: якщо серйозно та детально описати правила бізнес-процесу, частина запланованих ШІ-агентів виявиться непотрібною.
Це твердження звучить майже парадоксально, адже в індустрії ШІ-лідерство часто оцінюють за кількістю запущених агентів. Однак у СІБУРі діє інша логіка. Компанія активно експериментує з ШІ-агентами, тестує нові сценарії використання та прагне до більшої автономності процесів. Проте результат пілотного проєкту оцінюють не за фактом впровадження технології, а за тим, що реально змінилося в роботі: чи стало менше ручних операцій та повторних погоджень.
Сам пілотний проєкт виконує також функцію діагностики. Поки команда намагається пояснити агенту, звідки брати дані та за якими правилами приймати рішення, на поверхню спливають критичні проблеми: розриви між системами, неописані винятки та неформальні звички, на яких фактично тримався весь процес.
Після такого глибокого аналізу часто стає зрозуміло, що задачу можна вирішити дешевше та надійніше без використання LLM — наприклад, виправити інтеграцію між системами, прибрати зайве погодження або записати правило у вигляді звичайного алгоритму.
У підсумку агент може не вийти в промислову експлуатацію, але сам бізнес-процес стає коротшим, прозорішим та ефективнішим. Це цілком гідний результат технологічного експерименту.
Чому це важливо
АналітикаЦей кейс демонструє, що впровадження ШІ має бути інструментом оптимізації, а не самоціллю. Діагностична цінність пілотів часто перевищує прямий ефект від агентів.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
15 промптів для створення агентів у Claude Code
Claude Code вміє працювати не лише через основний діалог, а й через субагентів — окремі конфігурації з власним системним промптом, обмеженим набором інструментів і, за потреби, окр...
Claude Code Projects: як один ШІ координує команду автономних агентів
Глибокий аналіз Claude Code Projects: архітектура Coordinator та Threads, паралельні гілки, спільна пам'ять MEMORY.md та управління хмарними агентами.
Бенчмарки для агентів: GAIA та SWE-bench
Нове покоління суворих практичних бенчмарків для оцінки автономності штучного інтелекту. GAIA тестує мультимодальні завдання у відкритому вебі з файлами та браузером, а SWE-bench перевіряє здатність агентів знаходити та виправляти справжні баги у великих репозиторіях GitHub.
Зациклення агентів та захист бюджету (Infinite Loops)
Аварійний стан автономного агента, за якого він потрапляє у нескінченну рекурсивну петлю дій через повторювану помилку або неможливість досягти мети. Розглядаються механізми захисту гаманця: жорсткі ліміти кроків (Max Steps), ліміти витрат (Spend Caps) та детекція циклічності.