Новая эпоха внедрения компьютеров: ИИ
Мы находимся в начале нового цикла внедрения компьютеров в жизнь:
- в 90ые и 0ые на каждом рабочем месте появились компьютеры и АРМы (автоматизированные рабочие места)
- далее сотовые и соответствующие мобильные приложения
Это с точки зрения железа, а с точки зрения бизнес-софта:
- проекты автоматизации с кастомной разработкой
- SaaS для более стандартных случаев
Естественно, проекты автоматизации часто приводят к сокращению кол-ва сотрудников и/или снижению требований к ним.
Сейчас уже большинство компаний автоматизировались. И только требуются изменения существующих систем в след за изменением бизнеса.
Но вот появились ИИшки. И оказалось, что теперь можно автоматизировать дополнительно еще больше бизнес процессов.
Например, автоматически или полуавтоматически отвечать на вопросы и рецензии на маркетплейсах. В отличие от разработки (где за несколько часов легко потратить 100 млн токенов) ответы на вопросы пользователей копеечные (особенно по сравнению со стоимостью любого живого человека).
А еще ИИ стараются продавать за токены или кредиты. И основанные на ИИ продукты так же (хочешь или не хочешь) продаются за токены.
По железу ИИ мало приносят изменений на уровне компании: скорее всего нужно использовать облачное решение от крупного поставщика. Со временем появятся и свои сервера, но сначала все должно устояться (производители ИИ достигнуть предела роста и за ними поспеть производители железа). На глобальном уровне дата-центры для ИИ оказывают серьезное влияние, но это не уровень отдельных компаний пока что.
Кратко:
- новые проекты автоматизации с кастомной разработкой
- новые SaaS, но уже с оплатой за использование (токены)
- новое железо (арендованное уже сейчас, собственное позже)
Что автоматизировать
Тут важно понимать, что, как и раньше, принципы автоматизаций остаются те же:
- высокая экономия, низкие затраты на внедрение и низкие риски – так выбираем приоритеты
- лучше, если сам бизнес понимает какие процессы можно ИИ автоматизировать
- процессы должны быть: автоматизированный бардак только быстрее убьет компанию
- нужен эксперт в предметной области: без него нужно будет больше раз переделывать и успех под вопросом
Как автоматизировать
Пока что лучших практик мало, есть, скорее, направления.
Есть 3 степени автоматизации:
- чистые (без особых настроек) чаты, Cowork и постоянные “телеграмм” агенты
- то же, но добавляем свои и чужие скилы с MCP и консольными утилами (для стабильности результатов, где не нужно уже думать, а нужно исполнить)
- workflow-системы, когда запускается несколько агентов в какой-то последовательности
Это все было для самостоятельной работы. В рамках компании уже то же самое делается централизованно. Сейчас популярны следующие фреймворки: langchain, langgraph, crewai, autogen.
ИИ нужно добавлять только там, где нужно, остальное лучше написать как обычный софт (надежней и дешевле – без токенов каждый раз).
Если получается без workflow, а через навык, то лучше через навык: и быстрее, и проще, и дешевле.
UI может быть:
- веб – как и раньше
- десктоп – как и раньше
- api – как и раньше
- мобильное приложение – как и раньше
- чат-бот – новое, раньше мало было, т.к. плохо общались
- MCP, cli, skill – для переиспользования в других ИИ