Если мы хотим, чтобы агентный искусственный интеллект создавал совокупную ценность, мы должны сначала перепроектировать операционную модель, которая его окружает, пишет в корпоративном блоге Сэм Хиггинс, вице-президент и главный аналитик Forrester.

Я люблю аксиомы, что-то легко запоминающееся, быстро произносимое и достаточно убедительное, чтобы остаться в памяти. Своим старшим сыновьям я часто говорил: «Если сомневаешься, не делай». Моему младшему сыну, у которого аутизм, я говорю: «Оставайся рядом; будь в безопасности». Это короткие фразы с большим смыслом, которые помогают в момент, когда времени мало, а ставки высоки.

Вероятно, именно поэтому такие идеи, как закон Мура, закон Амары и закон Паркинсона, продолжают находить отклик у технологических лидеров. Они помогают нам придерживаться простых идей, когда мы осмысливаем внедрение, ценность и реализацию технологий в масштабе. Они помогают нам оставаться на верном пути и поддерживать наших сотрудников, когда нарастает ажиотаж в СМИ, презентации консультантов становятся все толще, а эксперты LinkedIn заполняют наши ленты уверенностью. И это подводит меня к закону Конвея.

Выбор платформы — не отправная точка

Я несколько раз в неделю провожу семинар для клиентов под названием «Преодоление препятствий на пути внедрения ИИ в масштабах организации». Недавно один из клиентов сказал: «Закон Конвея срабатывает каждый раз. Мы хотим внедрить системы, прежде чем заняться бизнесом... и каждый раз получаем тот же результат: системы оказываются такими же несовершенными, как и наши организации». Другими словами: начните с операционной модели и организационной структуры, а затем ориентируйте платформы на соответствующие области.

Одна из главных ошибок в области ИИ сейчас — это убеждение, что ответ кроется в основном в выборе правильной платформы, модели или стека поставщика. Это не так. Если операционная модель неясна, фрагментирована или создана для более ранней эпохи работы, система ИИ унаследует эти недостатки и воспроизведет их со скоростью машины. Вот почему закон Конвея снова кажется таким актуальным: системы не выходят за рамки организаций — они их зеркалируют. А в эпоху агентного ИИ они усиливают худшие из их особенностей: разобщенность, политику и многое другое.

Начните с вашей организации и ваших людей

Этот момент лежит в основе наших исследований когнитивной операционной модели, интеллектуального предприятия и архитектуры, ориентированной на навыки. И основная предпосылка этих исследований — парадокс производительности ИИ: преимущества рассеиваются внутри операционных моделей, разработанных для работы, выполняемой исключительно людьми и основанной на задачах. Прикручивание агентов к вчерашним ролям, рабочим процессам и правам принятия решений — это эффективное с точки зрения маркетинга внедрение технологий компаниями, которым необходимо максимизировать оценку IPO, чтобы получить капитал, необходимый для подпитки денежной печи ИИ.

Вот почему переход от генеративного ИИ к агентному ИИ так важен. Генеративный ИИ был разминкой: агентный ИИ меняет правила игры, потому что мы переходим от промптов к планам. Эти системы теперь извлекают информацию, принимают решения, запускают процессы, уведомляют и действуют. Это смещает акцент с качества результатов на управление, подотчетность, координацию и легитимность — особенно в государственном управлении, где объяснимость, справедливость и общественное доверие являются незыблемыми.

Почему важно изменение операционной модели

Если ваша операционная модель разрознена, фрагментирована, перегружена передачей задач и построена на исключительно человеческом понимании работы, ваша система ИИ будет отражать эту сложность. Агенты будут выбираться, развертываться и управляться в соответствии с теми же линиями разлома. Результат? Дублирование возможностей, фрагментированный контекст, непоследовательный контроль и точечные решения, маскирующиеся под трансформацию.

Закон Конвея объясняет, почему сдвиг операционной модели так важен. По своей сути, агентный ИИ — это проблема архитектуры работы и шок для операционной модели. Если агенты все чаще становятся исполнителями рутинной когнитивной работы по умолчанию, то организация должна быть перестроена с учетом этой реальности. Роли, рабочие процессы, пути эскалации, управленческие предположения и модели подотчетности — все меняется. В противном случае, технология просто автоматизирует археологию современных предприятий.

Почему важны навыки и контекст

Именно поэтому мы побуждаем людей отходить от мышления, основанного на конкретных сценариях использования, и рассматривать навык как атомарную единицу дизайна. Сценарий использования описывает проблему, которую необходимо решить. Навык описывает ограниченные когнитивные возможности, которые можно повторно использовать, которыми можно управлять и комбинировать в разных ролях и рабочих процессах. Организация портфелей агентных систем вокруг изолированных сценариев использования приводит к хрупким, разрозненным развертываниям, которые сопротивляются масштабированию. Организация вокруг навыков создает условия для компоновки, управления и устойчивых изменений операционной модели: динамичных, гибких и адаптивных.

Другая половина этого — контекст. Одних только возможностей недостаточно. Реальная компетентность зависит от окружающего семантического слоя политики, лексики, памяти, следов принятия решений, неявных знаний и организационной логики. Без согласованного способа выявления и управления контекстом агентные системы будут зеркалировать недостающие знания предприятия, фрагментированную интерпретацию политики, слабую подотчетность и растущие затраты.

Почему закон Конвея имеет значение

Если бы мне пришлось превратить закон Конвея в практический контрольный список для руководителей в эпоху агентного ИИ, он бы звучал так:

  • Начать с операционной модели. Пусть платформа следует за работой, проблемными областями и результатами, которых организация должна достичь.
  • Создавать многократно используемые организационные возможности. Разрабатывайте навыки, роли, рабочие процессы и структуры управления, которые накапливаются в различных сценариях использования.
  • Рассматривать контекст как организационный интеллект. Сделайте политику, знания, память и логику принятия решений машиночитаемыми, управляемыми и доступными в точке работы.
  • Разрабатывать агентов, ориентируясь на организацию, которой вы хотите стать. Агенты усиливают систему, в которой они работают, включая ее сильные стороны, недостатки и модель подотчетности.

Для меня в этом заключается современная ценность закона Конвея. В головокружительном вихре перемен, в котором мы находимся, если мы хотим, чтобы агентный ИИ создавал совокупную ценность, мы должны сначала перепроектировать операционную модель, которая его окружает. Вот почему наши текущие исследования так сосредоточены на структуре, контексте и перепроектировании самой работы. В противном случае мы не построим будущее работы — мы автоматизируем прошлое. Так что запомните: «Операционные модели обеспечивают результаты».