Лучший корпоративный ИИ — тот, который сотрудники почти не замечают23.10.2026 17:30

Представлено Capital One

Теперь ИИ помогает командам за считаные минуты превращать идею в работающий прототип. Самое сложное — решить, что создавать, предоставить нужный контекст, встроить решение в реальные рабочие процессы и определить, можно ли на него положиться.

Каждый новый инструмент может также создавать ещё один интерфейс, которым нужно управлять, ещё один промпт, который нужно освоить, и ещё один рабочий процесс, в котором сотрудникам предстоит разобраться. Лучшие корпоративные технологии должны снижать эту нагрузку, помогая людям сосредоточиться на работе, требующей здравого смысла, опыта и человеческого общения.

Моя карьера привела меня от электротехники к обеспечению качества, а затем — от разработки платформ и серверной части к масштабным внедрениям технологий. Этот путь научил меня оценивать технологии по тому, что они позволяют делать людям, а не по тому, насколько заметны сами технологии.

По мере того как ИИ берёт на себя исполнение, ценность инженерной работы смещается на ранние этапы

ИИ меняет круг задач, за которые отвечают инженеры. По мере того как агенты и фреймворки берут на себя всё больше рутинной реализации, инженеры могут тратить меньше времени на преобразование известных требований в код и ручную сборку типовых компонентов. Вместо этого они могут сосредоточиться на постановке задач, проектировании архитектуры, экспериментах и определении критериев качества.

Это делает знание предметной области ещё важнее. Например, специалист, работающий в сфере операций с кредитными картами, может понимать рабочий процесс глубже, чем почти кто-либо ещё в компании. Технической команде нужен этот контекст, чтобы создать полезное решение. ИИ может помочь с исполнением, но без участия людей, понимающих суть работы, он не сможет определить, каких целей должен достигать рабочий процесс.

В Capital One мы даём инженерам больше возможностей для стратегических решений и побуждаем их задавать такие вопросы: Какую проблему клиента мы на самом деле пытаемся решить? Как это повлияет на опыт сотрудников? Что необходимо более широкой системе, чтобы это заработало? Как подготовить людей к эффективной работе с ИИ?

По мере сокращения циклов разработки узкими местами становятся архитектура, интеграция, тестирование, проверка и готовность к запуску в промышленную эксплуатацию. Для решения этих задач необходимы дисциплинированные эксперименты, основанные на научном методе.

Начните с гипотезы. Попробуйте. Покажите, что получилось. Поделитесь результатом. Затем используйте полученные знания, чтобы решить, что делать дальше. Результаты — положительные или отрицательные — должны определять следующий шаг, а не служить оправданием уже принятого решения.

Для технических специалистов это также означает готовность вместе с создателями, изначально ориентированными на ИИ, смотреть на вещи свежим взглядом и признавать, что глубокий опыт в предметной области необходимо сочетать с постоянным обучением.

Как выглядит «скрытая инновация» в корпоративном ИИ

В корпоративных технологиях успех часто означает, что сотрудник выполняет свою работу, не задумываясь о технологиях. Если ему приходится прерываться, переключаться между инструментами, осваивать сложный интерфейс или становиться экспертом по разработке промптов, значит, дизайн ещё можно улучшить.

Я представляю свою команду как Q из фильмов о Джеймсе Бонде. Q создаёт инструменты и системы, которые позволяют агенту на месте сосредоточиться на задании. Пользователю не нужно изучать механизмы, лежащие в основе его опыта. Технология должна работать незаметно, быть простой и не мешать.

В Capital One мы создаём интеллектуальные платформы и решения для сотрудников, одновременно масштабируя сложную финансовую инфраструктуру в облаке для десятков тысяч сотрудников и более чем 100 миллионов клиентов. Наша цель — следовать за ходом работы и устранять ненужные препятствия.

Эффективный опыт взаимодействия с ИИ может выглядеть так: нужная информация появляется в нужном месте, следующий шаг становится проще или сложный процесс упрощается без необходимости менять привычный способ работы. Например, это может быть рабочий процесс, сокращённый с 12 шагов до двух, или платформа для сотрудников, где ручную разработку промптов заменяет интуитивно понятная автоматизация.

Как проектировать незаметный ИИ и создавать команды, которые за ним стоят

В корпоративных системах успех определяется не только тем, сколько людей могут получить к ним доступ. Не менее важно, остаётся ли система полезной в разных рабочих процессах, командах и контекстах, не усложняя работу и не заставляя людей осваивать новую систему.

Одна из причин, по которой мне нравится создавать корпоративные технологии, — короткая цепочка обратной связи. Сотрудник может написать мне или остановить меня в коридоре и сказать: «У меня возникла проблема с этим». Такая прямая обратная связь может выявить важные особенности пользовательского опыта, которые не видны на панели мониторинга.

Когда технология обслуживает десятки тысяч сотрудников, небольшие дизайнерские решения повторяются в тысячах рабочих ситуаций. В таком масштабе прямая обратная связь крайне важна. Она помогает командам понять, где система мешает работе, скорректировать дизайн и убедиться, что решение подходит для самых разных контекстов.

Чтобы создавать технологии, которые работают так незаметно и интуитивно, нужен столь же продуманный подход к человеческой стороне инженерной работы. Переход на ИИ неизбежно сопровождается неопределённостью и трудностями: людям приходится осваивать новые навыки и переосмысливать, что значит быть экспертом. Для создания незаметного ИИ нужна культура лидерства, основанная на трёх ключевых принципах:

Развитие взаимодополняющих талантов: Инициатива, ориентированная на ИИ, требует разнообразия специалистов: глубоких экспертов в предметной области, создателей решений с изначальной ориентацией на ИИ и сотрудников, повысивших квалификацию. Эффективные лидеры создают условия, в которых сотрудники могут проявлять инициативу, внедрять инновации и развиваться.

Отказ от эго в работе: Трансформация с помощью ИИ заходит в тупик, когда лидеры делают вид, что знают все ответы. Настрой новичка позволяет командам смело экспериментировать, проверять гипотезы и выбирать решения, которые действительно работают.

Эмпатичное сопровождение: Во времена быстрых перемен самые эффективные лидеры — не те, кто громче всех говорит. Это наставники, которые не боятся показывать уязвимость, внимательно слушают, учитывают разные точки зрения и устраняют препятствия, чтобы команды могли работать точно и безопасно.

Когда культура проектирования сочетается с эмпатичным лидерством, технология перестаёт быть дополнительной задачей, которой должны заниматься сотрудники, и становится естественной частью их повседневной работы.

Преимущество — в том, что люди могут делать благодаря технологиям

ИИ — помощник и инструмент, расширяющий возможности, но сам по себе он не является стратегией. Долгосрочное преимущество получат организации, которые используют ИИ, чтобы сделать работу понятнее, целенаправленнее и человечнее.

Лучший корпоративный ИИ — возможно, тот, которого сотрудник почти не замечает. Он помогает принять решение, избавляет от лишних усилий и затем отходит в сторону. В таком случае заметный результат — не модель, а человек, который лучше справляется со своей работой.

Морин Жюль-Перес — исполнительный вице-президент по корпоративным технологиям в Capital One.

Спонсируемые статьи — это материалы, подготовленные компанией, которая оплачивает публикацию или состоит в деловых отношениях с VentureBeat; такие материалы всегда чётко помечены. Чтобы узнать больше, свяжитесь с нами: sales@venturebeat.com.

Полный текст статьи читайте на VentureBeat.ru