Представляем OpenAI Frontier05.02.2026 06:00

ИИ позволил командам браться за задачи, о которых раньше они только говорили, но никогда не выполняли. На самом деле, 75% сотрудников предприятий говорят, что ИИ помог им выполнять задачи, которые раньше были им не по силам. Мы слышим об этом в каждом отделе, а не только в технических командах. Способ выполнения работы изменился, и предприятия начинают ощущать это в полной мере.

Мы наблюдали это на практике с более чем 1 миллионом компаний за последние несколько лет. На крупном производственном предприятии агенты сократили время работы по оптимизации производства с шести недель до одного дня. Глобальная инвестиционная компания внедрила агентов во весь процесс продаж, чтобы высвободить более 90% времени торговых представителей для общения с клиентами. А крупный производитель энергии помог увеличить объем производства на 5% с помощью агентов, что приносит более миллиарда дополнительного дохода.

Это происходит у лидеров в области ИИ во всех отраслях, и давление с целью не отставать растет. Тормозит их не интеллект моделей, а то, как агенты создаются и работают в их организациях.

Сегодня мы представляем Frontier — новую платформу, которая помогает предприятиям создавать, развертывать и управлять ИИ-агентами, способными выполнять реальную работу. Frontier наделяет агентов теми же навыками, которые необходимы людям для успешной работы: общим контекстом, адаптацией (онбордингом), практическим обучением на основе обратной связи, а также четкими правами доступа и ограничениями. Именно так команды переходят от изолированных вариантов использования к ИИ-коллегам, работающим во всей компании.

HP⁠, Intuit⁠, Oracle⁠, State Farm⁠, Thermo Fisher⁠ и Uber⁠ входят в число первых внедривших Frontier, а десятки существующих клиентов, включая BBVA⁠, Cisco⁠ и T-Mobile⁠, уже опробовали подход Frontier для обеспечения работы некоторых из своих самых сложных и ценных ИИ-задач.

Компании уже перегружены разрозненными системами и управлением, распределенными по облакам, платформам данных и приложениям. ИИ сделал эту фрагментацию более заметной, а во многих случаях — более острой. Агенты теперь развертываются повсеместно, и каждый из них изолирован в том, что он может видеть и делать. Каждый новый агент может в итоге добавить сложности вместо помощи, поскольку у него недостаточно контекста для качественного выполнения работы.

По мере роста возможностей агентов разрыв в возможностях между тем, что могут делать модели, и тем, что команды могут реально развернуть, увеличивается. Этот разрыв обусловлен не только технологиями. Команды все еще накапливают знания, чтобы перевести агентов из стадии ранних пилотных проектов в реальную работу так же быстро, как совершенствуется ИИ. Только в OpenAI что-то новое выпускается примерно каждые три дня, и этот темп ускоряется.1 Успевать за этим означает соблюдать баланс между контролем и экспериментированием, и добиться этого непросто.

Предприятия чувствуют необходимость разобраться с этим прямо сейчас, потому что разрыв между первыми лидерами и всеми остальными быстро растет.

Мы поняли, что командам нужны не просто лучшие инструменты, решающие отдельные кусочки головоломки. Им потребовалась помощь в выводе агентов в продакшн с помощью комплексного подхода к созданию, развертыванию и управлению агентами.

Мы начали с того, как предприятия уже масштабируют людей. Они создают процессы онбординга. Они передают институциональные знания и внутренний язык. Они позволяют учиться на опыте и улучшать производительность посредством обратной связи. Они предоставляют доступ к нужным системам и устанавливают границы. ИИ-коллегам нужно то же самое.

Чтобы ИИ-коллеги действительно работали, важны несколько вещей:

• Они должны понимать, как работа фактически выполняется в различных системах.
• Им нужен доступ к компьютеру и инструментам для планирования, действий и решения реальных проблем.
• Они должны понимать, что означает качественный результат, чтобы качество росло по мере изменения работы.
• Им нужны идентификатор, разрешения и границы, которым команды могут доверять.

И все это должно работать во множестве систем, часто распределенных по нескольким облакам. Frontier работает с уже имеющимися у команд системами, не заставляя их менять платформу. Вы можете объединить существующие данные и ИИ там, где они находятся, а также интегрировать уже используемые приложения с помощью открытых стандартов. Это означает отсутствие новых форматов и отсутствие необходимости отказываться от уже развернутых агентов или приложений.

Суперсила этого подхода заключается в том, что ИИ-коллеги доступны и полезны через любой интерфейс, не будучи заперты в рамках единого пользовательского интерфейса или приложения. Они могут сотрудничать с людьми везде, где происходит работа, будь то взаимодействие с ChatGPT, через рабочие процессы с Atlas или внутри существующих бизнес-приложений. Это справедливо независимо от того, разработаны ли агенты собственными силами, приобретены у OpenAI или интегрированы от других вендоров, которых вы уже используете.

Каждый эффективный сотрудник знает, как устроен бизнес, где хранится информация и как выглядят правильные решения.

Frontier объединяет изолированные хранилища данных, CRM-системы, инструменты для обработки заявок и внутренние приложения, чтобы наделить ИИ-коллег тем же общим бизнес-контекстом. Они понимают, как течет информация, где принимаются решения и какие результаты имеют значение. Это становится семантическим слоем для предприятия, к которому все ИИ-коллеги могут обращаться для эффективной работы и коммуникации.

При наличии общего контекста агенты должны иметь возможность реально выполнять работу.

Команды по всей организации, как технические, так и нетехнические, могут использовать Frontier для найма ИИ-коллег, которые берут на себя множество задач, выполняемых людьми на компьютере. Frontier дает ИИ-коллегам возможность рассуждать над данными и выполнять сложные задачи, такие как работа с файлами, запуск кода и использование инструментов, и все это в надежной открытой среде выполнения агентов. По мере работы ИИ-коллеги выстраивают воспоминания, превращая прошлые взаимодействия в полезный контекст, который со временем повышает производительность.

После развертывания ИИ-коллеги могут работать в локальных средах, корпоративной облачной инфраструктуре и средах выполнения на базе OpenAI, не заставляя команды заново изобретать то, как делается работа. А для задач, чувствительных ко времени, Frontier уделяет первоочередное внимание доступу с низкой задержкой к моделям OpenAI, чтобы ответы оставались быстрыми и стабильными.

Чтобы агенты были полезны с течением времени, им нужно учиться на опыте, точно так же, как это делают люди.

Встроенные средства для оценки и оптимизации производительности дают человеческим менеджерам и ИИ-коллегам четкое понимание того, что работает, а что нет, благодаря чему хорошее поведение со временем закрепляется. Со временем ИИ-коллеги учатся распознавать качественный результат и лучше справляются с наиболее важными задачами.

Именно так агенты превращаются из впечатляющих демоверсий в надежных командных игроков.

Frontier гарантирует, что ИИ-коллеги действуют в рамках четких границ. У каждого ИИ-коллеги есть своя собственная идентичность с явными разрешениями и защитными механизмами. Это позволяет уверенно использовать их в чувствительных и регулируемых средах. Корпоративная безопасность и управление⁠ встроены по умолчанию, поэтому команды могут масштабироваться, не теряя контроля.

Преодоление разрыва в возможностях — это не просто технологическая проблема.

Мы годами тесно сотрудничали с крупными предприятиями над сложными внедрениями ИИ, поэтому мы видели, что работает, а что нет. Теперь мы помогаем командам применять эти уроки к их самым сложным задачам.

Мы объединяем инженеров OpenAI по практическому внедрению (FDE) с вашими командами, работая рука об руку, чтобы помочь вам выработать лучшие практики создания и запуска агентов в продакшне.

Инженеры FDE также обеспечивают командам прямую связь с командой исследований OpenAI (OpenAI Research). По мере развертывания агентов мы учимся не только тому, как улучшать ваши системы вокруг модели. Мы также узнаем, как сами модели должны развиваться, чтобы быть более полезными для вашей работы. Этот цикл обратной связи — от вашей бизнес-проблемы к развертыванию, исследованиям и обратно — помогает обеим сторонам двигаться быстрее.

Автор

Источники