Сегодняшняя повестка ясно дает понять: бизнесу нужны не цифровые гении, а неутомимые бюрократы. Истинная ценность ИИ кроется в черновой работе, ведь даже миллиарду интеллектуалов потребовалась бы армия клерков для проверки их гипотез. Именно поэтому фокус смещается на автоматизацию процессов и создание правильной инфраструктуры.
Симптоматично, что с выходом нового поколения моделей меняются и правила разработки. Руководство по GPT-6 показывает, что излишний микроменеджмент теперь только вредит: моделям нужны рамки полномочий для делегирования задач субагентам, а не жесткие скрипты. А для тех, кому не хватает стандартного функционала, Anthropic превратила Claude Code в гибкую платформу, позволяя переписывать логику ассистента на лету с помощью TypeScript-модов.
Проблема нехватки данных для обучения таких агентов тоже решается масштабно. ServiceNow запустила проект AutoSynthData, где гигантские мультимодальные модели генерируют синтетические сценарии для тренировки корпоративных помощников.
Как это работает на практике, показывает опыт Chatham Financial, где время проверки сделок сократили в семь раз. Но чтобы достичь таких результатов, компаниям придется пересмотреть ИТ-стратегию. Любая кастомизация базовых систем теперь считается налогом на ИИ, так как агентам нужны стандартизированные API, а не запутанные корпоративные монолиты.