Компании переходят от экспериментов с ИИ к реальной работе, и им нужны специалисты, которые будут управлять «цифровыми сотрудниками». Разбираем роль Agent Manager.
3 мин
По мере того как автономные ИИ-агенты выходят из лабораторий и начинают выполнять реальные бизнес-задачи, компании сталкиваются с неожиданной проблемой: этими цифровыми сущностями нужно управлять так же, как и живыми людьми. В ответ на этот вызов в корпоративном мире формируется новая роль — менеджер агентов (Agent Manager).
Harvard Business Review в своем материале отмечает, что эта позиция становится критически важной для перевода стратегических планов в надежные результаты. Если раньше мы говорили о «промпт-инженерах», которые пишут запросы, то теперь речь идет о полноценных руководителях, отвечающих за обучение, сотрудничество, эффективность и безопасность целых «флотов» ИИ-агентов.
Вспомните, как появились менеджеры по продукту (Product Managers) во время революции программного обеспечения. Тогда бизнесу потребовались люди, способные переводить язык кода на язык пользовательской ценности. Сейчас происходит похожий сдвиг, но уже в сфере искусственного интеллекта.
До недавнего времени ИИ воспринимался как инструмент — сложный калькулятор или генератор текста. Однако современные агенты способны действовать автономно: принимать решения, взаимодействовать с другими системами и выполнять цепочки задач. Это меняет парадигму: ИИ становится не просто софтом, а своего рода «цифровым сотрудником» в гибридной рабочей силе.
В качестве примера приводится опыт Зака Стаубера из Salesforce, который управляет группой генеративных ИИ-агентов в службе поддержки. Его рабочий день начинается не с проверки почты, а с анализа данных. «Данные, данные, данные. Я начинаю и заканчиваю день в информационных панелях, картах показателей и мониторинге наблюдаемости агентов», — описывает он свою рутину.
Изображение из источника
Работа такого менеджера напоминает деятельность обычного руководителя отдела, но с поправкой на цифровую природу подчиненных:
Появление роли менеджера агентов сигнализирует о зрелости технологии. Компании перестают играть с нейросетями и начинают встраивать их в операционные процессы. Это требует новых компетенций, которые находятся на стыке нескольких дисциплин:
Это также решает проблему ответственности. Когда ИИ совершает ошибку, виноват не абстрактный алгоритм, а конкретный менеджер, который неправильно настроил процесс обучения или мониторинга.
Компании вводят роль менеджера агентов (Agent Manager) — специалистов, которые управляют эффективностью, обучением и безопасностью автономных ИИ-систем, подобно управлению живыми сотрудниками.
Управление ИИ смещается от технической поддержки (инженеры) к операционному менеджменту: агентов теперь нужно «менторить» и контролировать через KPI, как обычный персонал.
Скорее всего, в ближайшие годы мы увидим стандартизацию этой профессии. Появятся четкие методологии управления агентами, аналогичные Agile или Scrum в разработке ПО. Роль менеджера агентов станет такой же привычной, как роль тимлида или руководителя проекта.
Главный вызов для бизнеса сейчас — не просто купить доступ к мощной нейросети, а воспитать или нанять людей, способных эффективно управлять этой мощностью. Те, кто первыми выстроят грамотную структуру менеджмента ИИ-агентов, получат значительное преимущество в скорости и качестве операционных процессов.
