Выступая на конференции LangChain Interrupt AI Agent Conference, Эндрю Ын представил трезвый взгляд на индустрию искусственного интеллекта, утверждая, что хотя ажиотаж превзошел ожидания, настоящая трансформация заключается в том, как небольшие, уполномоченные команды используют AI-агентов для перестройки архитектуры корпоративных данных.
Ын отметил, что прогресс в области кодирующих агентов удивил даже его самого. Шесть месяцев назад он в основном использовал Claude Code; теперь он комбинирует OpenAI Codex, Gemini CLI и OpenCode. Агенты развиваются настолько быстро, что некогда немыслимые рабочие процессы, такие как написание производственного кода на телефоне, становятся обыденностью.
Однако Ын подчеркнул, что более быстрая разработка программного обеспечения смещает узкие места. Когда код создается в 10–100 раз быстрее, управление продуктом становится новым ограничением. Маркетинг, юридические вопросы, дизайн и комплаенс — все это превращается в точки трения. Функция, созданная за день, но требующая неделю на юридическое согласование, выявляет скрытое организационное сопротивление.
Ын формирует команды от одного до десяти инженеров — генералистов с высоким уровнем контекста, которые используют ИИ не только для кодирования, но и для составления маркетинговых текстов, условий обслуживания и определений продуктов. Эти небольшие кросс-функциональные подразделения движутся с беспрецедентной скоростью, поскольку ИИ обрабатывает первые черновики в различных доменах.
Относительно корпоративного ИИ Ын предостерег от рассмотрения ИИ исключительно как инструмента сокращения затрат. Экономия средств имеет потолок; рост — нет. Он привел примеры из банковской сферы, где ИИ обеспечивает «одобрение кредита за 10 минут» за счет переосмысления всего рабочего процесса. Колл-центры и обслуживание через окна выдачи — другие области, где ИИ стимулирует рост за счет ускорения взаимодействия с клиентами.
Критический посыл Ына был сосредоточен на архитектуре данных. У большинства предприятий данные хранятся в разрозненных системах с разрешениями, разработанными для людей, а не для агентов. Чтобы AI-агенты трансформировали бизнес, компаниям необходимо сделать неструктурированные данные готовыми для агентов. Он предсказал волну крупномасштабной реструктуризации данных, поскольку организации осознают, что готовность агентов является основой для всего остального.
«Компании, которые получат выгоду от агентов, — отметил Ын, — это не те, которые просто автоматизируют существующий процесс, а те, которые способны переосмыслить целые бизнес-системы вокруг рабочих процессов, управляемых агентами».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
