Команды, внедряющие искусственный интеллект в корпоративной среде, столкнулись с серьёзной проблемой. Проблема не в том, что модели не могут «мыслить», а в том, что рабочие процессы в компаниях никогда не были созданы для работы с автономными агентами. Задачи не выполняются, передача данных между этапами нарушается, и проблема усугубляется, когда организации пытаются интегрировать агентов глубже в свои внутренние системы. На рынке появляется новый архитектурный уровень для решения этой задачи — системы управления исполнением процессов, которые накладывают четкую, предопределённую структуру на те процессы, которые должны выполняться агентами.
Одна из компаний, продвигающих этот подход, — Salesforce. Она представила новую платформу для управления рабочими процессами, которая превращает внутренние процессы компании в набор задач для выполнения специализированными агентами. Пользователи могут загрузить свои собственные процессы или использовать один из готовых шаблонов (Blueprint), предоставленных Salesforce. Затем Agentforce Operations разбивает этот процесс на задачи для агентов.
Санжна Парулекар, старший вице-президент по продуктам в Salesforce, объяснила в интервью, что проблема заключается в том, что многие корпоративные процессы не созданы для агентов. «Мы наблюдали у клиентов, что часто ошибки в процессе уже содержатся в документе требований к продукту. Когда этот документ загружается в систему, она не работает должным образом. Мы можем оптимизировать процесс, удалить некоторые элементы и заменить их агентами», — сказала Парулекар.
Без этого уровня контроля компании рискуют внедрить агентов, которые увеличивают затраты, а не решают проблемы рабочих процессов.
Процессы должны работать для агентов, а не только для людей
Компании, внедряющие агентов, получают дорогостоящий урок: их рабочие процессы были построены вокруг пробелов в человеческом суждении, а не вокруг исполнения машинами. Процессы, которые развивались годами через импровизации — нечётко определённые шаги, неявные решения, координация, зависящая от того, что люди знают, что делать дальше — разрушаются, когда агенты пытаются выполнить их буквально.
Даже если AI-система имеет доступ ко всей корпоративной информации, она не сможет выполнить задачи, если не понимает, что именно должна делать.
Парулекар отметила, что её команда обнаружила, что фокусировка на ключевых элементах процесса и его разбиение на более явные шаги и подпроцессы делает систему более предопределённой. Затем, когда платформы, такие как Agentforce Operations, добавляют агентов, эти агенты уже знают свои конкретные задачи.
«Это заставляет компании переосмыслить свои процессы и добавляет наблюдаемость благодаря модели трассировки сессий в системе», — сказала она. Парулекар добавила, что в систему можно внедрить проверки человеком, чтобы процесс был более прозрачным.
Что отличает этот подход от других предложений по автоматизации рабочих процессов? Он не позволяет агентам самостоятельно решать, что делать дальше; система делает это. В отличие от более традиционных инструментов автоматизации, которые распределяют задачи и агентов на основе вероятностных решений, это решение обеспечивает исполнение на основе более предопределённой, детерминированной структуры.
Новая проблема, которую это создаёт
Однако формализация рабочего процесса не исправляет сломанный процесс. Если в процессе есть ошибки, его кодирование для агентов масштабирует и закрепляет проблему. И когда процессы распределены между множеством агентов, проблема смещается от исполнения к управлению: кто владеет процессом, кто его проверяет и как он изменяется при изменении бизнес-условий.
Это заставляет команды критически оценить, что работает для них и что не работает.
Организации должны учитывать, что вместе с системой управления исполнением, предлагаемой платформами типа Agentforce Operations, необходимо назначить ответственного за завершение задач и их успешность.
Брендон Меткалф, основатель и CEO компании по оркестрации рабочего процесса Asymbl, в отдельном интервью сказал, что ключ к успешному выполнению процесса для людей и агентов — общая цель. «Вы должны понимать цель, иначе агент или человек не выполнит задачу успешно. Некто должен управлять этим результатом, который должен быть достигнут. Это может быть человек или агент», — отметил Меткалф.
Барьер переместился. Как выразился Меткалф, вопрос теперь не в том, могут ли агенты «размышлять» над задачей, а в том, является рабочий процесс под ними достаточно логичным для исполнения. Для компаний, которые построили свои процессы вокруг человеческого суждения и институциональной памяти, это более сложная задача, чем просто внедрение более умной модели.
