🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Во-первых, если у вас большая компания, то ваше SaaS-решение, скорее всего, уже умеет распознавать чеки и предварительно одобрять расходы (а еще его создатели тоже не дураки и встроили туда LLM, которая может и вопросы позадавать). А во-вторых, это самое SaaS-решение, скорее всего, после одобрения расходов автоматически передает их в ERP, а агент такого не умеет, а чтобы научился, нужно его с ERP-системой сопрягать через API, а это уже вполне себе ИТ-проект (хоть и небольшой), где нужны самые настоящие инженеры, а не вайб-простихосспади-кодеры.
Во-вторых, без Матильды все равно не обойтись. Иногда потому, что агенты имеют обыкновение галлюцинировать, а иногда – потому что агента к ответственности не привлечешь, а человека – можно. Собственно, наше глубокое убеждение, что в далеком прекрасном будущем только эта функция у человека и останется – нести её, родимую, ответственность.
В-третьих, агентские системы (то есть несколько агентов, которые общаются друг с другом, передают данные в зависимости от принятых решений и вызывают хьюмана, когда это необходимо) – это пока штука максимально ненадежная. Нормальных стандартизированных сред для их размещения пока почти нет. Конечно, все приличные бигтехи такие среды уже разрабатывают, но зрелость этого способа автоматизации для сложных многоступенчатых процессов стоит ждать совершенно непонятно когда.
Голубая мечта агентофилов от эйчара (к коим мы себя относим) – это «агент-как-сотрудник», который получит права доступа как у сотрудника, и с этими правами будет логиниться в разные системы, брать оттуда данные, делать выводы, аналитику и рекомендовать решения для хьюмана, а тот будет пить кофе и только иногда с важным видом нажимать «Да» или «Неа». Более того, ведущие производители LLM уже научили своих агентов логиниться в разные системы как человек, так что до этого момента, может, и недалеко.
Но он еще не тут, и прямо сейчас эти самые агенты через раз творят лютую дичь, а еще их очень легко хакнуть с помощью довольно простых средств.
Мы при этом мы не будем недооценивать значимость использования LLM в чисто эйчарских кейсах типа «обнови учебный материал, основываясь на изменениях в политиках и практиках, которые лежат вот тут» или «прочитай все стопицот отзывов на наших пятьдесят сотрудников и скажи, кто из них самый токсик», и тем более индивидуальных кейсах типа «предложи 5 аргументов за или против того, чтобы удерживать людей против нанимать, и дай источники». Это огромная экономия времени и сил, и это круто.
В общем, если вы эйчар, то мы вам рекомендуем поднимать ИИ на флаг, но не очень высоко, и размахивать этим флагом с некоторой осторожностью, а лучше тихонечко пробовать без особой огласки, чтобы не оказаться на месте основателя Кларны.
Если у вас маленькая быстрорастущая компания почти совсем без автоматизации с простыми процессами, то у вас довольно много возможностей для быстрых побед и ускорения собственной работы, и это дело может помочь вам не нанимать некоторое время дополнительных людей. Вам только понадобится один дружественный инженер, чтобы иногда кодить и постоянно оскорбительно шутить про гуманитариев.