От AI-агентов
к бизнес-ценности
Асхат Уразбаев
Более 15 лет опыта в Agile-трансформациях. Основатель
ScrumTrek и идейный вдохновитель образовательной компании
«Кактус».
Эксперт по внедрению AI в бизнес-процессы. Работал с
компаниями Microsoft, Альфа-Банк и Яндекс, руководил
проектным офисом DataMonsters. Автор книги Lean Data Science и
консультант по внедрению генеративного ИИ в бизнес.
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Стоимость решения сложных когнитивных
задач упала в 60 раз за 3 года
Год
Модель
Стоимость /
1M токенов
Вычислительная
мощность моделей
Стоимость 1 млн
токенов
GPT-4
$30.00
2023
2024
2025
2026
Claude 3 Opus
$15.00
GPT-4.5 / Claude 4
$5.00
GPT-5.3 / Opus 4.6
$0.50
Уровень
ошибок
~15%
~8%
~3%
<0.1%
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Длина задач, которые ИИ способен решать полностью
автономно, удваивается каждые 7 месяцев
2027–2028:
Недели
автономной
работы
2025/2026:
Автономный проект (дни)
Горизонт автономного выполнения задач
(50% task-completion time horizon)
2019
2020
2021
2022
2024:
Сборка фичи end-to-end,
исправление багов (4–6
часов)
2022–2023:
Q&A и короткий код
(минуты)
2023
2024
2025
2026
2027
2028
Время удвоения ≈ 7
месяцев
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Длина задач, которые ИИ способен решать полностью
автономно, удваивается каждые 7 месяцев
Потенциал ИИ и реальное использование по профессиональным категориям
ИИ способен автоматизировать значительную
часть задач во многих профессиональных
категориях — и это лишь вопрос времени
Теоретические возможности
Нынешнее использование
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
AI уже измеримо встроен в саму структуру рабочих
задач
49% рабочих позиций может
использовать AI для ≥ 25% задач
Это не пилоты энтузиастов
Происходит структурный
сдвиг в составе задач
Переучивание и оргдизайн
должны обгонять
технологию
49%
36%
Начало 2025
2026
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Какие задачи ИИ возьмет на себя
Степень стандартизации
правилами и паттернами
(Низкая → Высокая)
Стратегия, сложные
переговоры, Product
Discovery.
Типовые юристы, рутинные
финансовые аналитики,
Support, HR-скрининг,
копирайтинг.
50% white-collar задач
будут замещены в
перспективе 1–5 лет
Доля задач внутри
профессий будет
съедаться быстрее, чем
исчезнут сами
профессии.
Построение доверительных
отношений, сложная
полевая работа.
Часть физических операций
(ожидает развития
робототехники).
Экранность процессов — вся работа происходит на мониторе
(Низкая → Высокая)
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Вертикальные
и горизонтальные
кейсы ИИ
Вертикальные. Общие
инструменты, которые
работают во многих
функциях компании
Горизонтальные.
Глубоко встроенные
решения внутри
конкретных бизнес-
процессов или
индустрий
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Вертикальные и горизонтальные кейсы ИИ
Горизонтальные кейсы
Вертикальные кейсы
Copilot, ChatGPT, поиск
знаний, coding
assistants
AI-продавец, AI-
поддержка, кредитный
скоринг
Примеры
Низкая
Высокая
Сложность внедрения
Минимальная
Глубокая
Интеграция
Почти не меняет
Меняет workflow
Влияние на процессы
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
4 типа ценности от ИИ
Прямое влияние на выручку и юнит-экономику.
Высвобождение трудозатрат, операционная эффективность.
Снижение рисков, предотвращение потерь.
Ускорение цикла экспериментов, принятия решений, накопление
знания о рынке.
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
AI Value Stack
Уровень
Что это
Примеры
Тип ценности
1. Foundation models
Базовые модели
GPT, Claude, Gemini
инфраструктура
2. Horizontal tools
Универсальные AI-инструменты
Copilot, ChatGPT, Notion AI
productivity
3. Function copilots
AI внутри функций
Sales Copilot, HR Copilot
эффективность
операционная
трансформация
4. Vertical AI workflows
AI встроен в процессы
AI-поддержка, AI-sales
5. AI-native business models
AI меняет продукт
AI-first компании
новая экономика
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Уровень автономности
Уровень
Название
Что делает AI
Роль человека
0
AI как инструмент
генерирует текст, код
человек делает всё
1
AI-copilot
помогает выполнять задачи
человек управляет
2
AI-assistant
выполняет часть workflow
человек проверяет
3
AI-agent
выполняет задачи самостоятельно
человек контролирует
4
Autonomous system
управляет процессом
человек задаёт цель
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
System of Work и System of Record
Система работы (System of Work) —
это способ, которым организация реально
создает ценность.
Система фиксации (System of Record) —
это место, где хранится истина о работе.
Сюда входят:
процессы,
роли и ответственности,
взаимодействие команд,
правила принятия решений,
ритм встреч,
последовательность действий.
Примеры:
процессы,
система управления задачами,
финансовая система,
база знаний,
система учета проектов.
последовательность действий.
System of Work отвечает на вопрос
“Как именно мы работаем?”
System of Record отвечает на вопрос
“Где хранится подтвержденная информация?”
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Проблема большинства AI-внедрений
Пример:
AI-агент генерирует коммерческое предложение
и отправляет его в Telegram.
Если это предложение не создано внутри CRM, его нельзя
отследить, оно не влияет на pipeline работы,то агент
существует вне операционного контура.
Через некоторое время сотрудники игнорируют сообщения
и процесс возвращается к прежней форме.
AI часто работает вне System of Record.
Он:
генерирует текст,
отправляет уведомление,
пишет в чат,
Но не обновляет источник истины.
В результате:
данные рассинхронизируются
сотрудники возвращаются к привычным инструментам,
AI становится необязательным.
Но не обновляет источник истины.
Устойчивость достигается только тогда, когда AI:
запускается из процесса,
использует данные процесса,
обновляет процесс,
фиксирует изменения в системе записи.
Vibe-трансформация предполагает, что AI действует внутри
System of Work и записывает результаты в System of Record.
Генеративный искусственный интеллект для руководителей
Как встроить AI внутрь процесса
Практический критерий: у
каждого AI-агента должны быть:
Триггер в рабочем потоке.
В CRM/Notion/Jira/почте, а не "я написал ему в телегу"
Выход в system of record.
Создана задача, обновлена сделка, изменён документ,
заполнено поле
Обратная связь.
Принято/отклонено/исправлено + причина
Метрика результата.
Скорость, качество, конверсия, снижение ошибок, SLA
Правила прав и аудита.
Кто видит, что пишет, где логируется
Вместо "агент шлёт КП вTelegram"
При смене стадии сделки агент генерирует КП
сохраняет как draft в CRM
Назначает задачу владельцу
Фиксирует принятие/правки
Отправили клиенту
Учится на правках
ДИАГНОСтика
Запись
на диагностическую
сессию по ИИ