300 сотрудников К2Тех работают с ИИ-агентами: коннекторов мало, нужны правила игры

Еще недавно хватало того, что ИИ написал письмо. Теперь раздражает другое: он не знает, кому его отправить, не заносит итоги встречи в документы и не обновляет задачу в трекере. Связующим звеном между почтой, чатами и трекером по-прежнему остается человек. Владимир Сергеев из К2Тех, где около 300 человек ежедневно работают с корпоративными агентами, описал, как выглядит этот разрыв изнутри. Материал написан интегратором и местами продвигает его собственный стек, но инженерные выводы от этого не теряют силы.

Саммари не лечит перегрузку

Идея «всё в одном окне» не решила главного: контекст задач всё равно живет в голове сотрудника. Какое решение уже согласовали и где зафиксированы актуальные сроки, окно не подскажет. По опросу К2Тех и VK Tech (более 800 представителей крупных российских компаний), 56% ждут появления полноценной экосистемы «все в одном» в ближайшие три–пять лет. Только вот одного окна мало.

К тому же ИИ ускоряет производство текстов, а разбирать их приходится коллегам. Исследователи BetterUp и Stanford Social Media Lab называют такой результат workslop: текст выглядит убедительно, но получатель сам выясняет, что хотел сказать автор. Даже хорошее саммари не снимает нагрузку: текст короче, но решений в нем больше на абзац, и каждое нужно проверить.

Цифры подтверждают скепсис. В эксперименте с Microsoft 365 Copilot (7137 сотрудников 66 компаний) люди тратили на почту примерно на два часа в неделю меньше, но существенных изменений в количестве и составе выполненных задач исследователи не нашли. А наблюдение Berkeley Haas за одной технологической компанией показало другое: освободившееся время заполняется новыми процессами, и человек весь день переключается между результатами работы помощников.

Агенту нужен контекст, а не только доступ

Представьте совещание, где полчаса обсуждали варианты, а в конце сказали: «Ладно, пока делаем по-старому». Человек, знающий историю проекта, поймет, что решение не изменилось. Агент должен сам отличить принятое решение от повисшего предложения. Поэтому Сергеев на встречах теперь вслух говорит: «Здесь пометка для агента». Люди подстраиваются под бота, а не наоборот.

Целевой сценарий выглядит так: агент ВКС выделяет договоренности, агент трекера создает задачи с исполнителями и сроками, агент CRM находит карточку клиента. Человек подтверждает, и только потом изменения попадают в системы. Но для каждого процесса сценарий приходится собирать и проверять отдельно. Агент должен найти нужный проект, проверить исполнителя и не создать дубль при повторной обработке записи. Именно такие детали и определяют, работает ли автоматизация.

MCP снял часть боли: вместо россыпи самописных коннекторов появился единый протокол подключения. Но он не объясняет смысл данных. Выигранная сделка в CRM не означает завершенный проект, а статус «закрыт» может требовать проверки документов. Связи между записями и источники для разных вопросов агенту приходится объяснять явно.

Второй прием из практики К2Тех: ключевые навыки пишут как плагины с жесткой последовательностью. Сначала прочитать письмо, затем запросить CRM, сверить с карточкой проекта и только потом отвечать. Если просто попросить модель подготовить ответ, она может пропустить важный источник.

Границы самостоятельности

Степень делегирования определяется ценой ошибки. Черновик письма легко поправить, а вернуть деньги после неверной транзакции сложнее. Поэтому у агентов три режима: только чтение, черновик на утверждение и запись в базу после подтверждения оператора. Важна не только надежность модели, но и то, насколько ошибка заметна и обратима.

Доступы решены имперсонацией: бот действует от имени сотрудника, с его токенами и ролями через SSO и каталог. Но право менять данные не значит, что любое изменение стоит делать автоматически, поэтому набор действий ограничивают под задачу. Платформа SamurAI от AIDA tech, на которой всё построено, дает более 100 встроенных инструментов, 580 готовых навыков, журнал действий и поддержку более 10 LLM-провайдеров, включая локальные. Сотрудники общаются с ней через корпоративный мессенджер eXpress.

Ограничения рынка при этом честные: у части отечественных вендоров нет собственных MCP-коннекторов, а иногда нет даже документированного API. Самописный коннектор может сломаться после обновления продукта. Иногда ИИ в продукте — закрытая функция: саммари получить можно, а подключить свою модель или базу знаний нельзя.

Что делать на практике

Выбирая платформу коммуникаций, смотрите на API, возможность подключить свою модель, RAG на корпоративных данных, локальное развертывание, сохранение прав и аудит. Автор называет в качестве кандидатов VK WorkSpace, CommuniGate Pro и eXpress, оговариваясь, что наличие нужных функций надо проверять под конкретную версию.

Главное правило: сначала разберитесь, кто отвечает за решение, какие действия требуют согласования и по каким признакам задача выполнена. Если в процессе уже есть лишние согласования, агент их просто воспроизведет. На пилоте считайте, сколько ручного поиска и переноса данных исчезло, стало ли меньше повторных согласований и сколько времени уходит на проверку результата. Если вместо одного письма человек получает пять уведомлений от агентов, внедрение пока не окупилось.