Внедрение AI-агентов в компаниях ускоряет выполнение отдельных задач, но не решает проблемы процессов и не гарантирует пользы результата, пишет автор, полгода следящий за такими проектами. Задачу, которая занимала 16 рабочих часов, теперь выполняют за час, но результат может две недели ждать согласования, потому что решение принимает один человек, приоритеты противоречат друг другу, а ответственность размазана между отделами.
Чтобы получить реальное ускорение, придется менять полномочия, убирать лишние согласования и разбираться с очередями. Возможно, агентам стоит отдавать больше решений — вместе с критериями проверки и границами ответственности. Покупкой лицензий эта работа не заканчивается, подчеркивает автор.
Вторая проблема — отсутствие понимания, зачем вообще делается задача. Даже после перестройки процесса выпущенная функция может оказаться никому не нужной: требования выполнены, автоматическое ревью пройдено, тесты зеленые, тикет закрыт, но никто не проверил, стало ли лучше пользователю, выросла ли выручка или снизились затраты.
Если эффект не измеряют, команда может месяцами производить мусор и показывать красивую динамику закрытых задач, а с агентами это выглядит еще убедительнее. Автор поддерживает агентов, но перед обещанием десятикратного ускорения предлагает ответить на два вопроса: где процесс реально теряет время и зачем нужен результат, который собираются получать быстрее.