Учить людей работать с ИИ-агентами или создавать самих агентов?

Этот вопрос я записал в блокнот в Оксфорде в мае 2025 года и в одиночку так и не смог с ним ничего сделать.

Если работу может сделать ИИ-агент, зачем учить этому человека?

Для того, кто продаёт ПО для обучения, это неудобный вопрос. Четыре месяца я его не трогал.

А 14 сентября 2025 года мы с моим сооснователем Саидом были в Дохе на стартовых днях акселератора Google for Startups. Мы спорили об этом почти весь день. То, что родилось в этом разговоре, стало нашей дорожной картой, так что это стоит как следует записать.

Версия проблемы, из-за которой не спится

Большая часть корпоративного обучения существует потому, что человеку нужно выполнять задачу по стандарту. Политике нужно следовать. Системой нужно пользоваться правильно. С клиентом нужно работать определённым образом.

Теперь предположим, что агенты по-настоящему хорошо освоят заметную долю этих задач. Не все. Заметную долю.

В таком мире бюджет на обучение этим задачам не сокращается. Он исчезает. Никто не учит человека делать то, что люди больше не делают.

И остаются два бизнеса, которыми можно заниматься:

• Обучать людей, которые работают бок о бок с агентами

• Создавать самих агентов

Со стороны они кажутся смежными. Но это не так. Первый исходит из того, что человек остаётся в контуре и ему нужно лучше справляться со своей частью. Второй исходит из того, что контур замыкается без него.

Я шёл на этот разговор с уверенностью, что мы выберем одно из двух.

Где спор принял неожиданный оборот

Саид возразил, что вопрос слишком упрощён, и он был прав.

Работа не сводится к списку задач. Это суждение о том, какая задача важна, в условиях, когда правила противоречат друг другу, документация устарела, а человек, который знал, почему всё делается именно так, ушёл полтора года назад. Агенты всё лучше справляются с исполнением. Но им ещё очень далеко до понимания того, что организация на самом деле имела в виду.

Поэтому дефицитом становятся не люди, способные выполнять задачи. Дефицитом становятся люди, способные направлять работу, проверять её и отвечать за неё, когда её выполнил кто-то или что-то другое. Прочитать результат и понять, что в нём есть тонкая ошибка. Решить, что делать, когда модель уверена в себе, а ситуация необычная.

А дальше было то, что перестроило для нас всё. Если записать, что вам нужно, чтобы доверить процесс новому сотруднику, а потом отдельно записать, что нужно, чтобы доверить тот же процесс агенту, получится один и тот же список.

В чём состоит работа. Как выглядит хороший результат. Какие бывают пограничные случаи. Как я пойму, что что-то пошло не так.

Мы стали называть и тех, и других исполнителями, потому что руководителю всё равно, кто именно делает работу. Ему важно, сделана ли она по стандарту. В основе в обоих случаях лежит один и тот же вопрос: может ли этот исполнитель выполнить эту работу по нашему стандарту и можем ли мы это доказать?

Два горизонта, которые я принимал за один

Именно здесь я сам себя запутал, и понадобился спор в Дохе, чтобы это увидеть.

Ближний горизонт. Прямо сейчас организации не могут внедрять агентов, и препятствие тут не в возможностях. Препятствие в том, что никто не может доказать, что всё это работает достаточно надёжно, чтобы взять на себя ответственность. При этом и сотрудники пока не готовы. Корпоративный бенчмарк Workera за 2026 год (более 88 000 оценок в крупных компаниях и федеральных ведомствах США) показал, что лишь 13% сотрудников уверенно владеют навыками работы с агентным ИИ. Это самый низкий результат из четырнадцати компетенций, которые там измеряли. В корпоративном опросе Deloitte руководители называют нехватку навыков у сотрудников главным препятствием на пути ИИ в рабочие процессы.

Это два описания одной и той же проблемы. Организации не могут внедрять агентов, потому что не могут их проверить и потому что их сотрудники пока не умеют с ними работать. Кому-то нужно научиться делегировать задачи исполнителю, контролировать его и проверять результат. Никто не рождается с этим умением. Этому можно научить, и под это уже сегодня есть строка в бюджете.

Дальний горизонт. Если агенты действительно хорошо освоят целые категории работ, обучение по этим категориям не сократится. Оно исчезнет. Именно этот вопрос я и записал тогда в блокнот, и, буду честен, данные ближнего горизонта на него не отвечают. Острая нехватка навыков в 2026 году ничего надёжного не говорит о 2031-м.

Я месяцами считал, что первое закрывает вопрос второго. Это не так. Первое лишь даёт время, чтобы это выяснить.

Возражение, на которое я обязан ответить

Скажу вслух то, что пришло мне в голову в самолёте на обратном пути и с тех пор не отпускает.

Для человека, который уже продаёт ПО для обучения, это самый удобный вывод из всех возможных. Мы задались вопросом, не тем ли бизнесом занимаемся, проспорили целый день и решили, что вопрос поставлен неверно. Именно такого решения от нас и стоило ожидать.

Поэтому проверка не может сводиться к тому, кажется ли ответ верным. Проверять нужно другое: содержит ли он утверждение, которое может оказаться ложным.

Содержит, и оно стоит в самом центре этого эссе. Если список, который нужен, чтобы доверять новому сотруднику, и список, который нужен, чтобы доверять агенту, окажутся разными, значит, мы ошибаемся. Не отчасти. Ошибаемся так, что это означает: два бизнеса действительно были разными, и нам следовало выбрать один из них.

Я думаю, что это один и тот же список. Я считаю так уже одиннадцать месяцев и всё это время искал контрпримеры. Но я лучше запишу то, что могло бы меня опровергнуть, чем буду делать вид, будто спор был сложнее, чем на самом деле.

Что мы решили

Мы не выбрали ни один из двух бизнесов, потому что пришли к выводу, что сам выбор сформулирован неверно.

Чтобы хорошо кого-то обучить, нужно понимать работу: что знает компания, как должна выполняться задача, где люди стабильно ошибаются. Чтобы передать ту же работу агенту и доверять результату, нужно ровно такое же понимание.

Главный актив и есть это понимание. А станет ли оно уроком для человека или инструкцией и проверкой для системы, зависит от того, чего требует ситуация.

На ближнем горизонте это продукт, за который люди готовы платить уже сейчас. На дальнем это единственная найденная мной позиция, при которой нам не нужно угадывать дату. Важно и то, и другое, но это два разных аргумента.

О том, как всё это выглядит, когда начинаешь строить, можно рассказать ещё многое. Об этом я напишу, когда мы это выпустим, и не раньше.

Вопрос записан в Рэдклифф-Камере, Оксфорд, в мае 2025 года. Спор, который дал на него ответ, состоялся в Дохе 14 сентября 2025 года с моим сооснователем Саидом.