
Виртуальные клерки выходят на работу: симуляция Salesforce и Gmail готовит ИИ к захвату рутины
Крупнейшие игроки на рынке искусственного интеллекта, включая OpenAI и Anthropic, активно развивают новое направление — создание автономных ИИ-агентов, способных выполнять офисные обязанности. Как сообщает The Information, это стало ответом на прогнозы вроде тех, что ранее озвучивал Дженсен Хуанг, предсказывающий трансформацию IT-отделов в подразделения по управлению нейросетями. Технологии больших языковых моделей (LLM) адаптируют для решения практических задач в корпоративной среде, и это обещает изменить привычный уклад работы.
От знаний к действиям
Классический подход к обучению нейросетей включает два этапа: сбор и усвоение гигантских массивов данных, а затем — тонкую настройку под конкретные нужды. Однако для выполнения рабочих задач в офисе этого подхода оказалось недостаточно. Модель должна не просто "знать", но и "уметь" — взаимодействовать с интерфейсами программ так, как это делает человек, понимая логику процессов и причинно-следственные связи.
Именно этот разрыв между теорией и практикой привёл к появлению новой учебной парадигмы для искусственного интеллекта. Если раньше ИИ учился на статичной информации, то сегодня его отправляют на "стажировку" в виртуальные копии реальных офисных систем. Эти симуляции, известные как RL-среды (Reinforcement Learning), воссоздают популярные сервисы вроде Salesforce, Gmail или LinkedIn, позволяя агенту экспериментировать, получать обратную связь и оттачивать навыки.
Виртуальные тренажёры для цифровых сотрудников
RL-среды можно сравнить с авиасимуляторами, но только для искусственного интеллекта. Их разработкой занимается ряд перспективных стартапов. Например, компания Turing создала уже более 1000 виртуальных тренажёров — от аналогов Airbnb и Zendesk до таблиц Microsoft Excel. Свои инструменты стартап предлагает и самой OpenAI. В июне 2025 года проект привлёк инвестиции на сумму $111 млн.
Вслед за Turing на этот рынок вышли и другие игроки. Площадка Scale получила $14 млрд от Meta, а её конкурент Surge ведёт переговоры о финансировании в размере $1 млрд.
Типичный "учебный день" ИИ-агента выглядит так:
- Модель получает конкретную задачу, сформулированную на обычном языке. К примеру: "Проанализируй базу данных Salesforce, найди клиентов, с которыми не было контакта больше полугода, и отправь им письмо с предложением о встрече".
- Агент "просыпается" в виртуальном интерфейсе приложения и начинает действовать, пробуя разные варианты.
- Для каждого шага существует контрольный список верных действий. Если агент проходит все шаги правильно, его стратегия закрепляется. Если ошибается — система анализирует недочёты и помогает скорректировать подход в следующей попытке.
Ключевое преимущество такого подхода — масштабируемость и безопасность. ИИ-агент может тысячи раз повторять одну и ту же операцию, доводя её до совершенства, при этом не рискуя спамить реальным клиентам, повредить базу данных или случайно удалить важную информацию.
"Методы Anthropic и OpenAI зеркалят то, как учатся люди", — отметил CEO Surge Эдвин Чен.
Высокооплачиваемые наставники для ИИ
Чтобы сделать обучение максимально эффективным, компании нанимают специалистов-людей из самых разных областей — от биологии и медицины до программирования. Эти эксперты наглядно демонстрируют модели, как правильно работать с тем или иным инструментом. ИИ запоминает не только последовательность действий, но и логику, которая стоит за решениями профессионала.
По мере развития технологий растут и требования к качеству обучения. Если на первых порах хватало знаний студентов, то теперь лаборатории привлекают seasoned-профессионалов из таких корпораций, как NASA, и других государственных проектов.
Растущий спрос закономерно взвинчивает цены. По данным компании Labelbox, которая поставляет специалистов для OpenAI и других гигантов, около 20% её подрядчиков получают больше $90 в час, а почти 10% — свыше $120. Ожидается, что в ближайшие полтора года расценки для топовых экспертов достигнут $150-250 в час.
OpenAI планирует потратить на оплату труда экспертов и разработку RL-сред около $1 млрд в 2025 году и $8 млрд — к 2030. Anthropic, по слухам, может направить до $1 млрд в течение следующего года только на создание и использование виртуальных приложений.
Зачем это нужно гигантам
Может показаться, что миллиардные вложения в симуляторы и экспертов имеют целью просто сделать модели чуть умнее. Однако реальная цель гораздо масштабнее — это попытка преодолеть потолок возможностей современных LLM и создать принципиально новую бизнес-модель.
Во-первых, традиционные методы обучения моделей на прогнозировании следующего слова в интернет-текстах постепенно исчерпывают свой потенциал. RL-среды — это качественно иной путь. Они позволяют ИИ не просто генерировать текст, а совершать осмысленные действия в рамках сложных, многошаговых процессов, что является ключом к настоящей автономии.
Но главный драйвер — возможность монетизации. Для ИИ-гигантов продажа API-доступа к чат-боту — лишь первый шаг. Следующая, гораздо более ценная бизнес-модель — это сдача в "аренду" готовых виртуальных сотрудников. В гибридной реальности будущего агенты искусственного интеллекта будут в основном обрабатывать данные и выполнять административные задачи.
Плюсы и минусы внедрения ИИ-агентов
Плюсы | Минусы |
Рост производительности за счет автоматизации рутины | Риск сокращения рабочих мест для низкоквалифицированного персонала |
Снижение числа ошибок в монотонных процессах | Высокая стоимость внедрения и обучения моделей |
Возможность круглосуточной работы | Зависимость от стабильности и безопасности платформ |
Освобождение людей для творческих и стратегических задач | Необходимость переобучения сотрудников и адаптации процессов |
А что если…
Если компании массово начнут внедрять таких агентов, это не обязательно приведет к тотальным увольнениям. Идеальная модель гибридной работы строится не на замене, а на усилении человеческих возможностей. Рассмотрим это на примере службы поддержки.
Сотрудник получает в помощники цифрового ассистента, обученного на внутренней базе знаний и умеющего перенимать бренд-голос компании. Такой ассистент берет на себя до 80% рутины: отслеживание заказов, ответы на частые вопросы, генерацию стандартных отчётов. Это снижает риск эмоционального выгорания у людей и позволяет им сосредоточиться на сложных, эмоционально насыщенных кейсах, где необходимы эмпатия и нестандартное мышление.
Клиент, в свою очередь, получает мгновенные и точные ответы на простые вопросы в любое время, а при обращении к живому специалисту — более качественный и глубокий сервис, так как тот не перегружен рутинной работой.
"Успех внедрения будет зависеть от подхода компании", — считают эксперты Startup Magazine.
Стратегия крупных корпораций, делающих ставку на ИИ-агентов, косвенно подтверждает эту идею. Их цель — не заменить человека, а создать для него мощного цифрового партнера, который возьмет на себя большую часть повседневных операций. Исследования показывают, что стремительное развитие искусственного интеллекта пока не оказало существенного негативного влияния на рынок труда в целом.
Ошибка → Последствие → Альтернатива
Ошибка: полностью заменить человеческий отдел ИИ-агентами без подготовки.
Последствие: хаос в процессах, сопротивление сотрудников, падение качества сервиса.
Альтернатива: поэтапное внедрение с выделением пилотных зон, например, автоматизация первичной обработки заявок в CRM-системе с помощью ИИ-ассистента.
Ошибка: экономить на обучении и тонкой настройке моделей под специфику бизнеса.
Последствие: низкая эффективность агентов, некорректное выполнение задач, репутационные риски.
Альтернатива: инвестировать в создание качественных RL-сред и привлечение экспертов для обучения модели, используя специализированные платформы вроде Turing или Scale.
Ошибка: игнорировать необходимость переобучения штатных сотрудников.
Последствие: рост напряженности в коллективе, неспособность персонала эффективно взаимодействовать с новыми инструментами.
Альтернатива: разработать программу адаптации и повышения квалификации, чтобы сотрудники могли перейти к более сложным и творческим задачам.
Мифы и правда
Миф 1: ИИ-агенты скоро оставят без работы всех офисных сотрудников.
Правда: на данном этапе речь идет в первую очередь об автоматизации рутинных, повторяющихся операций. Это скорее изменит характер работы, чем ликвидирует профессии.
Миф 2: такие агенты будут принимать решения так же, как люди.
Правда: их решения основаны на шаблонах и данных, на которых они обучены. Они не обладают интуицией или истинным пониманием контекст, как человек.
Миф 3: обучение в RL-средах делает ИИ полностью безопасным.
Правда: виртуальная среда минимизирует риски, но не устраняет их полностью. Ошибки в алгоритмах или данных могут проявиться и в реальной работе.
Три факта об обучении ИИ
- Процесс обучения агента в симуляции может быть в тысячи раз быстрее, чем освоение той же задачи человеком, благодаря возможности проводить миллионы итераций за короткое время.
- Для обучения одной сложной модели могут потребоваться данные, эквивалентные многолетнему опыту работы целой команды профессионалов.
- Некоторые RL-среды настолько точны, что код или действия, отработанные агентом в симуляции, могут быть напрямую перенесены в реальные рабочие программы с минимальными доработками.
FAQ
Как выбрать платформу для внедрения ИИ-агента?
Стоит обратить внимание на наличие готовых симуляций под ваши ключевые программы (CRM, ERP, мессенджеры), стоимость обучения модели и репутацию поставщика на рынке.
Что лучше: дорабатывать существующую LLM или использовать готовые агенты?
Для стандартных задач (поддержка, работа с CRM) выгоднее использовать готовые решения. Для уникальных бизнес-процессов потребуется доработка и обучение с нуля, что дороже и дольше.
Исторический контекст
Идея машин, способных заменить человека в умственном труде, уходит корнями в середину XX века, когда появились первые концепции искусственного интеллекта. Однако долгое время развитие сдерживалось вычислительными мощностями и отсутствием достаточных объемов данных. Переломным моментом стало появление и коммерциализация больших языковых моделей, которые доказали свою эффективность в обработке и генерации текста.
Это создало фундамент для следующего качественного скачка — перехода от пассивного "знания" к активному "действию" внутри цифровых систем. Сегодняшние инвестиции в RL-среды и виртуальных сотрудников знаменуют собой новый этап, на котором ИИ окончательно превращается из инструмента для анализа в активного участника бизнес-процессов.
Подписывайтесь на Moneytimes.Ru