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:

1. 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".
2. Агент "просыпается" в виртуальном интерфейсе приложения и начинает действовать, пробуя разные варианты.
3. 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

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

1. 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.
2. Для обучения одной сложной модели могут потребоваться данные, эквивалентные многолетнему опыту работы целой команды профессионалов.
3. 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.