Мы автоматизировали всё, кроме самой работы: Agentic AI может наконец исправить выполнение на крупном масштабе

Мы автоматизировали наши календари, электронную почту и даже последовательности ввода в систему. Однако, сама работа — хаотичный, человеческий, повседневный поток задач — остаётся в хаосе.

Каждую неделю, работники умственного труда теряют приблизительно 40% своего времени на повторяющиеся, низкоэффективные задачи, такие как поиск файлов, копирование и вставка, ввод данных, отслеживание обновлений статуса. Эти действия не являются теми, что движут дело вперед. И, конечно, эта неэффективность имеет негативное волновое воздействие. На людей, это приводит к выгоранию. В экономических терминах, это приводит к миллиардам долларов в отвлечениях и потерянной производительности.

Прежде чем обвинять это в «отсутствии инструментов», подумайте дважды. Проблема, с моей точки зрения, заключается в том, что инструменты, которые у нас есть, не работают вместе, и никогда не работали.

Где система ломается

В теории, каждое приложение в вашем стеке решает проблему. На практике, они создают новые проблемы. Часто мы видим, как сотрудники переключаются между 12 или более платформами в день. Мы используем Slack, Google Docs, Notion, доски проектов и т. д., и каждое из них имеет свою логику, данные для входа и кривую обучения.

В результате, каждая задача становится охотой за вкладками. Работа разбросана по нитям и папкам, и команды изобретают новые процессы каждый квартал, чтобы исправить слепые пятна последней системы. Никто не имеет времени для документации, и когда они это делают, никто не читает ее.

Я знаю это, потому что я сам это пережил. Как линейная венчурная фирма — мы рассматриваем себя как стартап — который работает на нескольких континентах и juggles несколько часовых поясов, мы построили свои собственные рабочие процессы с нуля. Ранее мы создали индивидуальный движок потока сделок и установили строгие ритуалы, включая еженедельные звонки, регулярные обзоры и квартальные личные встречи. Эти системы помогли нам работать быстро с небольшой командой. Но даже тогда, я чувствовал вес перегрузки инструментов.

Мы несли это знание в нашу инвестиционную философию. Наш портфель включает компании, такие как WalkMe, которая помогает командам оптимизировать цифровое внедрение и выявлять потенциальные точки трения во внутренних рабочих процессах.

Однако, в мире в целом, мы продолжали видеть одну постоянную проблему. Самая важная работа, такая как обучение, делегирование и принятие решений, все еще существует в рассеянном виде между личными сообщениями Slack, приглашениями на календарь и случайными видео Loom.

От инструментов к напряжению

Несмотря на достижения в автоматизации, большинство команд все еще полагаются на ручные передачи. Нет центрального источника истины. Процессы могут сломаться, если кто-то критический уходит, и когда что-то идет не так, легче повторить задачу, чем понять, как это было сделано в прошлый раз.

Такая система не масштабируется, и учитывая сегодняшнюю быструю среду, она больше не является устойчивой.

Мы теперь находимся на грани сдвига. Благодаря многомодальным моделям ИИ, которые могут парсить текст, изображения, видео и аудио, мы вступаем в эпоху, когда программное обеспечение может «наблюдать» за вашей работой и начать понимать, что происходит, не требуя идеальных входных данных. Это программное обеспечение распознает контекст, обнаруживает повторение и становится экспоненциально умнее.

Больший сдвиг происходит

Грядущее десятилетие работы вряд ли будет связано с выбором «лучшего» приложения или стека инструментов. То, что определит его, — это то, что в конечном итоге заменит многие из этих приложений. Улучшения в многомодальной искусственной интеллекте, рост неструктурированных рабочих данных (часто называемых серыми данными), стабильное распространение программного обеспечения как услуги и расширение экономики создателей толкают в одном направлении: операционную систему для работы, которая является проактивной, адаптивной и родной для ИИ.

Признаки этого сдвига уже видны. Больше людей теперь пропускают индивидуальные приложения и переходят直接 к результатам, таким как запрос ИИ-ассистента для подготовки отчета, запуск автоматических цепей для публикации контента или просто описания цели и позволяя программному обеспечению выполнить ее. В этой модели интерфейс отступает, и результат становится продуктом.

Что меняется

Новое поколение программного обеспечения появляется, смещаясь от автоматизации на основе правил к адаптивной, гармоничной координации и оркестровке, родной для ИИ. Новые инструменты Agentic AI переходят от реактивности к проактивности. Да, это означает, что они действительно берут инициативу.

В этом отношении, три закономерности иллюстрируют этот сдвиг:

• Команды хотят результатов, а не интерфейсов. Люди не хотят еще один dashboard — они хотят меньше забот. Лучшие инструменты — те, которые вы几乎 не замечаете.
• Автоматизация смещается, как обсуждалось, от простого реагирования на лидерство. Реальный скачок заключается в фоновом оркестрировании, которое тихое, полезное и невидимое. Следующее поколение инструментов не будет ждать входных данных. Вместо этого, они будут наблюдать за вашей работой и начнут предвидеть, что нужно сделать дальше.
• Персонализация становится стандартной. Никакие две команды не работают одинаково. Следовательно, системы будущего будут учиться и корректироваться вместо того, чтобы навязывать жесткие шаблоны. Подумайте о своей собственной, проприетарной операционной системе.

Выполнение над разговором

Следующая волна автоматизации — это выполнение. Большинство программного обеспечения все еще ждет, пока люди кликнут через меню или введут команды. Новые системы, вместо этого, могут наблюдать за выполнением задачи, обнаруживать повторяющиеся шаги и выполнять их самостоятельно. Команда может записать один раз просмотр, включая запись экрана и короткое повествование, и программное обеспечение захватывает процесс, обновляет его по мере изменения условий и выполняет его автоматически.

Личные операционные системы

Никакие два человека или команды не работают одинаково, и системы будущего будут уважать эту реальность. Каждый работник умственного труда будет иметь личную модель производительности: программное обеспечение, которое учитывает их привычки, ритмы и предпочтения, затем предвидит, что нужно сделать дальше. В этом отношении, выполнение перестает быть хрупким чек-листом и становится развивающимся партнерством между человеческим суждением и инициативой ИИ.

Дорога впереди

Чтобы построить будущее работы, нам нужно изменить то, как мы думаем о программном обеспечении. Вместо того, чтобы рассматривать его как коллекцию инструментов, мы должны рассматривать его как среду, которая адаптируется к тому, как люди работают, даже если это несовершенно, асинхронно и часто без документации.

На самом деле, хаотичный, неструктурированный слой — разговоры, записи экрана, голосовые заметки и быстрые сообщения — это то место, где происходит настоящая работа, и где真正ная операционная ДНК компании живет. Системы Agentic предназначены для понимания и поддержки этого, и для работы вместе с людьми как реальными партнерами в выполнении.

Выполнение, здесь, может быть упущенной из виду узким местом. Масштабирование компании все еще означает документирование сотен процессов, склеивание инструментов вместе и обучение людей рабочим процессам, которые ломаются молча с каждым изменением. Agentic AI предлагает выход. Через программное обеспечение, которое понимает контекст, действует проактивно и адаптируется так же быстро, как и бизнес развивается, оно выполняет реальный обещание автоматизации, которое заключается в освобождении людей для сосредоточения на суждении, творчестве и решениях, которые только люди могут принять.

Этот сдвиг взять время. Это будет требовать доверия. И это будет требовать от компаний сопротивляться искушению решать сложность с помощью еще большей сложности. Но результат, если все сделано правильно, стоит того.