Віктор Коімбра, технічний директор і керівний партнер Artefact — серія інтерв’ю

Віктор Коімбра — технічний директор і керівний партнер Artefact, де він очолює роботу у сферах штучного інтелекту, науки про дані та інженерії в країнах Америки. У його кар’єрі поєдналися досвід розроблення бізнес-стратегій у Bain і Accenture та практичне керівництво створенням систем штучного інтелекту й машинного навчання в складних корпоративних середовищах. Він зосереджується на тому, щоб допомагати організаціям пов’язувати технічні можливості з вимірюваними бізнес-результатами, зокрема розробляти архітектуру, моделі управління та операційні моделі, необхідні для масштабування ШІ.

Artefact — міжнародна консалтингова компанія у сфері даних і штучного інтелекту, яка допомагає підприємствам розробляти стратегії, створювати платформи даних, упроваджувати рішення на основі ШІ та керувати організаційними змінами. Компанія працює в різних галузях, зокрема у фінансових послугах, охороні здоров’я, виробництві та роздрібній торгівлі. Напередодні Adopt AI Summit, який відбудеться 3–4 грудня 2026 року в Grand Palais у Парижі, Коімбра розповідає, як підприємствам вийти за межі пілотних проєктів, створювати команди, у яких разом працюють люди й агенти ШІ, та вимірювати цінність ШІ у виробничому середовищі.

Ваша кар’єра привела вас від розроблення бізнес-стратегій в Accenture до керівництва командами з питань штучного інтелекту, науки про дані та інженерії в Artefact у країнах Америки. Як поєднання стратегічного консалтингу з практичним технічним керівництвом вплинуло на ваш підхід до допомоги підприємствам у перетворенні інвестицій у ШІ на вимірювані бізнес-результати?

Цей досвід навчив мене завжди пов’язувати стратегію у сфері ШІ з її реалізацією. Робота над стратегіями в Bain і Accenture показала мені, що керівники інвестують у зміни, які відображаються в окремому рядку звіту про прибутки та збитки (P&L). Інженерна робота навчила мене, що значна частина цієї цінності може загубитися між презентацією та впровадженням у виробниче середовище.

Сьогодні ШІ — це вже не стільки технології, скільки створення захисного бар’єра навколо ключових бізнес-процесів. Головне питання — як перетворити індивідуальне підвищення продуктивності на спільну цінність для підприємства, створивши справжній колективний когнітивний потенціал у всій компанії.

Для цього потрібне поєднання стратегії та її реалізації, і я багато чого навчився, займаючись і тим, і тим.

Попри значні інвестиції у штучний інтелект, багатьом організаціям і досі важко вийти за межі успішних пілотних проєктів. З вашого досвіду, які найпоширеніші перешкоди заважають корпоративним ініціативам у сфері ШІ перейти до виробничого середовища та чим відрізняються компанії, яким вдається успішно масштабувати впровадження?

З мого досвіду, багато пілотних проєктів зупиняються, бо ШІ додають до організації, яку спочатку створювали лише для людей. Зазвичай технологія працює. Натомість часто лишається невизначеним розподіл роботи: які завдання виконують агенти, які залишаються за людьми, хто перевіряє роботу і хто відповідає за результат.

Крім того, масштабування зазвичай гальмують три чинники: стрімке зростання вартості токенів за тарифікації залежно від використання, безпека й управління, а також те, що надання доступу так і не перетворюється на реальне використання.

Компанії, яким вдається успішно масштабувати ШІ, підходять до нього як до організаційної перебудови. Вони поділяють роботу на два цикли. У внутрішньому циклі агенти виконують завдання від початку до кінця: пишуть код, збирають, тестують, надсилають і перевіряють. У зовнішньому циклі люди визначають намір, перевіряють результат і відстежують витрати та якість. Потім компанії створюють єдину базову платформу й повторно використовують її для кожного сценарію.

Ви писали про важливість створення організації, спроєктованої для роботи з ШІ, замість простого додавання чат-ботів і помічників до наявних систем. Які фундаментальні зміни в архітектурі корпоративних технологій потрібні для такого переходу і в які напрями компанії наразі вкладають недостатньо коштів?

Компанія, побудована навколо ШІ, працює на платформі, яка складається з чотирьох рівнів: оболонки, контексту, моделі та інфраструктури. Оболонка — це середовище, у якому люди й агенти взаємодіють і працюють, тобто повноцінний застосунок навколо моделі. Контекст визначає, що агенти знають і якими повноваженнями наділені. Модель — це спосіб доступу до моделей, маршрутизації запитів і керування ними за належного рівня витрат. Інфраструктура — це середовище, де вони фактично працюють, і те, хто контролює ключі доступу.

Зрозуміло, більша частина уваги припадає на видимі 20% — помічників і чат-інструменти. Приховані 80% — це основна частина інженерної роботи, від них залежать витрати, безпека й контроль.

Моя порада проста: купуйте універсальні оболонки, а галузеві створюйте самостійно. Орендуйте моделі та інфраструктуру й експериментуйте з ними, адже вони змінюються щокварталу. А контекст повністю контролюйте самі. Це рівень, який справді належить вам і в який, на мою думку, варто інвестувати більше.

У міру того як ШІ переходить від допомоги працівникам до самостійного виконання складних робочих процесів, як організаціям визначити, які процеси підходять для автоматизації за допомогою агентів? Які технічні й операційні засоби захисту потрібно запровадити, перш ніж надавати агентам ШІ ширші повноваження ухвалювати рішення?

На мій погляд, агенти добре виконують роботу, спрямовану в минуле, а люди — ту, що спрямована в майбутнє. Агенти найкраще дають раду завданням, що спираються на наявну інформацію, як-от аналітика, написання коду, тестування, документування та звіряння. Людям належить усе, що потребує творчості, а творчість за визначенням спрямована в майбутнє: смак, бачення, планування, ухвалення рішень і оцінювання того, чи справді результат є вдалим.

На практиці це відповідає двом циклам. Агенти виконують завдання у внутрішньому циклі. Люди відповідають за зовнішній: визначають намір, перевіряють результат і здійснюють моніторинг.

Запобіжні механізми закладені в систему, а не задаються промптами. Ми використовуємо 6 рівнів системи керування агентами: фіксацію завдань, пам’ять, захищене робоче середовище ізольованого виконання з дозволами, цикл із контрольними точками та уточненнями, маршрутизацію моделей і обмеження, що визначають, чого агент не може робити самостійно, зокрема вимогу отримувати схвалення людини, перевірки на відповідність політикам і засоби контролю персональних ідентифікаційних даних. Рівень автономності зростає відповідно до послужного списку — так само, як у нового працівника.

Ви описуєте агентів ШІ як членів команди, а не як звичайні програмні інструменти. Як такий погляд змінює підхід організацій до структури команд, розподілу обов’язків і навчання працівників співпраці з дедалі автономнішими системами ШІ?

Ми вже живемо в добу гібридних організацій. Найважливіше запитання, на мою думку, тепер полягає в тому, як розподілити робочу силу між людьми й агентами. Вважаю, що саме від цього залежить масштабування.

У гібридній команді організаційна структура визначає розподіл когнітивних можливостей, а не чисельність персоналу. Типове співвідношення, яке я бачу в зрілій технологічній команді: 15% роботи виконують лише люди, 25% — за підтримки ШІ, а 60% — агенти. Керівник ІТ визначає цілі, розподіляє ресурси та відповідає за результати й витрати. Старший розробник перевіряє результати роботи агентів і визначає архітектуру. Агент-оркестратор розподіляє завдання та звітує про витрати, а агент-рецензент перевіряє кожен результат.

Вигоди зростають у 3 етапи. Працівники, діяльність яких підсилено ШІ, досягають приблизно 5-кратної продуктивності. Агенти як синтетичні працівники, що виконують роботу від початку до кінця, — приблизно 10-кратної. На мою думку, потенціал зростання у 1000 разів з’являється тоді, коли обидва типи працівників об’єднані в одну команду під спільним керуванням.

Навчання будується за тією самою логікою. Люди вчаться ставити завдання агенту, як молодшому інженерові, надаючи структурований контекст і чітко визначаючи очікуваний результат, а свій час присвячувати оцінюванню якості, плануванню та ухваленню рішень.

Корпоративні системи ШІ значною мірою залежать від надійної інфраструктури даних, однак багато організацій і далі стикаються з розрізненістю даних, непослідовним управлінням ними та застарілими технологіями. Які базові можливості мають стати пріоритетом для компаній під час підготовки платформ даних до роботи з агентним ШІ та як їх модернізувати, не порушуючи поточних операцій?

Проєктуйте платформу даних з огляду на нового споживача — агентів. Якщо на інформаційній панелі наведено неправильне число, людина це помітить і поставить запитання. Агент же діятиме на його основі — і в масштабі.

Зосередьтеся на 4 можливостях. Спільні бізнес-визначення, щоб усі агенти й команди однаково розуміли, що таке «активний клієнт». Шлюз інтеграції з автентифікацією та стандартними протоколами, як-от MCP, щоб агенти мали доступ до даних із дозволами тієї ролі, від імені якої вони діють. Контрольовані якість і походження даних. А також робота з неструктурованими даними як із повноцінним активом, адже саме в договорах, заявках і нотатках із зустрічей міститься більша частина справжніх знань.

Щоб модернізувати системи без збоїв у роботі, спершу створіть надбудову над застарілими системами, а потім переносьте їх по одному сценарію використання за раз. Агенти також змінюють економіку цього процесу. Тепер конвеєри міграції з кількома агентами за лічені місяці модернізують сотні тисяч рядків застарілого коду, а люди визначають архітектуру.

Окрім доступу до структурованих даних, агентам ШІ дедалі більше потрібно розуміти інституційні знання, бізнес-процеси та контекст організації. Як компаніям ефективно збирати ці знання й інтегрувати їх у свої системи ШІ та які ризики виникають, коли агенти працюють без достатнього розуміння бізнес-контексту?

Контекст перетворює модель на колегу. Інструменти розуміють завдання, агенти — контекст. Ви ж не доручите молодшому інженерові роботу, не пояснивши мету, обмеження й критерії успіху; з агентом так само.

Збирайте знання безпосередньо під час роботи, а не в межах масштабних проєктів із документування, за якими важко встигати. Кожна зустріч, заявка, рішення й виправлення поповнюють шар контексту, що об’єднує файли, таблиці, вектори та граф зв’язків. Після кожного виконаного завдання інформація повертається до пам’яті, тож організація навчається з кожним результатом. А для контексту потрібна окрема система управління: оцінювання, дозволи та контроль витрат.

Без контексту агенти зазвичай стикаються з кількома передбачуваними проблемами. Вони дотримуються написаних правил, але не помічають неписаного правила, яке всім відоме. Витягують не ту інформацію й відповідають із цілковитою впевненістю. Працюють із даними за минулий квартал. А шар контексту без суворих дозволів може наразити конфіденційні дані на ризик.

Багато компаній оцінюють успіх ШІ за підвищенням продуктивності, рівнем його впровадження або кількістю запущених пілотних проєктів. Які показники мають використовувати ІТ-директори та керівники бізнесу, щоб оцінювати реальну рентабельність інвестицій у ШІ, зокрема враховувати витрати на інфраструктуру, поточне обслуговування та операційну складність автономних агентів?

Оцінюйте гібридну робочу силу, а не інструмент. Впровадження — лише перший із 4 рівнів оцінювання; завжди порівнюйте показники з базовими значеннями, зафіксованими до запуску. На рівні впровадження з’ясовують, чи користуються люди інструментом. На рівні продуктивності — чи працюємо ми швидше: оцінюють тривалість циклу, пропускну здатність і час розв’язання проблем. На рівні якості — чи покращився результат: кількість дефектів, що потрапили до користувачів, частка змін, які спричинили збої, та обсяг переробок. На рівні цінності й витрат — чи виправдані вони: вивільнені трудовитрати, час виходу на ринок і повна вартість виконання завдання.

Один із показників, який легко не помітити, — це те, як когнітивні можливості розподіляються між людьми й агентами в кожній команді. Цілеспрямовано спрямовуйте вивільнені людські ресурси на перспективні завдання. Інакше частину здобутої вигоди буде втрачено.

Щодо витрат: ціноутворення переходить від фіксованої плати до оплати за використання, через що рахунки може бути складніше прогнозувати. Тому маршрутизація моделей і FinOps мають бути закладені в платформу від першого дня. Ставтеся до витрат на ШІ так само, як до витрат на хмарні сервіси: вони мають бути прозорими, закріпленими за конкретною командою та пов’язаними з отриманою цінністю.

Artefact співпрацює з підприємствами у фінансовому секторі, охороні здоров’я, виробництві, роздрібній торгівлі та інших галузях, де впровадження ШІ пов’язане з різними викликами. Які висновки дає практичне впровадження в цих секторах і як організаціям поєднати інновації з дотриманням нормативних вимог, надійністю та наглядом з боку людей?

Перед кожною галуззю постає те саме питання: як розподілити роботу між людьми й агентами. Відрізняється лише те, яку частину зовнішнього контуру потрібно залишити за людьми. У роздрібній торгівлі та виробництві споживчих товарів помилки обходяться недорого, тож агенти швидше перебирають на себе більшу частину роботи. У виробництві темп визначають надійність і інтеграція з операційними системами. У фінансовому секторі та охороні здоров’я кожне рішення має бути пояснюваним, тож люди довше залишають за собою більшу частину перевірки й ухвалення рішень.

Я всюди бачу один і той самий урок: найкраще дотримання вимог працює тоді, коли воно є властивістю платформи й закладене в неї від самого початку. Якщо запобіжники, журнали аудиту та погодження з боку людей вбудовані в каркас платформи, кожен новий сценарій використання успадковує їх. Якщо ж про дотримання вимог згадують лише наприкінці, кожен новий проєкт мусить починати цю розмову спочатку.

Нагляд має бути багаторівневим. Агенти самостійно виконують завдання з низьким рівнем ризику; завдання із середнім рівнем ризику перевіряють лише у виняткових випадках, а для завдань із високим рівнем ризику агенти лише готують рішення. Рівні змінюються в міру зростання довіри.

У грудні цього року в Парижі відбудеться Adopt AI Summit, організований Artefact, тож дедалі важливішими стають дискусії про суверенітет у сфері ШІ, управління та промислову конкурентоспроможність. Як, на вашу думку, європейський підхід до впровадження ШІ впливає на глобальні стратегії підприємств і які зміни, на вашу думку, визначатимуть наступний етап розвитку корпоративного ШІ в найближчі роки?

Європа однією з перших порушила питання суверенітету, і, на мою думку, воно стає глобальним принципом проєктування. Міжнародні компанії не хочуть створювати окрему архітектуру для кожного нормативного режиму, тому орієнтуються на найсуворіші вимоги: володіти власним контекстом, орендувати моделі й контролювати, де вони працюють і хто має ключі доступу. Наступна можливість для Європи — спрямувати таку саму енергію на впровадження, адже конкурентоспроможність забезпечить масштабне використання.

Наступний етап — гібридна організація, і я вважаю, що саме за нею майбутнє праці. Компанії перейдуть від підрахунку кількості працівників до управління спільним когнітивним потенціалом людей і агентів. Агенти переберуть на себе більшу частину роботи, спрямованої в минуле: аналіз, написання коду, звітність. Люди зосередяться на роботі, спрямованій у майбутнє: смаку, баченні, плануванні та ухваленні рішень.

Я вважаю, що лідерами стануть компанії, які першими знайдуть правильний розподіл роботи. Саме про це я хочу поговорити в Парижі, щоб визначити напрям на найближчі роки.

Дякуємо за чудове інтерв’ю! Читачам, які хочуть дізнатися більше про впровадження корпоративного ШІ, агентні робочі процеси та трансформацію даних, варто відвідати сайт Artefact.