KACHANAIАЛЕКСАНДР КАЧАН
Назад к блогу
management

ИИ сломал главную парадигму сопротивления

AI-агентыУправлениеКомандная работа

Есть задача, которую невозможно решить силами одной команды. Нужно передать эстафету — и тут всё встаёт.

Не потому, что задача сложная. А потому, что следующий человек на линии отказывается её брать.

AI-агенты научились делать то, что людям даётся с трудом: передавать контекст так, чтобы следующий исполнитель не потерял мысль.

Почему люди сопротивляются

Суть проблемы проста. Человек получает задачу, начатую кем-то другим, и видит только часть картины. Ему кажется, что контекста недостаточно, что он не понимает замысла, что проще сделать с нуля.

Это ощущение знакомо каждому руководителю. Инженер ушёл в отпуск, и его проект замирает — не потому, что следующий не способен, а потому, что не хочет. На курсах по программированию, когда просят проверить чужой код, комментарии заполняются жалобами: «Ненавижу, проще самому написать».

На самом деле это преувеличение. Люди склонны думать, что чужая задача сложнее, чем она есть на деле — даже не открывая её.

Что я увидел в агентах

Когда я начинаю работу с AI-агентом, каждый новый диалог — это абсолютно новый «сотрудник». Он ничего не знает о предыдущих шагах. Ему передают только то, что написано в контексте.

И именно здесь происходит магия.

Агент умеет уложить контекст в 40–50 строк так, что следующий подхватывает и двигается дальше без потерь. Структурирование — не украшение, а рабочий инструмент. Агент не жалуется, не ноет, не говорит «я не понимаю, что тут делал предыдущий». Он берёт саммари и работает.

Но есть нюанс: контекстное окно ограничено. Когда оно заполняется на 50–60%, агент начинает терять нити, повторяться, съезжать с темы. Решение — при достижении порога весь предыдущий контекст саммаризируется, открывается новое окно, и агент продолжает с чистого листа, но с пониманием того, что было сделано до.

Как поршни ломают систему

Двигатель внутреннего сгорания — это четыре поршня, которые работают как единый механизм. Один промахнулся — весь мотор трясёт, теряет мощность, глохнет. Ни один поршень не может сказать: «Моя проблема — моя проблема. Остальные как-нибудь разберутся».

В проекте ровно то же самое. Человек берёт задачу, делает её кое-как — и думает, что это его личное дело. Что его просроченный черновик, неточная спецификация, невнимательно прочитанное ТЗ затронут только его участок. Но на деле — как прогоревший поршень — он ломает весь цикл. Следующий исполнитель получает бракованную входную, тратит время на исправление, сдвигает графики, теряет доверие к команде.

Агенты работают иначе. Каждый из них — новый «сотрудник», который получает только то, что передали. Но передают они так чётко, что следующий подхватывает без потерь. Структурированный контекст в 40–50 строк — и двигатель едет дальше.

Что это значит для руководителя

Мне нужна унификация. Я не могу выстраивать индивидуальный подход к каждому сотруднику — и в этом нет ничего зазорного. Без единых правил передачи контекста невозможно масштабироваться.

Агенты показали: контекст для точечных задач не должен быть исчерпывающим. Достаточно 40–50 строк структурированного описания. Человеку кажется, что нужно рассказать всё. На деле — нужно рассказать главное.

Люди боятся браться за чужое, думая, что им нужно много времени на погружение. Но контекст — это не знание всей истории. Это понимание текущего состояния и следующего шага.


ИИ не заменил людей. Он показал, как правильно работать с контекстом. И это, возможно, самое ценное, чему он нас научил.

Читайте также

management

Невидимый департамент: как я перестал нанимать людей

Как за год я собрал департамент из AI-агентов, который параллельно ведёт 4 проекта: Edge AI для котельных, систему управления департаментом АСУ ТП, генеративное проектирование и этот сайт. И почему люди в команде не сопротивляются.

AI-агентыУправлениеIndustrial AIПромышленность
engineering

40 минут, 4 фикса, 74 теста. Один день из жизни невидимого департамента

Утро. Четыре проблемы в работающей системе предиктивной аналитики. Через 40 минут — четыре фикса, 74 пройденных теста и ни одной строки кода, написанной мной вручную. Разбор одного рабочего дня невидимого департамента.

AI-агентыEdge AIПромышленностьКейс
engineering

Свой чат-ассистент в SCADA: локальная модель вместо облака

Как мы встроили чат-ассистента прямо в операторскую SCADA-систему котла. Локальная модель на одноплатнике — без облака, без интернета, без тарифов API.

Edge AISCADAЛокальный LLMКотельная