Чому запит на агентів приходить раніше, ніж компанія до них дозріла
5 вересня 2026 на онлайн-конференції Lemberg AI Day, у потоці AI Business, розповідав, що відбувається в компанії між запитом "зробіть нам агента" і першим тренінгом. А в панелі про шлях від PoC до production — чому впровадження гальмують люди й правила, а не модель.
-
2500+
навчених співробітників — джерело спостережень
-
9000+
інсайтів у базі розшифровок тренінгів
-
0
учасників, що не збираються впроваджувати агентів
З чого почали
Задача
Бізнес хоче агента, який одразу замінить співробітника, а за пів року від такого запиту компанія часто не доходить навіть до першого тренінгу.
Опитування в чаті на початку показало: хтось уже має агента в роботі, хтось розробляє або планував — і жодного, хто не збирається.
Замовник собі мріє, що звільнить половину працівників, зекономить на ЗП, а потім все закінчується тим, що набирають додаткових працівників…
Що я бачу на практиці
Шість спостережень з тренінгів і звернень після виступів
-
01
Спершу люди, потім агенти
Навчити базово, зібрати асистентів під ролі, а вже тоді — автоматизація й агенти.
-
02
Більша частина — не ШІ
У проєкті з агентом основна робота — дані: збір, передача, нормалізація і логування.
-
03
Агент не закриває посаду
Частина бізнесу плутає агента з автоматизацією і чекає, що він одразу замінить людину.
-
04
Дешева розробка ламається
Рішення, зібране за демо й гайдами, може зламатися вже за місяць на першому винятку.
-
05
Процес змінився — агент ні
Агент іде за заданими кроками і не перебудовується сам, коли процес у компанії змінюється.
-
06
Провайдер теж падає
Збій у постачальника моделі на кілька годин — і заплановані дзвінки клієнтам не відбуваються.
Що гальмує впровадження
Мої репліки в панельній дискусії про шлях від PoC до production
-
Немає правил роботи з ШІ
Без гайденсу компанія не може формально дозволити навіть інструмент, яким уже користуються.
-
Безпека забороняє інструмент
n8n заборонено, Zapier дозволено — і автоматизація тижнями чекає на погодження.
-
Страх, що читатимуть чати
Люди йдуть в особисті акаунти, бо бояться, що колеги побачать їхні запити.
Що працює замість цього
Спершу люди, потім асистенти
У редакції з восьми людей спершу навчили базових інструментів, потім зібрали асистентів під ролі — і вийшло 480 людино-годин економії на місяць без жодного агента.
Особистого помічника можна зібрати запланованою задачею: вона щодня проходить по дзвінках і задачах і збирає обіцянки й статуси.
Це доповідь не проти агентів, це доповідь про те, як відбувається в бізнесі.
Питання й відповіді
Опитування в чаті і те, що питали на конференції
-
Чи є у вас агент у продакшені?
Так я спитав залу на початку. Відповідали: працює, розробляємо, планували, але не дійшли.
Варіанта "не збираємось" не обрав ніхто — запит є в усіх, а готовність різна.
-
Автоматизація закінчується скороченнями?
Учасник у чаті написав, що навпаки: замовник мріє звільнити половину людей, а потім набирає додаткових.
Так, є таке: люди переходять на складніші завдання, яких раніше ніхто й не ставив.
-
Чим замінити LLM, коли даних багато і вони чутливі?
Детермінованим скриптом, який програміст збере швидко й сам.
Він рахує однаково щоразу, і дані не треба віддавати в модель.
Куди далі
Якщо тема стосується вашої команди
Розберемо запит за 15 хвилин
Безкоштовний дзвінок, на якому розпитую про задачі й кажу, що зробив би — буває, що задача закривається без мене.
