Microsoft выпустила новый план действий по внедрению ИИ для предприятий, основанный на собственном опыте, и раскрыла неожиданное «защитное преимущество», которое, возможно, уже есть у вашего бизнеса.

Карл Франзен

Изучив более 100 внутренних проектов по трансформации в сфере ИИ, Microsoft заявляет, что победившая корпоративная архитектура поставит собственные оценки, контекст и циклы обучения выше взаимозаменяемых базовых моделей, одновременно перепроектируя целые рабочие процессы перед передачей их агентам.

Для предприятий, стремящихся внедрить агентов искусственного интеллекта, Microsoft предлагает парадоксальный посыл: не начинайте с агентов.

В новом 44-страничном документе компании «Становление передовой компанией: наше руководство по освоению новых горизонтов», который выйдет в четверг, утверждается, что многие организации совершают ту же ошибку, которую, по словам Microsoft, они допустили на раннем этапе собственной трансформации в сфере ИИ — рассматривая ИИ как еще одну технологию, измеряя количество лицензий и объем использования, а также внедряя новые инструменты в рабочие процессы, которые были разработаны для людей и устаревшего программного обеспечения.

Вместо этого, по мнению Microsoft, предприятиям следует сначала демонтировать и перепроектировать базовый процесс, создать общую базу данных, четко определить, какие решения должны контролироваться людьми и агентами, и только потом внедрять агентов.

И, что, возможно, более важно для корпоративных разработчиков, Microsoft утверждает, что компаниям следует избегать превращения какой-либо конкретной базовой модели в центр архитектуры. Вместо этого их устойчивое конкурентное преимущество должно заключаться в частных оценках, проприетарном контексте, оркестровке рабочих процессов, обратных связях и институциональных знаниях, которые могут сохраниться после замены базовой модели.

Это свидетельствует о поразительно независимом от конкретной модели подходе одного из крупнейших в мире поставщиков платформ искусственного интеллекта.

Согласно документу, Microsoft разработала это руководство после анализа более чем 100 внутренних примеров внедрения ИИ в различных корпоративных подразделениях, коммерческой организации и инженерных командах. Главная идея заключается в том, что простое предоставление сотрудникам инструментов ИИ не является трансформацией.

«Инструмент, лицензированный и внедренный для 100 000 сотрудников, не меняет того, как выполняется работа», — говорится в руководстве.

Кэтлин Хоган, директор по стратегии и трансформации Microsoft, еще более наглядно демонстрирует это в сопроводительном сообщении в блоге: Microsoft изначально подошла к ИИ как к традиционному внедрению программного обеспечения — развернуть технологию, обучить сотрудников и стимулировать ее использование — но обнаружила, что доступ и использование не обязательно приводят к улучшению бизнес-показателей.

Поэтому для руководителей технологических подразделений предприятий наиболее полезные элементы стратегии Microsoft связаны не столько с самой программой Copilot, сколько с операционной архитектурой, которую, по словам Microsoft, компания строит вокруг искусственного интеллекта.

Правило Microsoft: «Бережливое производство важнее агентов».

Microsoft разделяет трансформацию предприятий в сфере ИИ на три подхода:

1. Функция Persona Acceleration предоставляет определенным ролям инструменты искусственного интеллекта, адаптированные к их работе.

2. Перепроектирование процессов с использованием ИИ , которое реконструирует существующие рабочие процессы с помощью ИИ.

3. Концепция «ИИ прежде всего» предполагает, что команды начинают, по сути, с чистого листа и исходят из того, что ИИ будет внедрен с самого начала.

Данные рекомендации для второй категории особенно актуальны для организаций, переходящих от роли вторых пилотов к роли агентов.

Microsoft рекомендует составить сквозную карту рабочего процесса, исключить ненужные согласования и передачи информации, создать общую базу данных, установить межфункциональное взаимодействие, разработать многократно используемую инфраструктуру для оркестрации и мониторинга, а также целенаправленно определить, какие части процесса должны оставаться под контролем человека.

Компания называет этот подход «бережливое производство прежде, чем агенты». Microsoft заявляет, что ее собственная организация по управлению цепочками поставок в облачной среде следовала этой модели, прежде чем развернуть 111 специально созданных агентов в отделах планирования, закупок, выполнения заказов и логистики.

Вместо того чтобы просто размещать агентов поверх существующего процесса, межфункциональная команда сначала составила карту и упростила рабочие процессы и создала то, что Microsoft описывает как единый источник достоверной информации, на основе которого агенты могли бы строить свои рассуждения.

Созданные на основе полученных данных агенты могут исследовать изменения спроса, моделировать пропускную способность и сравнивать альтернативные виды транспорта по воздуху, суше и морю, учитывая такие факторы, как стоимость, сроки и воздействие на окружающую среду.

В рамках установленных пороговых значений для получения разрешений и согласований некоторые из них уже не ограничиваются предоставлением информации, а могут помочь планировщикам обновить или отменить заказы на закупку.

Компания Microsoft заявляет, что в результате оптимизации отдельных рабочих процессов в цепочке поставок среднее время цикла сократилось на целых 75% . В пяти ежемесячных циклах планирования, проведенных в период с апреля по август 2026 года, среднее время цикла сократилось примерно с 10 рабочих дней до менее чем 2,5.

По данным Microsoft, в ходе более чем 20 расследований изменений в планах спроса, проводимых ежемесячно, подготовка обоснованного человеком объяснения произошедшего ранее занимала от пяти до семи дней; теперь же это занимает менее нескольких часов, а некоторые расследования завершаются менее чем за 20 минут.

Эти данные получены в результате собственного анализа Microsoft, проведенного в период с сентября 2025 года по август 2026 года с участием более 150 сотрудников различных подразделений. Компания предупреждает, что результаты относятся к конкретным рабочим процессам и периодам измерения, а не представляют собой общий корпоративный эталон.

Но архитектурный аспект здесь интереснее, чем процентное улучшение: Microsoft прямо предупреждает компании, что добавление агентов в плохо спроектированные процессы может просто автоматизировать уже существующие сбои.

В руководстве говорится, что базовые уровни обмена данными, оркестрации, телеметрии и управления могут иметь большее значение, чем сам видимый агент.

От вторых пилотов до компаний, управляемых «людьми и агентами».

Microsoft также предлагает трехуровневую модель автономности ИИ внутри компаний.

• Уровень 1: сотрудники работают с ИИ-помощниками.

• Уровень 2: агенты становятся членами команд, состоящих из человека и другого агента, и берут на себя ответственность за выполнение конкретных задач под руководством человека.

• Уровень 3: Microsoft предполагает создание так называемых «рабочих процессов, управляемых человеком и агентами», в которых люди задают направление, а агенты выполняют целые бизнес-процессы и проверяют их при необходимости.

Для перехода на более высокие уровни требуется нечто большее, чем просто улучшенные модели. Microsoft утверждает, что организациям необходима все большая готовность к работе с данными и инфраструктурой, доступ к инструментам, четко определенные границы рисков и готовность к изменению роли человека.

Разработка программного обеспечения может охватывать все три направления одновременно. Разработчик может использовать помощника для выполнения одной части работы, делегируя другой рабочий процесс автономному агенту-программисту.

Microsoft приводит один особенно агрессивный пример из собственного отдела разработки продуктов. Команда из девяти человек, создавшая то, что в документе называется Copilot Cowork, была помещена в «песочницу» и получила указание подходить к разработке продукта, ориентируясь в первую очередь на искусственный интеллект, а не на добавление агентов к существующему инженерному процессу.

Команда внедрила рабочий процесс, основанный на спецификациях и построенный вокруг трех элементов: спецификаций, описывающих намерения, оценок, определяющих, как должен выглядеть качественный результат, и контекста, предоставляемого агентам. Microsoft заявляет, что члены команды превратились в тех, кого она называет «мета-инженерами», «мета-дизайнерами» и «мета-менеджерами проектов», работающих с агентами в общем контексте и с общим набором оценок и определений агентов.

Согласно отчету, было сделано 18 600 коммитов, по 123 в день, и написано 9,3 миллиона строк кода, при этом команда из девяти человек выпустила первый релиз продукта за 35 дней.

Само по себе количество кода и коммитов не следует путать с качеством продукта или производительностью разработчиков. Microsoft отдельно отмечает, что результат за 35 дней получен в рамках одного выделенного проекта и не должен рассматриваться как общекорпоративный показатель эффективности разработки.

Примечательна операционная модель: вместо того, чтобы оптимизировать работу отдельных разработчиков для ускорения написания кода, Microsoft реструктурировала команду вокруг агентов, спецификаций, оценок и общего контекста.

Microsoft считает, что ваш «защитный барьер» для ИИ должен располагаться над моделью.

Наиболее важный аргумент в этом руководстве, возможно, касается вопроса, который многие предприятия сейчас пытаются определить: где находится конкурентное преимущество, если каждый может получить доступ к все более совершенным базовым моделям?

Ответ Microsoft заключается в том, что она не должна существовать преимущественно в рамках этой модели.

Вместо этого, система побуждает компании кодифицировать собственное определение хорошей производительности посредством частных, индивидуальных оценок того, как выглядит «хороший» результат для любой конкретной бизнес-задачи, порученной агенту.

Microsoft разделяет эту конфиденциальную информацию на четыре категории: точка зрения компании на свой рынок; собственные данные, рабочие процессы и институциональные знания; особое чувство качества или «вкус»; и границы риска, определяющие, где агенты могут и не могут действовать автономно.

Эти стандарты затем становятся критериями оценки, по которым можно непрерывно измерять эффективность систем искусственного интеллекта.

Однако, согласно опросу VentureBeat Intelligence «Надежность и оценка агентов: второй квартал» (июль 2026 г., 108 предприятий), лишь 13% заявили, что полностью доверяют автоматизированной оценке на сегодняшний день. Среди 53 предприятий, которые уже внедрили агента, прошедшего внутреннюю оценку, но показавшего неудовлетворительные результаты перед клиентом, только 4% заявили, что доверяют ему — против 24% из 41 предприятия, которые еще не столкнулись с подобными проблемами.

Microsoft предлагает использовать для этих оценок так называемую «машину для восхождения на холм» — по сути, архитектуру непрерывного обучения, в которой обратная связь от предприятия, оценка и настройка позволяют улучшать системы ИИ в соответствии с собственными стандартами компании с течением времени.

Представленная Microsoft диаграмма весьма показательна. Безопасность и управление находятся на самом верху. Ниже расположена среда обучения с подкреплением, включающая оценки и критерии; затем среды выполнения агентов, управляемый хостинг и инструменты; затем контекстный слой и «оболочка», охватывающие многомодельный доступ, корпоративные знания, память, навыки и MCP; и, наконец, сами базовые модели.

Модели явно помечены как «взаимозаменяемые». Такое архитектурное разделение является преднамеренным. Microsoft утверждает, что компании должны владеть и защищать уровни оценки, контекста и управления, которые делают их бизнес уникальным, сохраняя при этом возможность заменять внешние базовые модели по мере изменения качества моделей, экономической целесообразности или требований.

Иными словами, Microsoft советует предприятиям не путать аренду интеллектуальных ресурсов у поставщика моделей с владением собственной стратегией в области искусственного интеллекта.

Также рекомендуется размещать подсказки, системы поиска, оценки, решения агентов и интеллектуальные системы управления рабочими процессами в рамках предприятия, где это уместно, с архитектурными средствами контроля за размещением данных, изоляцией арендаторов, независимостью моделей и защитой интеллектуальной собственности.

В руководстве по внедрению отмечается, что адаптация системы резидентства и изоляции арендаторов после развертывания значительно сложнее, чем ее разработка на начальном этапе — это еще одна причина, по которой Microsoft утверждает, что управление не может быть просто добавлено к агентам после того, как они начали выполнять действия.

Оценивайте бизнес, а не количество токенов.

Microsoft проявляет тот же скептицизм и в отношении измерения эффективности ИИ.

Предложенная концепция разделяет показатели на четыре уровня: входные данные, такие как внедрение и готовность; пропускная способность, показывающая, действительно ли ИИ проникает в рабочие процессы; выходные данные, такие как повышение производительности или эффективности; и, наконец, результаты бизнеса, такие как выручка или успех клиентов.

Компания Microsoft утверждает, что эти уровни функционируют в разные сроки: изменения входных данных могут проявиться в течение двух-четырех недель, изменения рабочих процессов — примерно через один-три месяца, влияние на производительность — через три-шесть месяцев, а основные бизнес-результаты — через шесть месяцев и более.

Это важно, потому что многие внедрения ИИ в корпоративной среде по-прежнему оцениваются в первую очередь по количеству рабочих мест, объему запросов или использованию разработчиками.

Собственный эксперимент Microsoft по продажам иллюстрирует как открывающиеся возможности, так и необходимость проявлять осторожность.

В ходе пилотного проекта, в котором в первой половине 2024 года приняли участие 687 продавцов Microsoft 365 Copilot, Microsoft сообщила о утроении внедрения приоритетных сценариев использования ИИ, увеличении дохода на одного менеджера по работе с клиентами на 9,4% и повышении показателей закрытия сделок на 20% по сравнению с продавцами, которые использовали Copilot в меньшей степени.

Сравнение основывалось на внутренних данных наблюдений, а не на рандомизированном эксперименте, поэтому эти цифры сами по себе не должны интерпретироваться как доказательство того, что Copilot стал причиной всех улучшений.

Однако Microsoft утверждает, что более важный вывод заключался в том, что побуждение сотрудников к «более активному использованию ИИ» оказалось менее эффективным, чем выявление конкретных моментов в их работе, когда специализированные агенты могли бы улучшить результат.

Базовая модель может стать наименее устойчивой частью корпоративного стека искусственного интеллекта.

Microsoft представляет этот план действий как дорожную карту на пути к тому, что она называет «пограничной компанией» — компанией, которая сохраняет управление людьми, постепенно передавая все больше оперативной работы искусственному интеллекту.

Конечно, это также и документ, демонстрирующий передовые идеи Microsoft, подготовленный компанией, продающей значительную часть инфраструктуры и программного обеспечения, которые предприятия могут использовать для осуществления этой трансформации. Внутренние результаты оценки производительности не были независимо подтверждены, и Microsoft неоднократно отмечает, что не следует предполагать, что ее опыт автоматически применим к другим организациям.

Тем не менее, за этим брендингом скрывается важный архитектурный аргумент.

Первая волна генеративного ИИ побудила компании задаться вопросом, какая модель является самой умной. Вторая волна подтолкнула их к внедрению вспомогательных функций в существующие приложения. Новая стратегия Microsoft предполагает, что следующий этап будет сосредоточен на перестройке самого предприятия на основе агентов — при этом намеренно обеспечивая возможность замены модели, лежащей в основе этих агентов.

Для разработчиков корпоративных приложений и технологических лидеров это меняет стратегический вопрос.

Дефицитным активом может быть не доступ к постоянно расширяющейся модели. Им могут быть частные оценки, определяющие, что значит «хорошо» для конкретного бизнеса, собственный контекст, в котором могут рассуждать агенты, системы оркестрации и безопасности, регулирующие их действия, а также циклы обратной связи, посредством которых эти системы постоянно совершенствуются.

Если Microsoft права, предприятиям следует тратить на создание этих уровней как минимум столько же времени, сколько они тратят на выбор следующей перспективной модели.

Источник: venturebeat.com