Месяц на перевод команды с SQL-промптов на мультиагентную схему — и минус 200 человеко-часов в операционке. Дл

Месяц на перевод команды с SQL-промптов на мультиагентную схему — и минус 200 человеко-часов в операционке. Для GR/корпкомов это не «история про AI», а классический кейс смены контура управления: ручные запросы перестают быть узким горлышком, но появляется новый риск — неконтролируемая автономность.

Что важно в этом кейсе. Команда не «поставила агентов» как модный слой. Сначала пересобрали процесс: где решение принимает человек, где — правила, где — агент. Затем разнесли задачи по ролям, ввели наблюдаемость и понятные стоп-сигналы. Иначе мультиагентность быстро превращается в теневой workflow, который красиво выглядит на демо, но ломается на реальных данных.

Чёрная сторона понятна: экономия времени почти всегда покупается ценой новых governance-обязательств. Кто отвечает за ошибку агента? Где аудит? Как фиксируется логика принятия решений? Пока у бизнеса нет ответов на эти вопросы, AI-native режим остаётся не трансформацией, а дорогим экспериментом ⚠️