Microsoft активно перестраивает работу вокруг ИИ, рассчитывая использовать рост производительности прежде всего для развития бизнеса, а не для сокращения штата. ИИ-агенты уже используются внутри компании при разработке программного обеспечения и постепенно начинают применяться в других направлениях. Сотрудники переходят от непосредственного выполнения отдельных задач к постановке заданий для ИИ, проверке результатов и координации его работы.
В интервью Bloomberg Чарльз Ламанна, исполнительный вице-президент Microsoft по направлениям Copilot, Agents и Platform, рассказал, как этот переход меняет работу разработчиков, аналитиков, финансовых и HR-команд. По его словам, главным результатом внедрения агентов становится не автоматическое сокращение штата, а возможность направлять высвободившиеся ресурсы на развитие бизнеса.
Как ИИ-агенты изменили работу программистов в Microsoft?
Одним из первых направлений, где Microsoft столкнулась с масштабным изменением рабочих процессов из-за ИИ-агентов, стала разработка программного обеспечения. Если раньше основная часть работы инженера заключалась в написании кода вручную, то теперь значительную часть этой задачи выполняют агентные системы, способные самостоятельно генерировать программный код.
Ламанна объяснил, что разработчики Microsoft теперь занимаются созданием инструментов для проверки и оценки качества сгенерированного кода, проектированием архитектуры и координацией работы агентных систем. При этом роль человека сохраняется на этапе принятия решений, поскольку необходимо определить, какие результаты соответствуют требованиям продукта и должны использоваться в его дальнейшей разработке.
«Это совсем другой мир, – заявил он. – От начала до конца 2026 года профессия будет выглядеть совершенно иначе, чем раньше».
При этом изменения касаются не только новых проектов, где преимущества агентного программирования проявляются наиболее очевидно. ИИ-агенты помогают ускорять работу и с программными продуктами, которые создавались десятилетиями. Ламанна привел в пример SharePoint On-Premises Server, кодовая база которого существует около 25 лет. По его словам, внедрение агентного программирования уже позволяет Microsoft значительно ускорить развитие этого продукта.
ИИ меняет анализ данных в финансах, продажах и HR
В Microsoft меняется подход к подготовке отчетов и анализу данных, которые раньше во многом зависели от централизованных команд специалистов. Теперь финансовые специалисты, сотрудники HR и команды продаж получают возможность самостоятельно анализировать данные, создавать необходимые дашборды и делиться результатами с коллегами с помощью Copilot, корпоративного ИИ-инструмента Microsoft, интегрированного в приложения Microsoft 365.
Такой подход меняет распределение аналитической работы внутри компании. Сотрудникам больше не требуется передавать каждый запрос специализированной команде и ждать, пока она обработает его в рамках существующей очереди. Руководитель подразделения может самостоятельно сформировать отчет в соответствии с конкретным вопросом, который необходимо решить.
Как отметил Ламанна, такой переход дает компании сразу несколько преимуществ. Microsoft снижает затраты на подготовку дашбордов, поскольку эта работа распределяется между самими подразделениями, а руководители получают возможность быстрее получать необходимую аналитику и принимать решения на ее основе.
Рост производительности компании могут направлять на развитие бизнеса
Распространение ИИ-агентов неизбежно ставит вопрос о том, потребуется ли компаниям меньше специалистов. Ламанна считает, что основной эффект Microsoft видит не в сокращении сотрудников, а в перераспределении высвободившегося времени на задачи, способные приносить дополнительную ценность бизнесу.
По его словам, компании используют полученную благодаря ИИ дополнительную производительность для развития бизнеса. Высвободившиеся ресурсы могут направляться на исследование новых продуктов, улучшение взаимодействия с клиентами, повышение удержания пользователей и увеличение долгосрочной ценности бизнеса.
Таким образом, в подходе Microsoft ИИ выступает не только инструментом снижения затрат, но и как способ увеличить объем работы, который сотрудники способны выполнять при сохранении существующей численности команд. Именно изменение рабочих процессов Ламанна считает более важным, чем простое подключение ИИ к существующей системе работы.