🕳 Иерархия контроля, которой нет

Последние столетия вся система менеджмента внутри компаний, система иерархий контроля была направлена на предотвращение человеческих ошибок. С человеческими скоростями принятия решений.

Внедрение AI-агентов бросает сразу несколько вызовов:
1. Как контролировать работу агентов?
2. Как сохранить управляемость — прозрачность, интерпретируемость, способность находить скрытые зависимости?

Никто не строит архитектуру с мыслью «пусть агент станет единой точкой отказа». Но это случается через накопление локально разумных решений

• Агент начинает мониторить метрики, потому что человеку «некогда смотреть» • Агент начинает триажить инциденты, потому что «слишком много алертов» • Агент начинает применять плейбуки, потому что «это рутина» • Агент начинает менять конфигурации, потому что «так быстрее закрывать инциденты» • Агент начинает согласовывать изменения, потому что «он же знает контекст из тикетов и логов»

Каждый шаг по отдельности выглядит как улучшение эффективности. Но суммарно возникает «синтетическая надежность».

Номинально мы имеем много уровней контроля, а в реальности несколько уровней уже делегированы одному и тому же механизму, который и создаёт ощущение контроля.

Вызов для ИТ и бизнеса в целом: если на этом уровне произойдёт сбой, насколько быстро человек сможет найти причину, разобраться, исправить и перезапустить систему? И не утрачены ли в какой‑то момент сами навыки по устранению проблемы, которой долгое время занимался AI?