Менеджеры результатов: как люди могут работать в команде с ИИ-агентами

В самом ближайшем будущем IT-специалистам и разработчикам, как правило, уже не нужно будет глубоко разбираться в коде — они превратятся в «vibe-разработчиков», полагающихся на ИИ и большие языковые модели для генерации кода. Требования к разработчикам уровня middle и senior, напротив, значительно возрастут: им придется осваивать более сложные навыки, чтобы оставаться на шаг впереди.

Например, креаторы и маркетологи уже сейчас работают быстро и эффективно, не углубляясь в технику, — вайбкодинг сделает то же самое для рядовых разработчиков. Мидлам и сеньорам будет тяжелее: планка для них взлетит высоко, а главный вызов уже здесь — проще поручить задачу ИИ, чем джуну.

Согласно оценке компании Taskade на основе данных Gartner, объем рынка инструментов вайбкодинга составит $4,7 млрд в этом году и уже $12,3 млрд в 2027-м. А среднегодовой темп роста (CAGR) при этом ожидается на уровне 38%.

Объем кода, генерируемого искусственным интеллектом, растет экспоненциально, обеспечивая весь прирост продуктивности. В «Сбере», например, это инструмент GigaCode — ключевой ИИ-ассистент, которым пользуются разработчики, аналитики и тестировщики. Те, кто научился декомпозировать крупные задачи на подзадачи для ИИ, достигают выдающихся результатов: по внутреннему исследованию, ежедневные пользователи GigaCode делают на 60% больше коммитов.

Но если вайбкодинг меняет роль разработчика, превращая его в «дирижера» кода, то следующий шаг — вайбворкинг (vibe working) — распространяет эту логику на всю организацию работы. Здесь специалист уже не просто генерирует код, а управляет многоэтапными процессами плечом к плечу с ИИ-агентами, делегируя им рутину.

Навыки нового менеджера

В традиционной модели специалист выступает как исполнитель: он самостоятельно выполняет задачи, уделяя основное внимание процессу. С появлением вайбворкинга его роль трансформируется — он становится менеджером результатов. Теперь он не просто делает работу, а формулирует цели, задает критерии успеха и делегирует исполнение ИИ-агентам. Его ценность заключается в способности к суждению, экспертизе и умении управлять контекстом, а не в скорости выполнения операций.

Что должен уметь профессионал в этой новой ситуации? Вот ключевые требования: целеполагание (зачем и что нужно сделать), определение стандартов качества (каковы критерии успеха), понимание уникального бизнес-контекста, принятие решений в неоднозначных ситуациях, а также проявление эмпатии и этики. То есть новый менеджер должен уметь четко формулировать намерения с учетом контекста и критериев, задавать видение и понимать стратегическую цель задачи, определять, что можно доверить агентам, а что требует личного участия, а также верифицировать результаты, не погружаясь в детали исполнения.

Как это работает

Приведу примеры для разных профессий. Финансист раньше вручную сверял данные и консолидировал отчетность, переходя между ERP, Excel и порталом. Теперь он может задавать цель (например, закрытие квартала), определяет параметры (консолидация по новым дочерним компаниям, расхождения свыше 100 000 рублей — на ручной пересмотр), а агент-оркестратор подбирает исполнителей, строит план и обеспечивает обратную связь.

Юрист раньше вручную просматривал сотни документов и чек-листов. Сегодня он формулирует задачу (оценка рисков перед сделкой), определяет результат (проверка IP и регуляторики), а оркестратор подбирает агентов для анализа документов и проверки соответствия.

В маркетинге специалист обычно вручную настраивал кампании и анализировал метрики. Теперь он задает цель (например, рост в сегменте малого и среднего бизнеса), определяет параметры (бюджет, количество потенциальных клиентов), а оркестратор решает, через какие каналы и сегменты действовать, и отслеживает результаты.

В сфере HR подбор резюме, координация интервью и заполнение систем раньше выполнялись вручную. Сегодня HR-специалист формулирует цель (усиление команды), определяет задачу (найти 15 позиций уровня senior за 60 дней с долей разнообразия 40%+), а оркестратор берет на себя поиск, отбор и коммуникацию.

Этапы переходы к новой модели

На первом уровне (L1) агент выступает ассистентом: дает подсказки и черновики, а человек выполняет основную работу. На втором уровне (L2) агент становится партнером: берет на себя выполнение задач под ключ, а человек ставит задачи и проверяет результат. На третьем уровне (L3) формируется полноценная цифровая рабочая сила: агент ведет процессы самостоятельно, а человек задает стратегические цели и контролирует исполнение. Большинство компаний сейчас находятся на уровне L1, постепенно переходя к L2, а лидеры рынка экспериментируют с L3 в стандартизированных процессах.

Вайбворкинг позволяет небольшим командам из 2–5 человек получать результаты, ранее требовавшие 10–20 специалистов. В такой команде каждый участник — менеджер результатов: он фокусируется на целях и критериях, а рутинное исполнение делегирует агентам. Это не размывает ответственность, а концентрирует ее на действительно важных для бизнеса аспектах — контексте, целях и стандартах качества.

Но чтобы не перейти от одной крайности к другой — от полной ручной работы к полному делегированию всех задач ИИ — важно сохранять баланс. Для этого стоит фиксировать точки контроля, регулярно пересматривать архитектуру процессов и измерять не только эффективность задач, но и качество решений.

В этом контексте искусственный интеллект становится не заменой человеческой экспертизы, а ее усилением: он берет на себя рутину и масштаб, а профессионал сосредоточивается на том, что всегда было ключевым для бизнеса, — на понимании целей, контекста и критериев успеха.

При этот вайбворкинг, конечно же, не обещает идеальной работы без ошибок, но позволяет каждому специалисту стать менеджером результатов, а компании — использовать цифровые команды так же осознанно, как и живые.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора