W branży sztucznej inteligencji istnieje ukryta linia błędów, która decyduje o tym, które produkty odniosą sukces, a które zawiodą, które firmy przechwytują wartość, a które ulegają zakłóceniom, które przypadki użycia zmieniają przepływ pracy, a które popadają w pilotażowy czyściec. Ta linia błędów nie dotyczy architektury modelu ani danych szkoleniowych — dotyczy podstawowego wyboru projektu, który często pozostaje bez nazwy: na pierwszym miejscu jest inteligencja a przede wszystkim przepływ pracy.
Zrozumienie tego rozróżnienia ma kluczowe znaczenie, ponieważ kształtuje oczekiwania użytkowników, dynamikę zaufania, fosy konkurencji i ostatecznie to, czy sztuczna inteligencja wzmacnia, czy zastępuje ludzką niezależność. Pozwól mi wyjaśnić.
Zdefiniowanie podziału
Sztuczna inteligencja nastawiona na przepływ pracy zaczyna od istniejącego procesu biznesowego i zadaje pytanie: „W jaki sposób sztuczna inteligencja może sprawić, że będzie to szybsze/tańsze/lepsze?” Przepływ pracy pozostaje zasadą organizacji. Sztuczna inteligencja staje się komponentem większego systemu zoptymalizowanego pod kątem określonej sekwencji zadań. Przykłady: RPA (robotyczna automatyzacja procesów), systemy CRM oparte na sztucznej inteligencji, potoki przetwarzania dokumentów, systemy kierowania obsługą klienta.
AI stawiająca na inteligencję zaczyna od zdolności rozumowania i zadaje pytanie: „Jakie problemy może rozwiązać ta inteligencja?” Zdolności poznawcze sztucznej inteligencji stają się zasadą organizującą. Przepływy pracy wynikają z tego, co może zrobić inteligencja, a nie z tego, czego wymaga istniejący proces. Przykłady: ChatGPT, Claude, Cursor, Perplexity — ogólne systemy rozumowania, które użytkownicy dostosowują do swoich potrzeb. To rozróżnienie może wydawać się semantyczne, ma jednak głębokie implikacje.
Dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie: Cztery kluczowe wymiary
1. Kompromis między elastycznością a niezawodnością
Optymalizacja systemów zorientowanych na przepływ pracy przewidywalność. Są przeznaczone do wykonywania określonych zadań w sposób spójny w ramach określonych parametrów. Dzięki temu łatwiej je zweryfikować, łatwiej zintegrować i zyskać zaufanie, ale trudniej je dostosować, gdy zmieniają się wymagania. Systemy oparte na inteligencji optymalizują się pod kątem zdolność adaptacji. Zostały zaprojektowane tak, aby radzić sobie w nowych sytuacjach, interpretować niejednoznaczne dane wejściowe i uogólniać w różnych kontekstach. Dzięki temu są wydajne i elastyczne, ale trudniejsze do sprawdzenia, trudniejsze do zintegrowania i trudniejsze do zaufania. Ironia: przedsiębiorstwa pragną zarówno niezawodności, jak i elastyczności, ale te cele tworzą napięcie architektoniczne. Konstrukcje skupiające się na przepływie pracy zapewniają niezawodność kosztem sztywności. Projekty oparte na inteligencji zapewniają elastyczność kosztem nieprzewidywalności. Właśnie dlatego 90–95% eksperymentów GenAI nigdy nie trafia do produkcji. Organizacje tworzą prototypy za pomocą narzędzi opartych na inteligencji (ChatGPT, Claude), odkrywają potężne możliwości, a następnie zdają sobie sprawę, że nie mogą wdrożyć czegoś tak nieprzewidywalnego w procesach produkcyjnych, które wymagają gwarancji spójności.
2. Agencja i kontrola użytkownika
Sztuczna inteligencja zorientowana na przepływ pracy pozwala zachować ludzką władzę decyzyjną. Sztuczna inteligencja wykonuje określone zadania cząstkowe, ale ludzie pozostają w pętli w zakresie ocen, wyjątków i ostatecznych decyzji. Jest to zgodne ze spostrzeżeniem ekonomii behawioralnej, zgodnie z którym użytkownicy muszą zachować niezależność, aby ufać delegowaniu. Sztuczna inteligencja oparta na inteligencji wymaga od użytkowników zaufania do procesu rozumowania sztucznej inteligencji. Kiedy prosisz ChatGPT o „przeanalizowanie tych danych i zalecenie dalszych kroków”, delegujesz nie tylko wykonanie, ale także ocenę. To powoduje niechęć do utraty tożsamości – psychologiczny opór przed pozwalaniem maszynom myśleć za ciebie. To wyjaśnia „wzorzec drugiego pilota” — odnoszące sukcesy systemy oparte na inteligencji są zwykle projektowane jako narzędzia współpracujące (GitHub Copilot, Cursor), a nie autonomiczni agenci. Inteligencja jest najwyższej klasy, ale kontrola użytkownika jest zachowana poprzez interakcję sugestywną, a nie dyrektywną.
3. Fosy konkurencyjne i struktura rynku
Tworzy sztuczną inteligencję zorientowaną na przepływ pracy możliwości integracji pionowej. Jeśli możesz głęboko osadzić sztuczną inteligencję w konkretnym przepływie pracy (przegląd dokumentów prawnych, diagnostyka medyczna, uzgadnianie finansowe), zbudujesz fosę dzięki wiedzy procesowej, głębokości integracji i kosztom zmiany. Tworzy AI stawiającą na inteligencję możliwości platformy poziomej. Możliwości ogólnego wnioskowania można zastosować w różnych branżach i przypadkach użycia, umożliwiając dynamikę platformy tam, gdzie jeden podstawowy model obsługuje tysiące aplikacji. Dlatego obserwujemy jednoczesne trendy:
- Konsolidacja modelu podstawowego (OpenAI, Anthropic, Google) — platformy oparte na inteligencji i zapewniające korzyści na ogromną skalę
- Pionowe rozprzestrzenianie się sztucznej inteligencji (Harvey dla prawa, Hipokrates dla opieki zdrowotnej, Glean dla wyszukiwania korporacyjnego) — aplikacje nastawione na przepływ pracy z głęboką integracją domen
Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, które odniosą największe sukcesy, będą prawdopodobnie działać na obu poziomach: na fundamencie opartym na inteligencji i zasilającym aplikacje zorientowane na przepływ pracy.
4. Dynamika zaufania i adopcji
Oto miejsce, w którym ekonomia behawioralna spotyka się z architekturą: systemy skupiające się na przepływie pracy są zgodne ze sposobem, w jaki przedsiębiorstwa budują zaufanie postępowa delegacja. Zaczynasz od zadań o niskiej stawce (wprowadzanie danych), udowadniasz niezawodność, a następnie stopniowo rozszerzasz zakres. Jest to zgodne z psychologiczną zasadą budowania zaufania poprzez powtarzanie małych sukcesów. Systemy oparte na inteligencji wymagają od użytkowników wykonania: skok wiary: zaufaj rozumowaniu sztucznej inteligencji, nie obserwując stopniowego budowania kompetencji. Jest to znacznie trudniejsze z psychologicznego punktu widzenia, dlatego też przyjęcie oparte na inteligencji często ma miejsce w pierwszej kolejności dla konsumenta (ChatGPT), gdzie indywidualni użytkownicy mogą eksperymentować przy niskim ryzyku, a następnie ostatecznie migrują do przedsiębiorstw, gdy istnieją wystarczające dowody społeczne.
Teza o zbieżności hybrydowej
Oto sprzeczne spostrzeżenie: zanika dychotomia między „na pierwszym miejscu jest inteligencja” a „na pierwszym miejscu jest przepływ pracy”. Najbardziej wyrafinowane systemy sztucznej inteligencji zmierzają w kierunku: architektura hybrydowa który łączy:
- Warstwa inteligencji: Ogólne możliwości wnioskowania (modele podstawowe)
- Warstwa przepływu pracy: Ustrukturyzowana orkiestracja zadań (agenci, narzędzia, poręcze)
- Warstwa kontrolna: Punkty nadzoru i interwencji człowieka
Ten trójwarstwowy stos umożliwia organizacjom korzystanie z ogólnej inteligencji przy jednoczesnym zachowaniu niezawodności przepływu pracy i kontroli użytkownika. Przykład: Kursor (edytor kodu AI)
- Warstwa inteligencji: Claude/GPT-4 do zrozumienia i generowania kodu
- Warstwa przepływu pracy: zintegrowana z przepływem prac programistycznych za pomocą git, linters i testów
- Warstwa kontrolna: sugestie wymagają sprawdzenia przez człowieka; użytkownik pozostaje autorem
To hybrydowe podejście odpowiada na podstawowe wyzwanie ekonomii behawioralnej: zapewnia możliwości sztucznej inteligencji, które można poczuć ulepszone narzędzia zamiast autonomiczne zastępstwa.
Implikacje dla strategii AI
Jeśli budujesz lub kupujesz sztuczną inteligencję, te ramy sugerują trzy strategiczne pytania:
1. Jakie jest Twoje główne ograniczenie: elastyczność czy niezawodność?
- Jeśli niezawodność: architektura oparta na przepływie pracy, zaakceptuj ograniczony zakres
- Jeśli elastyczność: architektura oparta na inteligencji, inwestuj w budowanie zaufania
2. Gdzie leży Twoja przewaga konkurencyjna?
- Wiedza procesowa → przede wszystkim przepływ pracy (integracja pionowa)
- Ogólne możliwości → przede wszystkim inteligencja (platforma pozioma)
3. Jak Twój użytkownik buduje zaufanie?
- Progresywne delegowanie → stopniowa ekspansja przede wszystkim w zakresie przepływu pracy
- Eksperymentowanie → przede wszystkim inteligencja z mocnymi barierkami
Paradygmat folderu jako architektura hybrydowa
Tutaj nabiera to osobistego znaczenia: badany przeze mnie „paradygmat folderów” (agenci AI będący właścicielami katalogów w ramach architektury kognitywnej) zasadniczo polega na architektura hybrydowa zoptymalizowana pod kątem rozumowania zorientowanego na inteligencję w ramach ograniczeń nastawionych na przepływ pracy. Każdy agent posiada:
- Warstwa inteligencji: Rozumowanie LLM na temat dokumentów, narzędzi, kontekstu
- Warstwa przepływu pracy: System plików jako pamięć strukturalna, standardowe interfejsy
- Warstwa kontrolna: Pliki czytelne dla człowieka, jawne dzienniki decyzji, punkty interwencji
Ten projekt zachowuje swobodę użytkownika (możesz czytać/edytować dowolny plik), umożliwia stopniowe delegowanie (zacznij od wąskiego zakresu agenta i stopniowo go rozszerzaj) i łączy ogólną inteligencję z integracją przepływu pracy. Jest to architektura, która mówi: „Agenci sztucznej inteligencji powinni być wystarczająco inteligentni, aby elastycznie rozumować, ale jednocześnie wystarczająco zorganizowani, aby zachowywać się przewidywalnie”.
Dlaczego branża nie podjęła jeszcze wspólnych działań w tej kwestii
Jeśli architektura hybrydowa jest optymalna, dlaczego rynek nie osiągnął konwergencji? Trzy powody:
- Niedojrzałość technologiczna: Modele fundamentów są wciąż szybko udoskonalane. Przedwczesna integracja przepływu pracy powoduje powstanie długu technicznego w przypadku aktualizacji warstwy inteligencji.
- Bezwładność organizacyjna: Przedsiębiorstwa mają trudności z przeprojektowaniem przepływów pracy wokół sztucznej inteligencji. Łatwiej jest włączyć sztuczną inteligencję do istniejących procesów (najpierw przepływ pracy), niż ponownie wyobrazić sobie pracę (najpierw inteligencja).
- Niejasne ujęcie wartości: Platformy oparte na inteligencji (OpenAI) i aplikacje nastawione na przepływ pracy (pionowa sztuczna inteligencja) mają jasne modele biznesowe. Architektura hybrydowa wymaga nowych możliwości organizacyjnych (zespoły operacyjne AI, umiejętności projektowania hybrydowego), które wciąż się pojawiają.
Ale to się zmienia. W miarę stabilizacji podstawowych modeli, budowania przez przedsiębiorstwa wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji i pojawiania się skutecznych wzorców (model Copilot, platformy agentyczne) zobaczymy konwergencję w kierunku architektur hybrydowych, które zapewniają zarówno inteligencję, jak i niezawodność.
Ostateczny wgląd: architektura kształtuje psychologię
Najgłębszy powód, dla którego to rozróżnienie ma znaczenie: Wybory dotyczące architektury kształtują psychologię użytkownika, która determinuje adopcję, która determinuje sukces.
Architektura zorientowana na przepływ pracy sygnalizuje: „To narzędzie robi to, co mu każesz”. Zachowuje to sprawczość, buduje zaufanie dzięki wykazanym kompetencjom i dostosowuje się do istniejących modeli mentalnych. Architektura oparta na inteligencji sygnalizuje: „To jest agent rozumujący, który myśli za ciebie”. Wywołuje to niechęć do utraty tożsamości, wymaga skokowego poziomu zaufania i podważa istniejące modele mentalne. Zwycięska architektura to ta, która zapewnia możliwości sztucznej inteligencji, jednocześnie zarządzając przejściem psychologicznym. Dlatego wierzę hybrydowa inteligencja-najpierw-rozumowanie-w-najpierw-przepływ pracy-struktura będzie dominować: maksymalizuje możliwości sztucznej inteligencji, minimalizując jednocześnie opór psychologiczny.
Wniosek: wybór, który kształtuje wszystko
Rozróżnienie „najpierw inteligencja” i „najpierw przepływ pracy” nie dotyczy tylko projektu systemu — chodzi o:
- Zaufaj dynamice: Jak użytkownicy budują zaufanie do delegowania AI
- Strategia konkurencyjna: Tam, gdzie powstają fosy (integracja pionowa a platformy poziome)
- Ścieżki adopcyjne: Eksperymenty konsumenckie a walidacja w przedsiębiorstwie
- Ramy psychologiczne: Wzmocnienie narzędzi a autonomia agenta
W miarę dojrzewania możliwości sztucznej inteligencji różnica będzie się zacierać. Jednak zrozumienie tego pomaga teraz wyjaśnić, dlaczego niektóre produkty AI odnoszą sukcesy, podczas gdy inne popadają w pilotażowy czyściec, dlaczego przedsiębiorstwa jednocześnie pragną agentów AI i się ich boją oraz dlaczego droga do przyjęcia AI wiedzie przez wybory architektoniczne, które kształtują ludzką psychikę. Firmy, które wygrają, nie tylko będą miały lepsze modele i lepsze przepływy pracy – będą miały lepsze architektury psychologiczne które zapewniają inteligencję, której użytkownicy mogą zaufać, elastyczność, którą mogą kontrolować, oraz przepływy pracy, które mogą zrozumieć. To ukryty wybór projektu kształtujący przyszłość sztucznej inteligencji.
