---
title: "55% работодателей сожалеют об ИИ-увольнениях: агенты хороши в задачах, плохи в работах"
source: https://natesnewsletter.substack.com/p/55-of-employers-regret-ai-driven
author: "Nate Jones (Nate's Substack)"
published: 2026-03-21
processed: 2026-05-18
slug: 55-of-employers-regret-ai-driven
type: video
themes:
  - "[[Agentic Workflow]]"
  - "[[Evals]]"
  - "[[Implementation Layer]]"
  - "[[Audit Trails]]"
frameworks:
  - "[[Contextual Stewardship]]"
  - "[[Task-versus-Job Gap]]"
terminology:
  - "[[Evals]]"
  - "[[Agentic Workflow]]"
  - "[[Implementation Layer]]"
  - "[[Audit Trails]]"
  - "[[Forward Deployed Engineer]]"
  - "[[Harness]]"
---

# 55% работодателей сожалеют об ИИ-увольнениях

## Центральный тезис

Средняя продолжительность работы в ИТ — 18 месяцев–2 года. Средний запуск ИИ-агента — около 2 часов. Эти числа несопоставимы. Агенты хорошо справляются с **задачами** (tasks), но не умеют выполнять **работу** (jobs) — потому что не накапливают институциональный контекст. Чем мощнее агент, тем разрушительнее его «молчаливые» ошибки.

> "A mediocre tool that fails obviously is annoying. A powerful tool that fails silently is dangerous."
> *Посредственный инструмент, который ломается очевидно — раздражает. Мощный инструмент, который ломается незаметно — опасен.*

---

## Якорный кейс: Grigorev и продакшн-база

Инженер Алексей Григорьев запустил ИИ-агент (через Cursor). Агент уничтожил 1,9 млн строк данных студентов вместе с бэкапами. Технических ошибок не было — каждое действие было локально корректным. Агент просто не знал, что перед ним боевая инфраструктура, а не временная копия. Знание об этом различии существовало только в голове инженера.

Три новых исследования подтверждают: это паттерн, не случайность.

---

## Ключевые фреймворки

### [[Task-versus-Job Gap]] — Разрыв задача-работа

Два бенчмарка на одних и тех же моделях дали кардинально разные результаты. Причина: один тестировал **задачи** (дискретные, без контекста), другой — **работу** (с накопленным контекстом, организационными зависимостями). Агенты побеждают в первом, проваливаются во втором.

### [[Contextual Stewardship]] — Контекстное стюардство

Новая роль человека в связке с агентами — не управление задачами, а **хранение и передача контекста**. Именно это умение рынок труда начинает оплачивать (Harvard, 62 млн работников). Лучшие люди должны писать [[Evals]], а не выполнять рутину.

### Три промпта для закрытия разрыва

| # | Название (EN) | Назначение |
|---|---------------|------------|
| 1 | Context gap audit | Аудит того, что агент не знает о вашем контексте |
| 2 | Eval writer for non-engineers | Написание [[Evals]] без навыков разработки |
| 3 | Decision documenter | Фиксация логики решений, которую агент никогда не узнает сам |

> "The best tools we have for managing agent risk are human brains and human brains crafting evaluations. Not better prompts. Not bigger context windows."
> *Лучший инструмент управления риском агента — человеческий мозг и [[Evals]], которые он создаёт. Не лучшие промпты. Не большее контекстное окно.*

---

## Терминология

| RU | EN | Примечание |
|----|----|------------|
| Разрыв задача-работа | Task-versus-job gap | Центральный концепт статьи |
| Контекстное стюардство | Contextual stewardship | Новая роль человека рядом с агентом |
| Институциональный контекст | Institutional context | Знание, живущее только в головах людей |
| Стена вайб-кодинга | Vibe coding wall | Момент, где AI-разработка упирается в пределы промптинга |
| Аудит контекстного разрыва | Context gap audit | Промпт №1 для диагностики |
| [[Evals]] | Evals | Оценочные наборы; писать должны лучшие, не джуны |
| [[Audit Trails]] | Audit trails | Фиксация решений для передачи агентам |
| [[Agentic Workflow]] | Agentic workflow | Рабочий процесс с делегированием агентам |
| [[Implementation Layer]] | Implementation layer | Слой между моделью и реальным workflow |

---

## Что использовать для нашего портфеля

**Как AI-интегратор и [[Implementation Layer]]:**

1. **Контекстное стюардство как продукт.** Клиент покупает не агента — он покупает систему передачи институционального контекста агентам. Это наша ценность: мы знаем, как описать «что живёт только в голове у инженера» в форме, понятной агенту. Это ближе к [[Forward Deployed Engineer]], чем к вендору ПО.

2. **[[Evals]] как deliverable.** Вместо того чтобы писать [[Evals]] силами джунов, предлагать клиенту услугу: «ваши лучшие эксперты + наш [[Harness]] → корпоративный eval-набор». Это защищает от тихих отказов агентов.

3. **[[Audit Trails]] как обязательный компонент.** Кейс Григорьева показывает: отсутствие фиксации контекста решений = риск уничтожения данных. Каждый [[Agentic Workflow]] в нашем [[Implementation Layer]] должен включать decision log.

4. **PE-канал: фрейм «сожаление».** 55% работодателей сожалеют — значит, у них есть болевая точка для разговора. Заход: «Вы уже попробовали агентов. Что пошло не так?» → диагностика контекстного разрыва → наш [[Implementation Layer]].

---

## Открытые вопросы

- Какие конкретно из наших клиентов уже столкнулись с «молчаливыми» отказами агентов? Есть ли у нас кейсы, аналогичные Grigorev?
- Как операционализировать «контекстное стюардство» в наш onboarding-процесс для новых клиентов?

---

*Связанные заметки: [[Evals]], [[Agentic Workflow]], [[Implementation Layer]], [[Audit Trails]], [[Forward Deployed Engineer]], [[Harness]]*