Развитие методов UX-исследований для ИИ-агентов в корпоративном сотрудничестве

\ Сдвиг произошел быстрее, чем кто-либо предсказывал. В один день ИИ автоматически дополнял наши предложения. На следующий день он уже присоединялся к нашим встречам, обобщал наши разговоры и составлял последующие сообщения от нашего имени. Теперь он принимает решения.

Я провел годы, исследуя, как команды сотрудничают через интеллектуальные платформы, и то, что я наблюдаю сегодня, представляет собой наиболее значительную трансформацию в динамике рабочего места со времен внедрения электронной почты. ИИ-агенты больше не инструменты, которые мы используем. Они участники, с которыми мы работаем бок о бок.

Это различие имеет огромное значение для UX-исследователей. Методы, которые мы разработали для оценки функций программного обеспечения, просто не применимы, когда это программное обеспечение начинает вести себя как член команды.

Фундаментальный сдвиг: от функции к участнику

Традиционное UX-исследование задает такие вопросы: Обнаружима ли эта функция? Интуитивно ли понятно взаимодействие? Уменьшает ли оно трение в рабочем процессе?

Эти вопросы предполагают, что ИИ пассивен, ожидая ввода пользователя перед ответом. Но ИИ-агенты работают иначе. Они наблюдают, интерпретируют, принимают решения и действуют. Согласно исследованию MIT Sloan Management Review и Boston Consulting Group за 2025 год, 35% организаций уже начали использовать агентный ИИ, а еще 44% планируют внедрить его в ближайшее время. Тем не менее, 47% указывают, что у них нет стратегии относительно того, что они собираются делать с ИИ. Этот разрыв между внедрением и пониманием — именно то место, где должно вмешаться UX-исследование.

Когда ИИ-агент присоединяется к платформе сотрудничества, он меняет социальную динамику команды. Он влияет на то, кто говорит, когда они говорят и что они чувствуют себя комфортно говоря. Оценка этих сдвигов требует методов, которые выходят далеко за рамки тестирования удобства использования.

\

Ведущая оценка ИИ для корпоративных платформ сотрудничества

В моей работе, руководящей UX-исследованиями для интеллектуальных платформ сотрудничества, я разработал структуры оценки, специально предназначенные для ИИ-агентов, работающих в корпоративной среде. Эта работа находится на пересечении стратегии продукта, разработки ИИ и исследования человеческих факторов.

Оценка ИИ в этом контексте фундаментально отличается от традиционного сравнительного анализа моделей. Когда ИИ-агент работает в рамках платформы сотрудничества, мы не можем просто измерять точность или качество ответа изолированно. Мы должны оценивать, как агент работает в рамках сложной социальной и операционной динамики реальных команд.

Я подхожу к оценке ИИ для корпоративного сотрудничества через три взаимосвязанных слоя. Первый слой исследует функциональную производительность: правильно ли агент идентифицирует элементы действий, точно обобщает обсуждения и предоставляет соответствующую информацию в подходящие моменты? Второй слой оценивает качество интеграции: насколько безупречно агент работает в рамках существующих рабочих процессов без создания трения или требования поведенческих изменений от пользователей? Третий слой, и тот, который чаще всего упускается из виду, оценивает системное воздействие: как присутствие агента влияет на динамику команды, качество решений и эффективность сотрудничества с течением времени?

Исследование Harvard Business Review от мая 2025 года описывает ИИ-агентов как "цифровых коллег", представляющих новую категорию талантов. Эта формулировка требует, чтобы мы оценивали ИИ-агентов не только по выполнению задач, но и по тому, насколько хорошо они функционируют как участники команды. Мои протоколы оценки включают наблюдение за поведением, продольное отслеживание и анализ результатов, которые полностью упускаются традиционными эталонами ИИ.

Организации, достигающие наиболее сильных результатов, — это те, которые встраивают UX-исследования непосредственно в свои циклы оценки ИИ, используя ориентированные на человека метрики наряду с мерами технической производительности.

\

Создание гиперперсонализированных ИИ-агентов через стратегическое UX-исследование

Следующий рубеж для корпоративных платформ сотрудничества — это гиперперсонализированные ИИ-агенты, которые адаптируются к индивидуальным пользователям, культурам команд и организационным контекстам. Именно здесь UX-исследование становится не только оценочным, но и генеративным, непосредственно формируя то, как эти агенты проектируются и развертываются.

Я руководил исследовательскими инициативами, которые информируют стратегическое развитие персонализированных ИИ-агентов для платформ сотрудничества. Эта работа включает понимание конкретных паттернов того, как различные типы пользователей взаимодействуют с ИИ, как стили коммуникации команд варьируются в зависимости от функций и географии, и как организационная культура влияет на то, что пользователи ожидают от помощи ИИ.

Исследование McKinsey от ноября 2025 года о партнерствах с ИИ отмечает, что реализация потенциала ИИ требует перепроектирования рабочих процессов, чтобы люди, агенты и роботы эффективно работали вместе. С точки зрения стратегии продукта, это означает, что ИИ-агенты не могут быть универсальными. Они должны адаптировать свой стиль коммуникации, частоту вмешательства и уровень автономии на основе предпочтений пользователей и контекстуальных факторов.

Мое исследование выявило несколько измерений персонализации, которые имеют наибольшее значение в контекстах корпоративного сотрудничества. Соответствие стиля коммуникации гарантирует, что агент отражает то, как пользователи естественно выражают себя, будь то формально или непринужденно, подробно или кратко. Калибровка времени вмешательства узнает, когда отдельные пользователи предпочитают проактивную помощь, а когда они хотят работать без перерывов. Регулировка порога доверия признает, что разные пользователи имеют разные уровни комфорта с автономией ИИ и калибруется соответственно.

Стратегические последствия значительны. Продуктовым командам, создающим ИИ-агентов для платформ сотрудничества, необходим постоянный ввод UX-исследований, чтобы понять, как функции персонализации работают в разнообразных пользовательских группах. Без этой исследовательской основы усилия по персонализации рискуют создать агентов, которые кажутся навязчивыми для одних пользователей, в то время как для других кажутся бесполезными.

Структура для оценки ИИ-агентов в коллаборативных настройках

Через обширные полевые исследования с кросс-функциональными командами, внедряющими ИИ-агентов в свои рабочие процессы сотрудничества, я разработал структуру оценки, построенную вокруг четырех измерений, которые традиционные методы упускают из виду.

1. Влияние присутствия исследует, как присутствие ИИ-агента меняет поведение команды, независимо от его функциональных вкладов. Я наблюдал, как команды становятся заметно более формальными, когда они знают, что ИИ документирует их разговоры. Боковые обсуждения уменьшаются. Исследовательское мышление заменяется более безопасными вкладами.
2. Границы агентства рассматривают, где должна начинаться и заканчиваться автономия ИИ-агента, и как команды договариваются об этих границах. Руководство Всемирного экономического форума по ИИ-агентам от 2025 года подчеркивает, что управление должно способствовать прозрачности через непрерывный мониторинг. В моих исследованиях я обнаружил, что заявленные предпочтения по автономии ИИ редко соответствуют выявленным предпочтениям. Команды часто говорят, что хотят, чтобы ИИ-агенты проявляли больше инициативы, но сопротивляются, когда агенты действительно это делают.
3. Калибровка доверия фокусируется на том, как команды развивают соответствующее доверие, избегая как чрезмерной зависимости, так и недостаточного использования. ИИ-агент, который делает одну значительную ошибку, может разрушить месяцы построения доверия, в то время как агент, который работает идеально, может создать опасное самоуспокоение.
4. Коллаборативная интеграция исследует, как ИИ-агент влияет на динамику команды, поток информации и коллективный интеллект. Помогает ли ИИ-агент команде принимать лучшие решения или создает иллюзию тщательности, маскирующую поверхностное мышление?

Пример исследования: Реконфигурация области действия ИИ-агента

Недавно я провел восьминедельное исследование с распределенной продуктовой командой, внедряющей ИИ-агента на своей платформе сотрудничества. Агент был разработан для участия в встречах, генерации резюме, отслеживания решений и проактивного предоставления соответствующей информации.

Первоначальные метрики выглядели отлично: 94% точность элементов действий, 4,2 из 5 рейтинги удовлетворенности. Но наблюдение за поведением выявило проблемы, невидимые для панелей мониторинга. Продолжительность встреч снизилась на 18%, так как члены команды спешили с обсуждениями, осознавая, что каждое слово фиксируется. К третьей неделе ошибка атрибуции вызвала бремя проверки, которое потребляло больше времени, чем документация, которую она заменила. Члены команды также развили то, что я называю "синдромом зависимости от резюме", полагаясь исключительно на резюме ИИ и упуская важный контекст.

На основе этих выводов команда реконфигурировала ИИ-агента, уменьшив его функциональную область на 60%. Они удалили проактивные функции, сохранив задачи документирования, где точность была высокой. Традиционные метрики внедрения отметили бы это как неудачу. Но меры эффективности команды рассказали другую историю: качество решений улучшилось, участие в встречах стало более справедливым, и бремя проверки снизилось до устойчивых уровней.

Наиболее значительный вывод появился из интервью. Несколько членов команды описали чувство "наблюдения" во время фазы полной автономии. Этот охлаждающий эффект на аутентичную коммуникацию никогда не появлялся ни в одной метрике панели мониторинга.

\

\

Практические методы оценки

На основе этого исследования и аналогичных исследований я рекомендую следующие методы для оценки ИИ-агентов в коллаборативных настройках.

• Продольное наблюдение требует минимум шестинедельных периодов наблюдения с установлением базовой линии перед введением ИИ-агента. Тесты удобства использования одной сессии не выявляют почти ничего полезного о динамике коллаборативного ИИ.
• Анализ паттернов коммуникации включает количественное отслеживание того, кто говорит, как часто и в каких контекстах на этапах до развертывания, раннего развертывания и зрелого развертывания.
• Оценка калибровки доверия регулярно измеряет, как уверенность членов команды в возможностях ИИ сравнивается с фактической производительностью ИИ.
• Аудиты качества решений предоставляют ретроспективный анализ решений, принятых с участием ИИ-агента, отслеживая результаты и определяя, где вклад ИИ помог или помешал.

Путь вперед

ИИ-агенты станут повсеместными в корпоративном сотрудничестве. Исследовательский вопрос заключается не в том, будут ли организации их внедрять, а в том, как они будут эффективно их интегрировать.

UX-исследователи играют критическую роль в формировании этой интеграции. Мы обладаем методами для понимания человеческого поведения и структурами для оценки качества опыта. Организации, которые правильно это сделают, построят системы сотрудничества, где люди и ИИ-агенты действительно дополняют друг друга. Те, кто рассматривает ИИ-агентов просто как еще одну функцию, обнаружат, что их команды работают менее эффективно, чем до появления технологии.

\