\ Зміна відбулася швидше, ніж хто-небудь передбачав. Одного дня ШІ автоматично завершував наші речення. Наступного дня він вже приєднувався до наших зустрічей, підсумовував наші розмови та складав повідомлення для подальшого спілкування від нашого імені. Тепер він приймає рішення.
Я провів роки, досліджуючи, як команди співпрацюють через інтелектуальні платформи, і те, що я спостерігаю сьогодні, є найбільш значущою трансформацією в динаміці робочого місця з моменту впровадження електронної пошти. ШІ-агенти більше не є інструментами, якими ми користуємося. Вони є учасниками, з якими ми працюємо пліч-о-пліч.
Ця відмінність має величезне значення для UX-дослідників. Методи, які ми розробили для оцінки функцій програмного забезпечення, просто не застосовуються, коли це програмне забезпечення починає поводитися як член команди.
Традиційне UX-дослідження ставить такі запитання: чи можна виявити цю функцію? чи інтуїтивно зрозуміла взаємодія? чи зменшує вона тертя в робочому процесі?
Ці запитання припускають, що ШІ є пасивним, очікуючи на введення користувача перед відповіддю. Але ШІ-агенти працюють інакше. Вони спостерігають, інтерпретують, вирішують і діють. Згідно з дослідженням MIT Sloan Management Review та Boston Consulting Group за 2025 рік, 35% організацій вже почали використовувати агентний ШІ, а ще 44% планують незабаром його впровадити. Проте 47% вказують, що не мають стратегії щодо того, що вони збираються робити з ШІ. Цей розрив між впровадженням і розумінням є саме тим місцем, де UX-дослідження повинні втрутитися.
Коли ШІ-агент приєднується до платформи співпраці, він змінює соціальну динаміку команди. Він впливає на те, хто говорить, коли вони говорять і що вони відчувають комфортно говорити. Оцінка цих зрушень вимагає методів, які виходять далеко за межі тестування зручності використання.
\ 
У своїй роботі, керуючи UX-дослідженнями для інтелектуальних платформ співпраці, я розробив оціночні рамки, спеціально розроблені для ШІ-агентів, що працюють у корпоративних середовищах. Ця робота знаходиться на перетині стратегії продукту, розробки ШІ та дослідження людських факторів.
Оцінка ШІ в цьому контексті принципово відрізняється від традиційного еталонного тестування моделей. Коли ШІ-агент працює в рамках платформи співпраці, ми не можемо просто вимірювати точність або якість відповіді ізольовано. Ми повинні оцінювати, як агент працює в рамках складної соціальної та операційної динаміки реальних команд.
Я підходжу до оцінки ШІ для корпоративної співпраці через три взаємопов'язані шари. Перший шар досліджує функціональну продуктивність: чи правильно агент визначає елементи дій, точно підсумовує обговорення та надає відповідну інформацію у відповідні моменти? Другий шар оцінює якість інтеграції: наскільки безперешкодно агент працює в рамках існуючих робочих процесів без створення тертя або вимагання поведінкових змін від користувачів? Третій шар, і той, який найчастіше ігнорується, оцінює системний вплив: як присутність агента впливає на динаміку команди, якість рішень та ефективність співпраці з часом?
Дослідження Harvard Business Review за травень 2025 року описує ШІ-агентів як "цифрових колег", що представляють нову категорію талантів. Це формулювання вимагає, щоб ми оцінювали ШІ-агентів не лише за виконанням завдань, але й за тим, наскільки добре вони функціонують як учасники команди. Мої протоколи оцінки включають спостереження за поведінкою, поздовжнє відстеження та аналіз результатів, які повністю пропускають традиційні еталони ШІ.
Організації, які досягають найсильніших результатів, - це ті, які вбудовують UX-дослідження безпосередньо в свої цикли оцінки ШІ, використовуючи метрики, орієнтовані на людину, поряд з технічними показниками продуктивності.
\
Наступним рубежем для платформ корпоративної співпраці є гіперперсоналізовані ШІ-агенти, які адаптуються до окремих користувачів, культур команд та організаційних контекстів. Саме тут UX-дослідження стає не просто оціночним, але й генеративним, безпосередньо формуючи, як ці агенти розробляються та розгортаються.
Я керую дослідницькими ініціативами, які інформують стратегічний розвиток персоналізованих ШІ-агентів для платформ співпраці. Ця робота включає розуміння конкретних моделей того, як різні типи користувачів взаємодіють з ШІ, як стилі комунікації команд варіюються в залежності від функцій та географії, і як організаційна культура впливає на те, що користувачі очікують від допомоги ШІ.
Дослідження McKinsey за листопад 2025 року щодо партнерства з ШІ зазначає, що реалізація потенціалу ШІ вимагає перепроектування робочих процесів, щоб люди, агенти та роботи ефективно працювали разом. З точки зору стратегії продукту, це означає, що ШІ-агенти не можуть бути універсальними. Вони повинні адаптувати свій стиль комунікації, частоту втручання та рівень автономії на основі уподобань користувачів та контекстуальних факторів.
Моє дослідження виявило кілька вимірів персоналізації, які мають найбільше значення в контекстах корпоративної співпраці. Відповідність стилю комунікації забезпечує, що агент відображає, як користувачі природно виражають себе, будь то формально чи неформально, детально чи стисло. Калібрування часу втручання вивчає, коли окремі користувачі віддають перевагу проактивній допомозі, а коли вони хочуть працювати без перерв. Регулювання порогу довіри визнає, що різні користувачі мають різні рівні комфорту з автономією ШІ і калібрується відповідно.
Стратегічні наслідки є значними. Команди продуктів, які створюють ШІ-агентів для платформ співпраці, потребують постійного введення UX-досліджень, щоб зрозуміти, як функції персоналізації працюють у різних групах користувачів. Без цієї дослідницької основи зусилля з персоналізації ризикують створити агентів, які здаються нав'язливими для одних користувачів, а для інших - непотрібними.
Через обширні польові дослідження з крос-функціональними командами, які впроваджують ШІ-агентів у свої робочі процеси співпраці, я розробив оціночну рамку, побудовану навколо чотирьох вимірів, які традиційні методи ігнорують.
Нещодавно я провів восьмитижневе дослідження з розподіленою продуктовою командою, яка впроваджувала ШІ-агента на своїй платформі співпраці. Агент був розроблений для участі в зустрічах, генерування підсумків, відстеження рішень та проактивного надання відповідної інформації.
Початкові метрики виглядали відмінно: 94% точність елементів дій, 4,2 з 5 оцінок задоволеності. Але спостереження за поведінкою виявило проблеми, невидимі для панелей моніторингу. Тривалість зустрічей зменшилася на 18%, оскільки члени команди поспішали з обговореннями, усвідомлюючи, що кожне слово фіксується. До третього тижня помилка атрибуції викликала тягар верифікації, який споживав більше часу, ніж документація, яку він замінив. Члени команди також розвинули те, що я називаю "синдромом залежності від підсумків", покладаючись виключно на підсумки ШІ і пропускаючи важливий контекст.
На основі цих висновків команда реконфігурувала ШІ-агента, зменшивши його функціональний обсяг на 60%. Вони видалили проактивні функції, зберігаючи завдання документації, де точність була високою. Традиційні метрики впровадження позначили б це як невдачу. Але заходи ефективності команди розповіли іншу історію: якість рішень покращилася, участь у зустрічах стала більш справедливою, а тягар верифікації знизився до стійких рівнів.
Найбільш значущий висновок виник з інтерв'ю. Кілька членів команди описали відчуття "спостереження" під час фази повної автономії. Цей охолоджуючий ефект на автентичну комунікацію ніколи не з'являвся в жодній метриці панелі моніторингу.
\ 
\
На основі цього дослідження та подібних досліджень я рекомендую наступні методи для оцінки ШІ-агентів у середовищах співпраці.
ШІ-агенти стануть повсюдними в корпоративній співпраці. Дослідницьке питання полягає не в тому, чи будуть організації їх впроваджувати, а в тому, як вони будуть ефективно їх інтегрувати.
UX-дослідники мають вирішальну роль у формуванні цієї інтеграції. Ми володіємо методами для розуміння людської поведінки та рамками для оцінки якості досвіду. Організації, які правильно це зроблять, побудують системи співпраці, де люди та ШІ-агенти дійсно доповнюють один одного. Ті, хто розглядає ШІ-агентів просто як ще одну функцію, виявлять, що їхні команди працюють менш ефективно, ніж до появи технології.
\



Копіювати посиланняX (Twitter)LinkedInFacebookEmail
BNB падає нижче ключової підтримки, оскільки крипто ринок