Офисную работу ИИ-агентам поручили около 5% корпораций, с которыми общается Tenex

Алекс Либерман, сооснователь Tenex¹, оценил так: из сотни крупных компаний, с которыми общается его фирма, 90% дали сотрудникам Claude или Codex², а агентов для работы вне программирования запустили около 5%. Об этом он рассказал в подкасте Latent Space³, куда пришёл с инженером Tenex Си Джеем Хессом (CJ Hess).

Почему это важно: по наблюдениям Tenex, в крупных компаниях ИИ уже помогает сотрудникам, но почти нигде не делает работу вместо них. Либерман называет это самым большим разрывом между тем, что умеет ИИ, и тем, как им на деле пользуются компании.

Расклад: Либерман описывает внедрение как забег с этапами, и до каждого следующего добирается всё меньше компаний:

• Открыть сотрудникам доступ к Claude или Codex сумели 90% компаний из тех, с кем общается Tenex.
• Учат людей пользоваться моделями около 60% компаний, остальные рассчитывают, что сотрудники разберутся сами.
• Агентов для программирования инженерам и продуктовым командам дала примерно половина, хотя участники конференции AI Engineer, которых он об этом спрашивал, предполагали 70–80%.
• Агент, который в рабочем режиме делает что-то кроме кода, есть примерно у 5%; у большинства компаний больше чем на тысячу сотрудников его нет.

Откуда цифра: это не опрос, а оценка Либермана по сотне крупных компаний, с которыми Tenex сейчас ведёт дела. Половина клиентов фирмы — крупнейшие компании из условного списка Fortune 2000⁴, половина — средний бизнес с выручкой от 100 до 500 млн долларов.

Детали: чаще всего компании приходят в Tenex с двумя запросами:

• Сделать агента для какой-нибудь повторяющейся внутренней работы — это самый частый заказ.
• Навести порядок с правами доступа: когда Claude или Codex есть у каждого, надо решать, какие данные кому можно читать.

Но: внедряя агентов у клиентов, Tenex раз за разом натыкается на одну и ту же трудность. «Нельзя автоматизировать процесс, которого не существует», — так её объясняет команде Tenex один из гостей подкаста. Если 40 человек делают одну работу, но каждый по-своему, агент не поймёт, правильно ли он её выполняет, поэтому клиентам сначала советуют выстроить единый процесс.

Другая сторона: опрос технических руководителей показывает, что агентами для программирования пользуется больше компаний, чем примерно половина, которую насчитал Либерман. В декабре 2025 года Anthropic вместе с исследовательской фирмой Material опросила больше 500 таких руководителей из компаний разного размера: 86% сказали, что их организации пишут с помощью агентов код для рабочих систем.

Между строк: Tenex зарабатывает на том, с чем компании не справляются сами, когда ИИ у сотрудников уже есть: во многом её работа сейчас — запускать у клиентов агентов для повторяющихся задач. Права доступа Либерман называет «абсолютным кошмаром» для ИТ-директоров и директоров по безопасности. Чтобы навести в них порядок, Tenex продаёт собственный шлюз — панель, где задают, что моделям можно читать. А клиенты всё чаще просят у фирмы «ИИ-трансформацию как услугу».

В цифрах: Tenex платит инженерам не за часы, а за «очки задач» — условные баллы, которыми заранее оценивают объём каждой задачи. Как устроена сама фирма:

• В Tenex 75 человек, и 90% из них — инженеры или «ИИ-стратеги», то есть технические консультанты, которые ведут проекты с клиентами.
• Самый высокооплачиваемый инженер Tenex, по словам Либермана, получает примерно вчетверо больше самого низкооплачиваемого.
• За этот год инженеры, по оценке в Tenex, стали закрывать примерно вдвое больше задач, во многом благодаря моделям, которые справляются с долгой работой.
• Критерии, по которым задачам ставят очки, компания пересматривает не реже раза в квартал, потому что модели постоянно становятся сильнее.

Интрига: опасения, что инженеры начнут завышать оценки или сдавать плохой код ради очков, по словам Либермана, не подтвердились. Помешали ИИ-стратеги: их вознаграждение зависит от того, останутся ли клиенты и будут ли они заказывать больше. Поэтому стратегам выгодно отклонять работу, которая клиенту не нужна. Труднее оказалось платить за то, что не укладывается в задачу, — проектирование архитектуры и встречи с клиентами.

Общая картина: Хесс, первый сотрудник Tenex, говорит, что программирует всё меньше: при правильном контексте модель, по его словам, проходит 90% пути к решению. Ценнее становится умение выслушать всё, что знает клиент, и передать это модели.

Основной моделью в Tenex сейчас называют Claude Opus 5.5: гости подкаста хвалят её за скорость и дешевизну, и она заменила две-три модели, которые раньше брали под разные задачи. До неё многие работали с более дорогими Claude Fable и GPT-6 Astra; Codex оставили для проверки кода и управления компьютером. За работу моделей платят по числу токенов — кусочков текста, которые модель читает и пишет. На токены в Tenex, по прикидке гостей подкаста, уходит столько же денег, сколько на сотрудников, а то и вдвое больше.