Writer запускает ИИ-агента для корпоративных рабочих процессов

Writer, базирующийся в Сан-Франциско стартап в области искусственного интеллекта, запускает универсальную платформу ИИ-агентов, призванную позволить любому сотруднику автоматизировать сложные бизнес-процессы без написания кода — возможность, которая, по заявлению компании, отличает ее от ориентированных на потребителя инструментов, таких как Microsoft Copilot и ChatGPT.

Платформа под названием Writer Agent объединяет помощь на основе чата с автономным выполнением задач в едином интерфейсе. Начиная со вторника, корпоративные клиенты смогут использовать естественный язык, чтобы давать ИИ поручения по созданию презентаций, анализу финансовых данных, генерации маркетинговых кампаний или координации работы в нескольких бизнес-системах, таких как Salesforce, Slack и Google Workspace, а затем сохранять эти рабочие процессы в виде многоразовых «сценариев» (Playbooks), которые запускаются автоматически по расписанию.

Это объявление появляется в тот момент, когда предприятия борются с трудностями перевода ИИ-инициатив из стадий пилотных программ в промышленную эксплуатацию в широких масштабах. Генеральный директор Writer Мэй Хабиб (May Habib) открыто высказывается об этой проблеме, недавно сообщив, что 42% руководителей из списка Fortune 500, опрошенных ее компанией, заявили, что ИИ «разрывает их компанию изнутри» из-за сбоев в координации между отделами.

«Мы предоставляем интерфейс агента, который одновременно невероятно мощен и радикально прост для превращения индивидуальной производительности в организационный эффект», — сказала Хабиб в своем заявлении. — Writer Agent — это разница между тем, как один специалист по продажам просит чат-бот написать электронное письмо для обращения к клиенту, и тем, как предприятие гарантирует, что 1 000 специалистов отправляют целевым клиентам сообщения, соответствующие бренду, нормативным требованиям и учитывающие контекст».

Как Writer передает автоматизацию рабочих процессов в руки нетехнических специалистов

Ключевая инновация платформы заключается в том, чтобы сделать автоматизацию рабочих процессов доступной для нетехнических сотрудников — то, что руководители Writer называют «демократизацией того, кто может быть создателем».

В эксклюзивном интервью для VentureBeat Дорис Джуо (Doris Jwo), директор по управлению продуктами Writer, продемонстрировала, как работает система: пользователь вводит запрос на обычном английском языке — например, «Создайте двухстраничное предложение о партнерстве между [Компания А] и [Компания Б], сделайте его в фирменном стиле, включите показатели влияния и уровни партнерства».

Затем ИИ-агент разбивает этот запрос на отдельные шаги, проводит веб-исследование, на лету генерирует графику и диаграммы, создает отдельные слайды с найденной информацией и собирает готовую презентацию. Весь процесс, который у сотрудника мог бы занять часы или дни, завершается за 10–12 минут.

«Агент в основном смотрит на запрос, разбивает его, проводит исследование, понимает, какие части ему нужны, создает подробный план по шагам, — пояснила Джуо во время демонстрации продукта. — Он может сказать: «Мне нужно провести веб-исследование» или «Этому пользователю нужна информация из Gong или Slack», и он обращается к этим коннекторам, забирает данные и выполняет план».

Что особенно важно, пользователи могут сохранять эти многоэтапные процессы в качестве сценариев (Playbooks) — многоразовых шаблонов, которые коллеги могут развертывать одним щелчком мыши. Регулярные задачи (Routines) позволяют этим сценариям запускаться автоматически по расписанию, фактически переводя интеллектуальную работу «на автопилот».

Средства безопасности и контроля соответствия требованиям: ответ Writer на опасения корпоративного ИТ-отдела

Writer позиционирует эти ориентированные на предприятия средства контроля как ключевое отличие от конкурентов. Хотя Microsoft, OpenAI и Anthropic предлагают мощные возможности ИИ, руководители Writer утверждают, что эти инструменты изначально не были разработаны с учетом требований безопасности, комплаенса и управления крупных регулируемых организаций.

«Все упомянутые вами продукты — отличные продукты, но даже Copilot в значительной степени ориентирован на личную производительность — например, на суммирование электронной почты, что важно, но это не тот компонент, на котором мы сосредоточены», — заявил Матан-Пауль Шетрит (Matan-Paul Shetrit), директор по управлению продуктами Writer, в эксклюзивном интервью VentureBeat.

Шетрит подчеркнул подход Writer к «доверию, безопасности и функциональной совместимости». ИТ-администраторы могут детально контролировать, к чему ИИ может получить доступ — например, запрещать агентам по исследованию рынка упоминать конкурентов или ограничивать использование возможностей веб-поиска для определенных сотрудников. Вся активность регистрируется с подробными журналами аудита, показывающими, к каким именно данным прикасался агент и какие действия он предпринимал.

«Эти детальные средства контроля делают продукты готовыми к внедрению на уровне предприятий», — сказал Шетрит. — Мы можем осуществлять развертывание для десятков или сотен тысяч сотрудников, сохраняя при этом безопасность и защитные механизмы, необходимые для такого масштаба».

Эта архитектура отражает историю происхождения Writer. В отличие от OpenAI или Anthropic, которые начинали как исследовательские лаборатории, а затем добавили корпоративные предложения, Writer нацелена на компании из списка Fortune 500 с момента своего основания в 2020 году. «Мы не исследовательская лаборатория, которая вышла на потребительский рынок и занимается корпоративным сегментом, — сказал Шетрит. — Мы в первую очередь ориентируемся на глобальный индекс Global 2000 и список Fortune 500, и наши исследования служат потребностям этих клиентов».

Стратегия Writer по объединению ИИ-агентов в корпоративных программных системах

Важным техническим компонентом является подход Writer к системным интеграциям. Платформа включает в себя предварительно созданные коннекторы к более чем десятку корпоративных приложений — Google Workspace, Microsoft 365, Snowflake, Asana, Slack, Gong, HubSpot, Atlassian, Databricks, PitchBook и FactSet, — позволяя ИИ извлекать информацию и выполнять действия в этих системах.

Writer создала эти коннекторы с использованием Model Context Protocol (MCP), зарождающегося стандарта для интеграции ИИ-систем, но добавила поверх него то, что Шетрит охарактеризовал как «готовый к корпоративному использованию» слой.

«Мы применили подход от первопринципов: у вас есть эта инфраструктура коннекторов MCP — как построить ее так, чтобы она была готова к корпоративному использованию? — пояснил Шетрит. — То, что есть сегодня в индустрии, определенно таковым не является».

Система может писать и выполнять код на лету для обработки непредвиденных сценариев. Если пользователь загружает незнакомый формат файла, например, агент сгенерирует код для извлечения и обработки текста без необходимости вмешательства человека.

Джуо продемонстрировала эту возможность на примере своего ежедневного рабочего процесса: каждое утро в 10:00 регулярная задача (Routine) автоматически суммирует встречи в ее Календаре Google, определяет внешних участников, находит их профили в LinkedIn и отправляет ей сводку через Slack — и всё это без ее участия.

«Это было довольно просто, но вы можете представить, как для специалиста по продажам система говорит: «В конце дня подведите итог всех моих звонков, отправьте мне задачи (action items), опубликуйте их в канале Slack, предназначенном для конкретного аккаунта, и отметьте этих людей, чтобы они могли выполнить эти рабочие процессы», — сказала Джуо. — Это может работать непрерывно каждый день, каждую неделю или по запросу».

От ипотечных кредиторов до брендов потребительских товаров: реальные примеры использования ИИ-агентов в разных отраслях

Платформа привлекает клиентов из самых разных секторов. Ипотечный кредитор New American Funding использует Writer Agent для автоматизации маркетинговых процессов. Старший менеджер по контент-маркетингу Карен Родригес (Karen Rodriguez) загружает тикеты проектов Asana с творческими брифами, а ИИ выполняет такие задачи, как обновление почтовых кампаний или преобразование статей в карусели для социальных сетей, видеосценарии и подписи к ним.

Другие сценарии использования охватывают финансовые команды, создающие инвестиционные панели с помощью данных PitchBook и FactSet, компании по производству потребительских товаров, занимающиеся мозговым штурмом по поводу новых продуктовых линейок на основе трендов в социальных сетях, а также маркетинговые команды, генерирующие презентации о партнерстве с использованием брендированных материалов.

Writer пополнила свой список клиентов такими компаниями, как TikTok, Comcast, Keurig Dr Pepper, CAA и Aptitude Health, присоединившимися к существующей базе, в которую входят Accenture, Qualcomm, Uber, Vanguard и Marriott. В настоящее время компания обслуживает более 300 предприятий и заключила подписанные контракты на сумму более 50 миллионов долларов, с прогнозами удвоить этот показатель до 100 миллионов долларов в текущем году.

Показатель чистой удержания клиентов стартапа (net retention rate) — мера того, насколько существующие клиенты расширяют свое использование — составляет 160%, что означает, что клиенты в среднем увеличивают свои расходы на 60% после заключения первоначальных контрактов. Двадцать клиентов, которые начинали с контрактов на сумму 200 000–300 000 долларов, теперь тратят около 1 миллиона долларов ежегодно, согласно данным компании.

«Вайб-работа» (Vibe working): видение Writer в отношении производительности на базе ИИ за пределами написания кода

Руководители Writer описывают платформу как средство для реализации того, что они называют «вайб-работой» («vibe working») — игривая отсылка к популярному термину «вайб-кодинг» («vibe coding»), который описывает инструменты ИИ вроде Cursor, значительно ускоряющие разработку программного обеспечения.

«Раньше мы называли это трансформацией, когда мы брали 12 шагов и делали их девятью. Это оптимизация мира в его текущем виде», — сказала Хабиб на Форуме лидеров ИИ компании Writer в начале этого месяца, согласно Forbes. — Теперь мы можем создать новый мир. Это мышление с чистого листа».

Шетрит поддержал эту формулировку: «Вайб-кодинг — это тема 2025 года. Наша точка зрения заключается в том, что «вайб-работа» — это тема 2026 года. Как перенести те же приросты производительности, которые вы видели у кодинг-агентов, в рабочее пространство так, чтобы нетехнические пользователи могли максимизировать их?»

Платформа работает на базе Palmyra X5 — собственной большой языковой модели Writer с контекстным окном в один миллион токенов, являющейся одной из крупнейших среди доступных на коммерческом рынке. Writer обучила модель примерно за 700 000 долларов (лишь малая доля от оценочных 100 миллионов долларов, потраченных OpenAI на GPT-4), используя синтетические данные и методы, которые останавливают обучение при уменьшении отдачи.

Модель способна обрабатывать один миллион токенов примерно за 22 секунды и стоит 60 центов за миллион входных токенов и 6 долларов за миллион выходных токенов, что значительно дешевле сопоставимых предложений, согласно техническим характеристикам компании.

Сделать процесс принятия решений ИИ видимым: подход Writer к доверию и прозрачности

Отличительным аспектом подхода Writer является прозрачность процесса принятия решений ИИ. Интерфейс отображает пошаговые рассуждения агента, показывая, к каким источникам данных он обращался, какой код сгенерировал и как пришел к результатам.

«Существует очень четкая демонстрация того, как думает агент, что он делает, к чему прикасается», — сказал Шетрит. — Это важно для того, чтобы конечный пользователь доверял ему, но также важно и для ИТ-специалиста или эксперта по безопасности, чтобы видеть, что происходит».

Эта модель «надзора» выходит за рамки простой наблюдаемости вызовов API и охватывает то, что Шетрит описал как «надмножество наблюдаемости» — предоставляя организациям возможность не просто контролировать, но и управлять поведением ИИ с помощью политик и разрешений.

Журналы сеансов фиксируют всю активность агентов при включении администраторами, и пользователи могут отправлять отзывы о каждом результате, чтобы помочь улучшить производительность системы. Платформа также уделяет особое внимание предоставлению источников и цитат для сгенерированного контента, позволяя пользователям проверять информацию.

«При работе с любым чат-ассистентом, будь то агентным или нет, правило «доверяй, но проверяй» действительно важно, — сказала Джуо. — Это один из столпов нашей работы по созданию продукта и приданию ему корпоративного уровня».

Сколько стоит Writer Agent и почему он включен в базовую платформу

По словам Джуо, Writer включает все новые возможности — сценарии (Playbooks), регулярные задачи (Routines), коннекторы и настройку «индивидуальности» (Personality) — в состав своей основной платформы без дополнительной платы.

«Это полностью включено в состав платформы Writer, — сказала она. — Мы не берем дополнительную плату за использование Writer Agent».

Функция «Индивидуальность» (Personality) позволяет отдельным пользователям, командам или целым организациям настраивать стиль общения ИИ, гарантируя, что создаваемый контент соответствует рекомендациям в отношении голоса и тона бренда. Это работает наряду с элементами контроля на уровне компании, которые обеспечивают соблюдение требований к терминологии и стилю.

Для высокоструктурированных и повторяющихся задач Writer также предлагает библиотеку, насчитывающую более 100 готовых агентов, и ИИ-студию (AI Studio) для создания пользовательских многоагентных систем под конкретные бизнес-задачи.

Гонка за определение корпоративного ИИ: могут ли специализированные платформы победить технологических гигантов?

Этот запуск кристаллизует фундаментальное противоречие в том, как предприятия будут внедрять ИИ в широких масштабах. В то время как потребительские инструменты ИИ делают акцент на росте индивидуальной производительности, компаниям требуются системы, которые надежно работают для тысяч сотрудников, интегрируются в существующую программную инфраструктуру, поддерживают соответствие нормативным требованиям и приносят измеримый бизнес-результат.

Ставка Writer заключается в том, что эти требования предполагают создание специализированных корпоративных платформ, а не адаптированных для бизнеса потребительских инструментов. Оценка стартапа в 1,9 миллиарда долларов, достигнутая в ходе раунда финансирования в ноябре 2024 года, в ходе которого было привлечено 200 миллионов долларов, говорит о том, что инвесторы видят смысл в этом тезисе. Среди инвесторов — Premji Invest, Radical Ventures, ICONIQ Growth, Salesforce Ventures и Adobe Ventures.

Тем не менее, конкурентная среда остается грозной. Microsoft и Google обладают огромными преимуществами в дистрибуции благодаря своим существующим связям в сфере корпоративного программного обеспечения. OpenAI и Anthropic обладают исследовательскими возможностями, которые привели к созданию прорывных моделей. Сможет ли Writer сохранить свои отличительные особенности по мере того, как эти гиганты расширяют свои корпоративные предложения, станет проверкой для базового тезиса стартапа: обслуживание компаний из списка Fortune 500 с первого дня создает преимущества, которые исследовательские лаборатории, превратившиеся в корпоративных вендоров, не могут легко воспроизвести.

«Мы вступаем в эпоху, когда, если вы можете описать лучший способ работы, вы можете его построить, — сказала Джуо. — Новый Writer Agent демократизует круг тех, кто может стать разработчиком, наделяя операционных экспертов и творческих специалистов по решению проблем в каждом отдельном отделе полномочиями становиться архитекторами собственной трансформации. Вот как можно раскрыть инновации, которые конкуренты не смогут повторить».

Это обещание заманчиво: возможности ИИ достаточно мощны, чтобы изменить то, как выполняется работа, достаточно доступны для использования любым сотрудником и достаточно контролируемы для безопасного масштабного развертывания на предприятиях. Сможет ли Writer выполнить это обещание с той скоростью и в том масштабе, которые необходимы, определит, станет ли ее видение «вайб-работы» темой 2026 года, как прогнозирует Шетрит, или останется лишь еще одной амбициозной попыткой решить проблему реализации корпоративного ИИ.

Но одно можно сказать наверняка: на рынке, где 85% инициатив в области ИИ не могут выбраться из чистилища пилотных проектов, Writer делает ставку на то, что победителями станут не те компании, у которых самые мощные модели, а те, которые заставят эти модели реально работать внутри предприятий.