В компаниях, где ИИ уже прижился, часто находится человек, который держит на себе всю обвязку вокруг моделей: выдаёт доступы, следит за лимитами, отключает то, чем уже успели что-нибудь сломать, разбирает чужие поломки и объясняет коллегам, как это работает. Должности у него нет, и общепринятого названия у самой работы, кажется, тоже пока нет. Обычно это собственник, руководитель или энтузиаст-евангелист — все трое из тех, кого на эту роль никто не назначал. Мне кажется, мы смотрим на будущую профессию — администратора харнесса. Дальше о том, откуда она берётся, что уже нанимает рынок и во что она, судя по всему, разделится.
С чего я об этом задумался
У меня есть регулярные встречи с предпринимателями, которые внедряют ИИ у себя в компаниях. На одной из них собственник рассказывал, как это устроено у него. Он помог своей топ-команде собрать рабочие сетапы и раздал их менеджерам — вместо того чтобы каждый разбирался сам. Люди начали пользоваться каждый день. А он по факту стал администратором всей этой системы: проверяет лимиты, отключает лишние функции после того, как кто-нибудь залез не туда, донастраивает под конкретного человека.
Он собственник. У него есть чем заняться помимо этого.
Что такое харнесс
Харнесс — это всё, что окружает модель и превращает её в работающего агента. Формулировка Биргитты Бёккелер на сайте Мартина Фаулера от 2 апреля 2026 года: «Термин harness закрепился как сокращение для всего в ИИ-агенте, кроме самой модели. Агент = модель + харнесс».
Устоявшегося русского перевода нет: в обиходе говорят «обвязка», реже «харнесс».
Сама модель умеет только превращать текст в текст. Всё остальное — доступ к файлам и почте, права, лимиты, инструкции, гейты, на которых агент обязан спросить человека, — это и есть обвязка. И её кто-то собирает, настраивает и чинит, когда сломалось.
Так было при каждой новой технологии
Я думаю, что история движется по спирали. Как только появляется новая технология, она едет на волне энтузиазма определённых людей. Наверное, в век IT это просто происходит быстрее, но наверняка так же было и раньше — когда появлялся конвейер и находились люди, считавшие, что конвейеры на производстве нужны. Конвейеры встали, начали ломаться, и кто-то стал их чинить — а из этого потом выросла целая отрасль технического обслуживания. С автомобилями, возможно, так же: сначала энтузиасты, потом кто-то стал возить на них грузы, а потом понадобился человек, который будет их чинить.
В компьютерах этот цикл задокументирован лучше.
Когда персональные компьютеры пошли по офисам, должности администратора не было. В ретроспективе Red Gate практик вспоминает, как попал в профессию сам: в конце восьмидесятых компания его отца «купила несколько ПК и попросила кого-то соединить их в сеть», чинить их потом никто не умел, а он изучал информатику в школе и заходил в офис после уроков помочь. Про свою будущую начальницу он рассказывает то же самое: «она была единственным человеком в компании, который умел обращаться с ПК», и это повесили на неё — со временем она вела сеть из тысяч рабочих мест.
Перелом автор относит к середине девяностых: сети стали надёжнее, компании начали ставить на них критичные приложения, «а значит, организациям понадобился квалифицированный персонал», и специалисты пошли за появившимися тогда сертификациями.
А в 1992 году роль уже успели описать академически. Мишель Гантт и Бонни Нарди из HP Labs на конференции CHI представили работу «Садовники и гуру» о том, как устроена поддержка пользователей систем автоматизированного проектирования. Их определение:
Внутри группы пользователей всегда есть хотя бы один локальный эксперт, который поддерживает остальных. Мы называем такого человека local developer. Локальный разработчик — это коллега по предметной области, а не профессиональный программист, внешний консультант или сотрудник ИТ-отдела.
Дальше они описывают, что с этой ролью происходит: «роль локального разработчика превратилась из неформальной, случайной, никем не поддержанной позиции в формальную или полуформальную. Руководители, увидев пользу от того, что такой человек есть, начали эту роль поддерживать». И объясняют, чем такой человек отличается от остальных: ему дают «признание, время и ресурсы».
«Садовники» в заголовке — слово из живого корпоративного жаргона: в одной компании пытались «выращивать продуктивность» и назначали садовника ответственным за то, чтобы коллегам работалось эффективнее.
Там же описано, из какого теста такой человек сделан. Для большинства сотрудников компьютер остаётся «средством достижения цели, а не объектом самостоятельного интереса», а локальный разработчик «проявляет прямой интерес к вычислениям, хотя его навыки могут быть ограничены из-за прочих требований к его времени».
Последняя оговорка — это буквально портрет собственника, который админит обвязку между своими делами.
Ещё один виток — CRM. Salesforce Administrator сегодня полноценная профессия с экзаменом и рынком труда. В описании роли она названа «операционной», а в блоге компании объяснена так: «вы — мост между тем, что нужно вашей компании, и тем, что умеет Salesforce», и задача — «сделать так, чтобы пользоваться Salesforce было максимально просто для пользователей любого технического уровня».
Рынок уже нанимает — но троих разных людей
Роль уже разошлась на три разные вакансии с тремя разными требованиями.
Владелец сервиса. Гарвардский университет искал AI Enablement Lead в свой ИТ-департамент (вакансия уже закрыта, я смотрел её 10 сентября 2026 года). Обязанности: быть «ответственным владельцем сервиса» корпоративных ИИ-инструментов; вести и улучшать «процессы приёма заявок, согласований и выдачи доступов, обеспечивая прозрачность, эффективность и проверяемость»; отслеживать распределение лицензий и корректность биллинга; следить за трендами использования, чтобы планировать продления и переговоры с вендором; писать документацию и FAQ для пользователей. В требованиях — «опыт управления корпоративными SaaS-платформами, включая администрирование лицензий, процессы выдачи доступов и координацию расходов». То есть ищут администратора корпоративного ПО, а ИИ-инженер там не нужен вовсе.
Тот, кто доводит до использования. Европейский центральный банк ищет AI Adoption Lead в свой AI Office. Задача сформулирована как «перевести ИИ из теоретических сценариев в ежедневные рабочие процессы», вести общебанковский план внедрения, делать воркшопы и обучающие материалы, быть единой точкой ответственности за коммуникацию про ИИ. Требуют шесть лет в цифровой трансформации, консалтинге, стратегических коммуникациях или управлении изменениями. Инструментов, прав доступа и лицензий в вакансии нет ни одного упоминания.
А в третьей вакансии человека вообще не видно — там сплошные метрики. Accenture ищет AgentOps Engineer, чтобы следить за «точностью агента, задержками, доступностью, долей исключений, обратной связью пользователей, расходом токенов» и управлять релизами промптов «включая стратегии отката». Требуют опыт DevOps или SRE.
Три человека. Один смотрит на доступы, второй на людей, третий на прод. Все три вакансии — из организаций на тысячи сотрудников; в компании на пятьдесят человек эта работа никуда не девается, просто её делает кто-то один и между делом.
Хотя одно с другим сходится не полностью. Харнесс по определению Бёккелер — это конфигурация агента: права, лимиты, инструменты, гейты. А Гарвард в своей вакансии описывает раздачу лицензий и доступов к корпоративным ИИ-инструментам. Строго говоря, две разные работы.
Мне кажется, это одна работа на разных стадиях. Сегодня в большинстве компаний ИИ — это лицензии, которые кому-то выдали: доступ к чату, иногда к копилоту в редакторе. Настраивать там особо нечего, и админская часть сводится к спискам и счетам. Но тот собственник, с которого я начал, уже прошёл эту стадию: он раздал не доступы, а собранные сетапы, и теперь отключает лишние функции и донастраивает под человека. Как только инструмент из чата превращается в агента с правами, объект администрирования меняется, а человек остаётся тот же.
Инженера обвязки нанимают. Того, кто настроит её сотрудникам, — нет
Должность со словом harness на рынке уже есть: Cursor ищет Software Engineer, Agent Harness — человека, который строит «оркестрацию агента, инструменты, ограждения и настройку поведения модели, спроектированные как платформа, на которую инженеры Cursor могут опираться». Похожие вакансии есть у Intel и в компаниях помельче.
То есть обвязку строят уже профессионально — для продукта, который компания продаёт наружу. Для собственных сотрудников за соседним столом такого человека пока никто не ищет.
И то же самое с другой стороны. Роль «AI Champion» на рынке труда почти не встречается как отдельная оплачиваемая должность: 10 сентября 2026 года в поиске нашёлся ровно один такой заголовок, и тот в архиве. Зато полно описаний одноимённых внутренних программ — то есть нагрузки поверх основной работы.
В России нет ни роли, ни названия
У нас нет и этого — ни операционных вакансий, ни программ с названием. Ближайшее, что попалось на hh.ru 10 сентября 2026 года: «руководитель направления ИИ-трансформации», «руководитель программы AI трансформации», «директор по искусственному интеллекту». Все три про стратегию, до операционной работы там не доходит, и к этому дню каждая уже лежала в архиве.
Ближе всего по смыслу — «ИИ-фасилитатор» из обзора экспертов hh.ru от 28 января 2026 года: «эти специалисты помогают командам внедрять и эффективно использовать нейросети в работе», вилка от 100 до 170 тысяч рублей. Но это категория, выделенная аналитиками, а вакансий с таким названием в поиске нет. Там же аналитики честно оговариваются: «границы многих новых профессий пока размыты, а их функционал продолжает формироваться».
Проверить это можно и грубее — посмотреть, ищет ли кто-нибудь само название. В тот же день я снял частотности в Яндекс.Вордстате: «администратор ИИ» — 40 запросов в месяц в точной формулировке, «ИИ-фасилитатор» — 6, «администратор искусственного интеллекта» — ноль. Для сравнения, «ИИ-агенты для бизнеса» в том же замере дают 1381.
То есть имя у роли уже понемногу появляется, но на фоне самой темы это статистический шум. Работа при этом есть.
Обучение работает. Вопрос в том, что дальше
BCG в июне 2025 года опубликовала опрос — одиннадцать стран и регионов, больше 10 600 руководителей, менеджеров и рядовых сотрудников. Оттуда три цифры.
Первая: «в то время как более трёх четвертей руководителей и менеджеров говорят, что пользуются генеративным ИИ несколько раз в неделю, регулярное использование среди рядовых сотрудников застряло на 51%».
Вторая: «регулярное использование заметно выше у сотрудников, которые получили не менее пяти часов обучения и имеют доступ к очному обучению и коучингу». И тут же: «лишь треть сотрудников говорит, что их обучили как следует».
Третья: «доля сотрудников, позитивно относящихся к генеративному ИИ, вырастает с 15% до 55% при сильной поддержке руководителя».
Регулярное обучение с очными встречами и коучингом идёт вместе с более высоким использованием — это в данных есть.
Опрос при этом мерил обучение вообще и опирался на самоотчёты сотрудников — то есть показывает совпадение, а причинность из такого замера не выводится.
Что двигает цифру — часы вживую и внимание руководителя. Про настройки, доступы и лимиты в этих данных нет ничего.
И вот здесь появляется вопрос про полномочия. Кадровое агентство Betts Recruiting в обзоре роли Head of AI Enablement от 20 июля 2026 года перечисляет, что компании ищут в кандидатах: «опыт, позволяющий двигать широкое внедрение без прямых полномочий руководителя». Там же — во что это обходится: показатели окупаемости «страдают, когда компания расставляет неформальных AI-чемпионов, но не даёт им руководителя, который координирует работу».
Отсутствие рычага вписано в само описание роли.
Активное внедрение чего угодно возможно в двух ситуациях: метод кнута или метод пряника. Идеально, когда доступны оба, потому что их можно чередовать, и эффективность в среднем растёт. А когда у тебя есть только возможность замотивировать и надеяться, что народ начнёт этим пользоваться, эффективность внедрения сильно падает.
У энтузиаста без полномочий пряник есть, кнута нет.
Кнут выглядит примерно так — я это видел на своих программах. Руководитель говорит: ребята, мы проинвестировали деньги, вы все должны этим пользоваться, и кто не научится, тот работать в компании у нас больше не сможет. Это как бы такой российский путь.
Почему полномочий не дают? Мне кажется, у руководителей часто не хватает компетенции, чтобы выполнить свой KPI по внедрению — им бы самим обучиться. И поэтому они прибегают к костыльному методу: нанимают экспертов снаружи, но полномочий им не дают, потому что это значит освободить своё место и отдать его совершенно чужим людям.
Дальше развилка. Либо выделенный человек без полномочий, который ходит как внешний эксперт и всем капает на мозг: тут ИИ, здесь ИИ, там ИИ. Такой менеджер-чайка. Либо это всё-таки задача руководителя — чтобы в его отделе adoption был на определённом уровне. И вот тогда он уже может привлекать людей, в том числе внешних, которые обучают команды.
Кнут можно встроить в инструмент
Есть третий вариант, который в инженерии придумали давно. Spotify в августе 2020 года описал свою «проторённую дорогу» — заранее собранный и поддерживаемый путь сделать что-нибудь типовое. Смысл в том, что «командам не приходится изобретать колесо, у них меньше решений, которые надо принимать, и они могут тратить продуктивность и творчество на задачи повыше».
А дальше — самое главное:
Если вы искатель приключений, вы, конечно, можете сойти с проторённой дороги и делать по-своему, но тогда у вас не будет той же поддержки.
Ничего не запрещено. Просто дальше сам. Это рычаг, встроенный в устройство платформы. Должностные полномочия для него не нужны.
Достаточно ли такого кнута в обычной компании — я, честно говоря, не знаю. Но именно так и выглядит то, что сделал собственник, раздав команде готовые сетапы вместо предложения разбираться самостоятельно.
«Через год всё упростится, и администрировать станет нечего»
Возражение разумное. Вендоры действительно упрощают: настройки уезжают в облако, лимиты становятся понятнее, корпоративные тарифы обрастают админками.
Но упрощение инструмента убирает возню с установкой. Остаётся вопрос, кто в этой конкретной компании решает, каким сотрудникам что доступно, на что тратится бюджет и почему у отдела продаж не работает то, что работает у маркетинга. Salesforce за двадцать лет стал заметно дружелюбнее — профессия администратора при этом никуда не делась. Возможно, с агентами выйдет так же.
Во что это расщепится
Сейчас мы, кажется, вообще в стадии формирования роли: у разных компаний она выглядит по-разному. Так или иначе мы придём к какому-то стандартизированному варианту — что это за человек и чем он занимается. И, скорее всего, вариантов будет несколько.
С одной стороны — те, кто занимается именно администрированием, как это нужно Гарварду. Системный администратор, только для агентных систем.
С другой — внедренец, у которого появляются уже KPI. Не просто администрировать эту штуку, а делать так, чтобы её использовали больше. Это уже немножко больше бизнес-партнёр компании.
И третье — AgentOps-инженеры. Это как DevOps-инженер, только для языковых моделей. Уже инженерная специальность.
Я думаю, что мы так или иначе туда идём. И это прекрасно, что ИИ в итоге не убивает профессию, а создаёт новую, которая выглядит как-то по-другому.
Никто пока не знает, как оно сложится. Но если ваша компания уже пользуется ИИ, скорее всего, кто-то у вас эту работу уже делает. Просто у него сейчас другая должность.
Частые вопросы
Кто в компании должен отвечать за то, чтобы сотрудники реально пользовались ИИ? Пока это делает тот, у кого есть интерес: собственник, руководитель или увлечённый сотрудник. Судя по тому, кого начинает нанимать рынок, ответственность разделится между администратором доступов и настроек, человеком, отвечающим за уровень использования, и инженером, который держит агентов в продакшене. В компании поменьше эти три задачи, скорее всего, сойдутся на одном человеке или останутся частью работы конкретного руководителя.
Чем администратор ИИ отличается от системного администратора? Объект другой, и он пока не один. Системный администратор отвечает за компьютеры, сети и учётные записи. Здесь на одном краю — лицензии и доступы к корпоративным ИИ-инструментам, на другом — обвязка в узком смысле: права агента, лимиты, набор инструментов, гейты. Пока в компании раздают доступ к чату, работа ближе к первому краю; когда инструмент становится агентом с правами, она уезжает ко второму. Механика роли при этом та же, что у сисадмина: доступы, поддержка пользователей, разбор поломок.
Обязательно ли нанимать отдельного человека? Для совсем небольшой команды — скорее преждевременно. Альтернатива, которая выглядит рабочей: сделать уровень использования задачей линейного руководителя, а обучение и настройку привлекать снаружи. Проблема начинается тогда, когда ответственность лежит на энтузиасте без полномочий: у него остаётся только мотивация коллег, и внедрение упирается в потолок.
С чего начать, если этим сейчас занимается собственник? С двух вещей, которые можно померить: сколько времени это у него отнимает и что сломается, когда он уедет в отпуск. В работе HP Labs 1992 года момент, когда роль перестаёт быть стихийной, описан так: человеку дают признание, время и ресурсы. Пока этого нет, роль держится на одном энтузиазме — ровно столько, сколько его хватает.
Про то, как выглядит обучение, после которого люди действительно начинают работать иначе, я писал в статье «Корпоративное обучение ИИ: почему после курса ничего не меняется». А про то, что конкретно можно отдать агентам в небольшой компании, — в разборе десяти рабочих контуров.
А тот формат обучения, который в данных BCG выглядит лучше остальных — пять часов, вживую, с коучингом, — это ровно то, чем я занимаюсь: программа AI Sprint.