# Шериф Мансур из Atlassian: «Чат — это универсальный, но часто худший интерфейс для ИИ» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=ut83GEcKOGU Канал: The Cognitive Revolution Опубликовано: 20.11.2025 --- В новом эпизоде подкаста **The Cognitive Revolution** ведущий **Нейтан Лабенц (Nathan Labenz)** обсуждает с **Шерифом Мансуром (Sherif Mansour)**, главой отдела ИИ в **Atlassian**, как технологический гигант с капитализацией в 40 миллиардов долларов переходит от простых чат-ботов к полноценным «ИИ-коллегам» (AI Teammates). В центре беседы — стратегия борьбы с «ИИ-слопом» (низкокачественным контентом), уникальная архитектура графа совместной работы и будущее программного обеспечения, где человек превращается из исполнителя в архитектора процессов. ## 🛠 Atlassian сегодня: от инструментов для разработчиков к платформе для всех [[JUMP:04:28]] **Atlassian** — это компания из топ-100 мировых технологических гигантов, чья рыночная стоимость превышает такие известные бренды, как eBay или Expedia [04:42]. Хотя исторически продукты компании, такие как **Jira** и **Confluence**, предназначались для разработчиков и IT-специалистов, сегодня ситуация кардинально изменилась. По данным **Шерифа Мансура**, большинство пользователей **Atlassian** сегодня — это нетехнические специалисты: сотрудники отделов маркетинга, HR, финансов и юридических служб [06:12]. Основные направления работы компании сейчас включают: * Инструменты для планирования проектов и создания ПО. * Платформы для сервисных служб (Help Desks). * Системы для совместной работы в нетехнических департаментах (например, закупки и анализ контрактов). На текущий момент ИИ-возможностями продуктов компании пользуются уже около 3,5 миллионов человек [06:25]. По мнению гостя, главная ценность ИИ сегодня — это не просто личная продуктивность, а роль виртуального напарника, который помогает всей команде двигаться быстрее [06:52]. ## 🧠 Борьба с «ИИ-слопом»: Вкус, Знание и Процесс [[JUMP:11:38]] Одной из центральных тем обсуждения стало понятие «ИИ-слоп» (AI slop). **Шериф Мансур** определяет это как технически правильный, но творчески «ленивый» и неоригинальный результат, который получается, когда все используют одни и те же модели с одинаковыми промптами [11:52]. Для борьбы с этим «слопом» в **Atlassian** используют три ключевых ингредиента: 1. **Вкус (Taste):** Применение уникального стиля, голоса и «души» команды к выводам ИИ. Гость считает, что если не вкладывать в модель собственное видение, все продукты и услуги в мире станут одинаковыми [14:40]. 2. **Знание (Knowledge):** Предоставление ИИ доступа к внутренней документации (в **Confluence**, SharePoint и других системах). Например, отдел закупок может обучить агента на основе своих регламентов проверки контрактов [15:18]. 3. **Рабочие процессы (Workflows):** Внедрение ИИ в жесткие бизнес-цепочки. Вместо того чтобы просто чатиться, агент может автоматически проверять поступивший контракт и готовить черновик ответа для юриста в **Jira** [15:44]. **Шериф Мансур** подчеркивает, что доверие к ИИ в бизнесе строится на прозрачности. Пользователь должен видеть, кто создал агента, какие инструкции ему дали и на какие источники он ссылается (цитирование) [09:51]. ## 📊 Почему RAG недостаточно: Граф совместной работы [[JUMP:32:02]] В корпоративной среде стандартная технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сталкивается с серьезными трудностями. Основная проблема — гранулярные права доступа. В **Atlassian** данные защищены на уровне полей, и ИИ должен четко знать, что именно имеет право видеть конкретный сотрудник [34:42]. Вторым ограничением RAG является неспособность отвечать на сложные вопросы о структуре работы. На вопрос «Что моя команда делала на прошлой неделе?» векторный поиск выдаст пять случайных документов, но не даст целостной картины [38:08]. Для решения этой задачи **Atlassian** разработала **Teamwork Graph**: * Это карта всех сущностей компании: команд, целей, задач в **Jira**, страниц в **Confluence**, дизайнов в Figma и PR-реквестов в GitHub [17:02]. * Граф понимает отношения между людьми и объектами. Если **Нейтан Лабенц** часто комментирует задачи **Шерифа Мансура**, система придает больший вес их общим документам при поиске [40:34]. * Система учитывает «затухание» данных: старые проекты постепенно теряют актуальность, если с ними никто не взаимодействует, что помогает избегать неактуальных ответов [43:03]. ## 🖥 Чат — это худший интерфейс для ИИ [[JUMP:56:58]] Одним из самых провокационных тезисов **Шерифа Мансура** стало утверждение, что чат, будучи универсальным интерфейсом, является худшим решением для многих задач [58:53]. Он проводит историческую аналогию с командной строкой MS-DOS: * Раньше терминал был единственным способом взаимодействия с ОС: там писали тексты, считали и даже рисовали [57:37]. * Со временем мы поняли, что для текстов нужен Word, а для таблиц — Excel. * То же самое произойдет с ИИ: чат останется для общих вопросов, но для специфических задач (например, создание спрайтов для игр или анализ юридических дел) появятся специализированные, предсказуемые интерфейсы [1:00:14]. **Нейтан Лабенц** предположил, что лучший интерфейс — это его отсутствие (автоматизация). Однако **Шериф Мансур** возразил: люди все равно захотят контролировать процесс и вкладывать свой «вкус», поэтому специализированный софт (Vertical SaaS) никуда не денется [1:05:02]. ## 🦄 Единорог из одного человека и будущее разработки [[JUMP:1:09:44]] Собеседники обсудили популярную в Кремниевой долине идею «единорога из одного человека» (one-person unicorn). **Шериф Мансур** относится к этому скептически: * **Проблема масштабирования:** Как только бизнес начинает расти, основатель становится «бутылочным горлышком» и все равно вынужден нанимать людей, даже если ИИ делает их в 10 раз эффективнее [1:13:50]. * **Творческое однообразие:** Без человеческого участия продукты, созданные ИИ, быстро скатываются в «слоп» и теряют конкурентное преимущество [1:15:45]. * **Комплаенс:** В регулируемых индустриях невозможно обойтись без участия экспертов-людей [1:14:53]. Что касается будущего программистов, **Шериф Мансур** считает, что спрос на софт будет только расти. Разработка станет более гранулярной: вместо создания UI программисты будут проектировать «намерения» (intents) и инструменты, которые будет вызывать ИИ [1:32:09]. ## 🚀 Советы лидерам по внедрению ИИ [[JUMP:1:33:38]] **Шериф Мансур** утверждает, что руководители не должны просто призывать к использованию ИИ — они должны показывать пример в личной жизни. Сам он использует ИИ для следующих задач: * Помощь сыну с домашним заданием по математике (агент знает школьную программу, но не дает готовых ответов, а ведет к ним через подсказки) [1:35:27]. * Восстановление после травмы колена (ИИ-ассистент напоминает об упражнениях и анализирует рацион для ускорения заживления) [1:36:19]. Для организаций он рекомендует проводить «недели строителей» (AI builder weeks), когда команды (менеджеры, дизайнеры, инженеры) синхронно освобождают время для экспериментов. Главная цель таких периодов — не готовый продукт, а обучение сотрудников мыслить как архитекторы процессов [1:37:39].