У розмові на подкасті Lenny’s Podcast підприємець і CEO медіа‑та‑софтверної компанії Every Ден Шіппер описує майбутнє офісної роботи так, ніби воно вже настало в його команді. Every за рік виросла приблизно з 15 до майже 30 людей, залишаючись однією з найбільш «AI‑пілд» компаній: редактори, сейлзи, сапорт і дизайнери щодня працюють через Codex, Claude Code та Co‑work. На цьому практичному досвіді Шіппер будує доволі конкретний прогноз: найближчим часом основним робочим середовищем стануть AI‑орієнтовані «робочі столи» на кшталт Codex чи Claude Co‑work, а в кожній компанії з’явиться один загальний «суперагент» у Slack, якому співробітники регулярно делегуватимуть завдання.
Це не просто ще одна футурологічна фантазія про персональних асистентів. Шіппер описує зміну всієї архітектури роботи: від того, де саме ми «сидимо» за комп’ютером, до того, як організації будують внутрішні ролі й процеси навколо агентів.
Новий робочий стіл: Codex і Claude Co‑work замість десктопа
Ключова теза Шіппера стосується того, де фактично відбувається знаннєва робота. Сьогодні більшість людей живе між браузером, поштою, Slack і набором SaaS‑інструментів. У найближчий рік, вважає він, цей шар буде «накритий» новим середовищем — Codex або Claude Co‑work, які стануть головною робочою поверхнею.
Шіппер сам уже працює саме так: OpenAI Codex — його основне щоденне середовище. Через вбудований браузер він відкриває інші інструменти, включно з власним markdown‑редактором Proof, який команда Every створила як онлайн‑редактор для письма. Codex у цьому сценарії — не просто чат із моделлю, а операційна система поверх усіх інших додатків.
Звідси випливає кілька важливих наслідків.
По‑перше, більшість знаннєвої роботи — від написання текстів до аналізу даних чи підготовки презентацій — відбуватиметься всередині таких AI‑середовищ. Людина працює не «у Word» чи «в Google Docs», а «в Codex», який уже всередині відкриває потрібний інструмент, стежить за контекстом, пам’ятає попередні задачі й допомагає з наступними кроками.
По‑друге, SaaS‑додатки в цьому світі все частіше житимуть не як самодостатні «місця роботи», а як сервіси, до яких звертається агент. Шіппер прямо формулює це: більшість робочих SaaS‑інструментів використовуватимуться всередині in‑app‑браузерів Codex чи Claude Co‑work, а не через власні AI‑функції, вбудовані в кожен продукт окремо.
Це не означає, що SaaS «помре» — навпаки, він переконаний, що розмови про «SaaS‑апокаліпсис» є хибними й сам би зараз купував акції SaaS‑компаній. Але змінюється точка входу: замість того, щоб відкривати десяток вкладок, користувач взаємодіє з єдиним інтелектуальним шаром, який уже «знає», які сервіси потрібні для конкретного завдання.
По‑третє, змінюється й інтерфейс для технічних користувачів. На тлі моди на повернення до терміналу й CLI Шіппер стверджує, що «ми проспідранили еру CLI» і що командний рядок як основна робоча поверхня для більшості користувачів — уже минуле. У Every, за його словами, більшість технічних людей більше не використовують CLI як головне середовище: вони працюють через AI‑інструменти на кшталт Claude Code, спілкуючись із комп’ютером природною мовою.
У сумі це означає, що «робочий стіл» майбутнього — це не набір іконок і не термінал, а AI‑середовище, яке одночасно є асистентом, браузером, IDE, редактором і диспетчером задач.
Один суперагент у Slack замість сотні персональних ботів
Друга опорна ідея Шіппера — поява в кожній компанії хоча б одного загального «суперагента» в Slack. Це не вузький бот для HR чи сапорту, а універсальний агент, якому будь‑який співробітник може регулярно делегувати роботу.
Шіппер прогнозує, що така конфігурація стане нормою: у корпоративному Slack з’явиться канал або користувач‑агент, до якого звертаються всі — від маркетингу до фінансів. Уже сьогодні, за його словами, Shopify та Ramp працюють за цією моделлю: у них є один внутрішній компанійний агент, доступний усім співробітникам.
Важливий момент: Шіппер вважає, що в найближчій перспективі домінуватиме саме архітектура «один спільний агент на компанію», а не «один персональний агент на кожного працівника». Причина не в технічних обмеженнях, а в управлінні та контролі.
Спільного агента легше:
керувати як продуктом — у нього є єдина конфігурація, єдині інтеграції, єдина політика доступу до даних;
моніторити — можна централізовано відстежувати, що агент робить, як змінюється якість відповідей, де виникають помилки;
регулювати з точки зору безпеки й комплаєнсу — одна точка контролю замість сотень розрізнених персональних ботів.
У моделі з персональними агентами кожен співробітник фактично отримує власний «міні‑продукт», який потрібно налаштовувати, оновлювати, навчати на внутрішніх даних і перевіряти на відповідність політикам компанії. Для більшості організацій це поки що надто складно й ризиковано.
Спільний суперагент, навпаки, може бути ретельно продуманий, протестований і поступово розширюватися. Він стає внутрішньою платформою, до якої підключаються різні джерела даних і сервіси: CRM, білінг, аналітика, внутрішня база знань. Співробітники звертаються до нього природною мовою, а він уже вирішує, які інструменти задіяти.
Це не виключає появи персональних агентів у майбутньому. Шіппер прямо говорить, що індивідуальні агенти стануть реалістичнішими, коли моделі стануть набагато більш автономними. Лише тоді кожна людина зможе мати власного агента без необхідності постійного людського нагляду. Але в найближчі роки, на його думку, саме спільний компанійний агент буде основною архітектурою.
Чому кожному агенту потрібен «людський власник»
Попри гучні розмови про повну автономію, Шіппер формулює доволі приземлену тезу: «автоматизація — це брехня» в тому сенсі, що навіть найпросунутіші агенти сьогодні не працюють самі по собі. Кожному ефективному агенту потрібен конкретний людський власник, який ним володіє, підтримує, моніторить і постійно покращує.
Цей власник:
розуміє бізнес‑контекст, у якому працює агент;
налаштовує інтеграції, доступи, політики безпеки;
спостерігає за тим, як агент поводиться в реальних сценаріях, і коригує промпти, інструкції, ліміти;
слухає користувачів усередині компанії, збирає фідбек, пріоритизує нові можливості.
Без такої ролі агент швидко перетворюється або на «іграшку», яку кілька людей спробували й закинули, або на джерело ризиків: він може робити помилки, які ніхто не відстежує, або працювати на застарілих даних.
Шіппер підкреслює, що сьогодні агенти далекі від повної автономії. Вони чудово виконують окремі кроки, але потребують людського супроводу на рівні системи: хтось має вирішувати, які задачі їм делегувати, як інтерпретувати результати, коли втручатися, а коли дозволяти працювати самостійно.
Це добре видно навіть на особистих прикладах. Сам Шіппер підтримує «inbox zero» не магією, а завдяки поєднанню Codex і внутрішнього email‑агента Cora, які обробляють пошту й готують чернетки відповідей. Але остаточні рішення, пріоритизація й тон комунікації залишаються за людиною. Агент знімає рутину, але не замінює відповідальність.
У корпоративному масштабі це означає, що впровадження суперагента — це не разова інтеграція, а постійний продукт, який потребує власника, дорожньої карти й циклу ітерацій.
Forward deployed engineer як новий ключовий гравець
Хто має стати таким власником? Шіппер пропонує конкретну відповідь: роль, яку він називає forward deployed engineer. Це людина, яка одночасно глибоко технічна й максимально наближена до бізнес‑користувачів.
На відміну від класичного бекенд‑інженера, який сидить у глибині стеку, forward deployed engineer працює «на передовій» — поруч із командами продажів, операцій, маркетингу, підтримки. Він або вона:
розуміє щоденні болі цих команд;
може швидко прототипувати й запускати агентів під реальні задачі;
говорить мовою користувачів, а не лише мовою коду;
здатен перетворювати розмиті запити на чіткі сценарії для агентів.
У контексті суперагента в Slack саме forward deployed engineer стає його де‑факто продукт‑менеджером і техлідом одночасно. Ця людина:
визначає, які внутрішні системи підключати до агента й у якій послідовності;
налаштовує права доступу, щоб агент бачив рівно стільки, скільки потрібно;
будує механізми логування й моніторингу, щоб розуміти, як агент поводиться;
спілкується з командами, які користуються агентом, збирає фідбек і планує наступні ітерації.
Шіппер вважає, що саме така роль — одна з найцінніших нових позицій у компаніях, які серйозно ставляться до AI‑агентів. Без неї суперагент ризикує залишитися «демо‑ботом», якого показують на внутрішніх презентаціях, але яким ніхто не користується в реальній роботі.
Натомість із сильним forward deployed engineer суперагент може стати центральним елементом операційної моделі: через нього проходять запити на аналітику, підготовку документів, оновлення баз знань, внутрішні довідки. Він стає своєрідним «внутрішнім API компанії», доступним природною мовою.
Від спільних агентів до персональних: що змінить зростання автономії моделей
Попри ставку на спільних компанійних агентів у найближчій перспективі, Шіппер не відкидає сценарій, у якому кожна людина матиме власного персонального агента. Просто, на його думку, для цього потрібен інший рівень автономності моделей.
Сьогодні агенти добре справляються з окремими задачами, але вимагають людського нагляду на рівні системи. Якщо перенести це на персональний рівень, кожен співробітник мав би стати власником і адміністратором власного агента: налаштовувати інтеграції, стежити за безпекою, розуміти, коли агент помиляється, і виправляти його. Для більшості людей це нереалістично.
Коли ж моделі стануть значно більш автономними, персональний агент зможе:
самостійно будувати й підтримувати власні робочі процеси;
надійно працювати з особистими й корпоративними даними без постійного ручного контролю;
адаптуватися до стилю роботи конкретної людини, не потребуючи щоденного «донавчання».
У такому світі персональний агент стане справжнім продовженням користувача — чимось на кшталт постійного колеги, який знає всі його проєкти, пріоритети й стиль комунікації. Але, підкреслює Шіппер, це не сьогоднішня реальність, а наступний етап, до якого ще потрібно дійти.
Поки ж організаціям вигідніше інвестувати в один добре керований суперагент, ніж розпорошувати зусилля на десятки чи сотні напівналаштованих персональних ботів.
Як виглядає перехідний період: приклади Shopify, Ramp і Every
Щоб зрозуміти, як може виглядати цей перехідний період, варто подивитися на ранні приклади, які згадує Шіппер.
У Shopify та Ramp уже працюють єдині внутрішні агенти, доступні всім співробітникам. Це перші реалізації патерну «спільний суперагент», який він вважає домінантним у найближчі роки. Такі агенти, як правило, інтегровані з ключовими внутрішніми системами й виконують широкий спектр задач — від пошуку по документації до допомоги з фінансовими чи операційними питаннями.
Every, своєю чергою, демонструє, як виглядає компанія, де AI‑середовище вже стало повсякденністю. За рік команда виросла майже вдвічі, залишаючись при цьому «AI‑форвард»: усі, включно з нетехнічними співробітниками, працюють через Codex, Claude Code і Co‑work. Це створює «кишеню майбутнього», як описує Шіппер: середовище, де всі — ранні адоптери, де нові моделі тестують ще до релізу, а робочі процеси постійно перебудовуються під можливості агентів.
У такій конфігурації стає зрозуміло, чому він так упевнено говорить про зміну архітектури роботи. Для нього це не теоретичний сценарій, а вже наявна практика, яку, на його думку, масштабують інші компанії.
Висновок: архітектура роботи змінюється тихо, але радикально
Якщо звести прогнози Шіппера до кількох ключових ліній, вимальовується доволі чітка картина.
По‑перше, змінюється базовий робочий шар: замість набору розрізнених додатків і CLI‑інструментів з’являються AI‑орієнтовані середовища на кшталт Codex і Claude Co‑work, які стають головним робочим столом для знаннєвої роботи.
По‑друге, у корпоративному просторі формується новий базовий об’єкт — спільний суперагент у Slack, до якого звертаються всі співробітники. Він інтегрується з внутрішніми системами й стає універсальним інтерфейсом до даних і процесів.
По‑третє, агенти поки що далекі від повної автономії й потребують людського власника. Це відкриває простір для нових ролей на кшталт forward deployed engineer — технічних фахівців, які працюють максимально близько до бізнесу й відповідають за те, щоб агенти були не демо‑іграшками, а реальними робочими інструментами.
По‑четверте, персональні агенти для кожної людини — це, ймовірно, наступний етап, який стане можливим лише тоді, коли моделі зможуть надійно працювати з більшою автономією.
Усе це разом означає, що «AI на роботі» — це вже не про окремі фічі в окремих додатках. Це про перебудову всієї архітектури: від того, де ми працюємо, до того, як організовані команди й які ролі стають ключовими. І, якщо прогнози Шіппера справдяться, уже за рік ця нова архітектура буде не футуристичною візією, а буденністю для дедалі більшої кількості компаній.
Джерело
The AI paradox: More automation, more humans, more work | Dan Shipper