ИИ-агенты и вайбкодинг: что изменилось в HSE за 6 месяцев

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта диктует новые правила работы с информацией. Если еще полгода назад пределом автоматизации в сфере охраны труда и промышленной безопасности (HSE) считалось написание запросов (промптов) к языковым моделям для генерации текстов, то сегодня фокус сместился в сторону автономных систем. ИИ-агенты и концепция «вайбкодинга» (vibecoding) открывают возможности, при которых специалист может не просто делегировать рутину нейросети, но и самостоятельно создавать корпоративное программное обеспечение без навыков программирования.

Эволюция инструментов: от чат-ботов к ИИ-агентам

Крупный бизнес уже активно интегрирует искусственный интеллект в свои процессы. Компании металлургического и добывающего секторов создают собственные отраслевые языковые модели и внедряют RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) для работы с массивами нормативной документации. Однако главным технологическим сдвигом последних месяцев стал переход от односложных ассистентов к ИИ-агентам.

В отличие от базовых нейросетей, агент способен выполнять сложные многоступенчатые цепочки задач автономно. В рамках выступления Ринат Фатхутдинов демонстрирует работу локального агента, который берет на себя полный цикл оценки рисков. Процесс выглядит следующим образом: система получает фотографию рабочего места, визуально выявляет опасности в соответствии с приказом № 776н, самостоятельно открывает Excel на компьютере пользователя, заполняет реестр рисков, рассчитывает необходимый бюджет на корректирующие мероприятия и формирует итоговую презентацию для руководства. Участие человека сводится лишь к согласованию ключевых шагов.

Вайбкодинг: разработка HSE-решений силами экспертов

Еще один значимый тренд — вайбкодинг. Это подход, при котором пользователь описывает логику работы программы естественным языком, а искусственный интеллект пишет и собирает рабочий код. Для специалистов по охране труда это означает независимость от длительных циклов IT-разработки.

Спикер разбирает этот подход на личном примере создания комплексной системы управления восемью видами безопасности (включая пожарную, экологическую и промышленную). С помощью ИИ был разработан MVP (минимально жизнеспособный продукт), который автоматически строит организационную структуру предприятия, распределяет роли и генерирует локальные нормативные акты. Например, система способна самостоятельно сформировать инструкцию по пожарной безопасности, учитывая специфику конкретного здания, расположение мест для курения и назначенных ответственных лиц. Разработка такого инструмента традиционными методами потребовала бы месяцев работы целой команды программистов, тогда как вайбкодинг позволил реализовать проект силами одного профильного эксперта за несколько недель.

Новая роль HSE-специалиста: брокер знаний

Внедрение автономных систем меняет не только процессы, но и требования к компетенциям. Возникает потребность в «брокерах знаний» — специалистах, которые глубоко понимают методологию производственной безопасности и одновременно владеют инструментами ИИ. Именно они становятся связующим звеном между реальными потребностями производства и IT-подразделениями.

Искусственный интеллект не заменяет эксперта, но радикально меняет ценность его труда. Освобождение от рутинной работы с документами позволяет сфокусироваться на проактивных действиях, развитии культуры безопасности и стратегическом управлении рисками.

Что вы узнаете из этого выступления:

• В чем принципиальное отличие ИИ-агентов от стандартных языковых моделей и как они работают с локальными файлами?
• Как настроить автономную систему для выявления опасностей и заполнения матриц оценки рисков?
• Что такое вайбкодинг и как с его помощью создать собственное приложение для автоматизации HSE-процессов?
• Как применение RAG-систем сокращает время на анализ нормативно-правовых актов и расследование инцидентов (метод «5 почему»)?
• Какие новые карьерные траектории открываются для специалистов по охране труда на стыке с IT-технологиями?