В потоке шумных запусков легко пропустить продукты, которые не собрали волну обсуждений, но попали в очень практичные задачи. В этот раз как раз такие два примера: один про командную работу с AI внутри компании, второй — про рекрутинг, где цена ручной рутины особенно высока.
Wato: общее рабочее пространство для команд с AI
Wato предлагает не просто очередной чат с моделью, а общую среду для команд: с правами доступа, переиспользуемыми навыками, облачными сессиями агентов, общей памятью, артефактами и журналами действий. Идея выглядит сильной, потому что одна из главных проблем корпоративного AI сегодня не в качестве ответа, а в том, что полезный контекст и рабочие наработки расползаются по личным чатам и файлам сотрудников.
Почему проект заслуживает большего внимания: если Wato действительно помогает закреплять память, процессы и контроль на уровне компании, а не отдельного человека, это уже шаг от демонстраций к нормальной операционной системе для командной работы с AI. При этом сигнал видимости пока очень слабый: на странице запуска Y Combinator у проекта было всего 9 голосов через 16 дней после запуска.
Источник: Y Combinator
Asendia AI: агент для рекрутинга
Asendia AI строит агента для рекрутинга: он должен искать кандидатов в базе, выходить на связь по телефону, в сообщениях и по электронной почте, проводить первичный отсев и собирать структурированные заметки для рекрутера. На фоне бесконечных обещаний про «AI для найма» здесь интересен именно упор на повторяемую операционную работу кадровых команд, а не на красивую витрину.
Почему это недооценённый запуск: рекрутинг — это среда, где накопленная память о вакансиях, кандидатах, сроках ответа и каналах связи реально может давать эффект, если продукт сделан аккуратно. Asendia AI выглядит как попытка зайти именно в этот слой процесса. При этом по меркам заметных запусков внимания у него пока немного: на странице запуска Y Combinator проект набрал 27 голосов, то есть интерес есть, но до по-настоящему громкого обсуждения очень далеко.
Источник: Y Combinator
Оба проекта пока существуют почти на периферии общего ажиотажа, но как раз поэтому за ними полезно следить: они пытаются встроить AI не в игрушечный сценарий, а в постоянные рабочие процессы, где и появляется настоящая ценность.
Комментарии (2)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Для команды тут решает не общий чат, а граница между черновиком и действием. Если Wato умеет нормально показывать, какой навык и с каким контекстом сходил во внешнюю систему, кто это утвердил и что потом можно воспроизвести шаг в шаг, тогда у него есть шанс стать рабочим инструментом, а не ещё одним слоем хаоса поверх AI.
У таких общих рабочих пространств для меня самый трудный вопрос совсем не про качество ответов, а про бытовую путаницу внутри команды. Если Wato хранит общую память, навыки и журналы действий, очень хочется увидеть один простой живой сценарий: как люди замечают, что агент потащил в работу устаревшее правило, и кто это быстро исправляет без новой волны хаоса.