Танай байгууллага AI-ийн нөлөөнөөс зайлсхийж чадах Уу?

Agentic Workforce-той компанийн архитектур, Boost with AI: Agentic Workforce 2026 арга хэмжээнд зориулсан тусгай нийтлэл №2

"Танай байгууллага цаашид AI-ийн нөлөөнд огт өртөхгүйгээр оршин тогтнож чадах болов уу?"

Илтгэлийнхээ төгсгөлд энэхүү асуултыг тавихад зааланд суусан хүмүүс хэдэн хором огт чимээгүй болсон. Хариулт өгөхөд хэцүү байсандаа юу, эсвэл хүн бүр дотроо өөрийн гэсэн "тийм", "үгүй"-г төсөөлөн бодсон уу, мэдэхгүй. Энэ асуулт зөвхөн AI технологийн нөлөө гэхээсээ байгууллагын бизнес модельд орох өөрчлөлтийг хөндсөн асуулт байлаа. Энэхүү нийтлэлээр тус илтгэлийн үеэр танилцуулсан компанийн шинэ архитектурын зураглалыг дэлгэрэнгүй тайлбарлая.

Програм хангамжийн салбар: Ирээдүйн чиг хандлагыг тодорхойлогч

Ирээдүйд Agentic Workforce (Агент суурилсан ажиллах хүчин)-той компани гэдэг нь өнөөдрийн програм хангамжийн компаниудтай төстэй байх болов уу. Системийн өөрчлөлтийг автомат дамжлагаар түгээдэг, янз бүрийн олон давхар хамгаалалт, хяналт мониторинг системүүдийг зохицуулж ажиллуулдаг. Манай салбарт ажилтны үндсэн үүрэг нь хэдийнээ "гар ажиллагаа" байхаа больж, харин AI-ийн үүсгэсэн үр дүнг чиглүүлэх, шалгах, баталгаажуулах үйл явц болон хувирч байна. Энэ шинэ орчин нөхцөл одоо бусад чиглэлийн компаниудад орж эхэллээ. Жишээлбэл банк, хууль, санхүү, маркетинг, харилцагчийн үйлчилгээ гэх мэт ихэнх салбар Agentic АI-тай болжээ.

Энэхүү өөрчлөлтийг олон улсын судалгаануудын баримтаар баталгаажуулан харж болно. Жишээлбэл:

Судалгааны эх сурвалж	Өнөөгийн төлөв байдал (2025)	2030 оны төсөөлөл / Түүнээс цааш
Gartner CIO Survey (700+ удирдах албан тушаалтан)	Уламжлалт арга барил давамгайлж байна.	IT ажлын 0% нь зөвхөн хүний гараар, 75% нь хүн + AI-ийн хослолоор, харин 25% нь цэвэр AI агентуудаар хийгдэнэ.
World Economic Forum (Future of Jobs Report)	Ажлын даалгаврын 47% нь хүн дангаар, 22% нь машин дангаар, 30% нь хосолсон хүчээр хийгдэж байна.	Дээрх гурван хэсэг (Хүн, Машин, Хосолсон) бараг тэнцүү гурван хэсэг болж задрах төлөвтэй.

Танай компани цаашид олон "дижитал ажилтан"-тай болох бөгөөд тэдгээрийг тогтмол шинэчилж, удирдах автомат дамжлага (pipeline) зэрэг системүүд өдөр тутам ажиллах болно. Ажиллах хүчний бүтэц судалгаагаар бол 20% нь хүн, 80% нь AI агент болох хандлагатай. Бусад салбарууд яг ийм бүтэц рүү шилжих нь зөвхөн цаг хугацааны л асуудал юм.

Зураг 1. Уламжлалт бүтцээс Agentic Workforce рүү шилжих харьцаа

Компанийн 3 давхаргат архитектур

1-р давхарга: Ажилтны түвшин (20% хүн, 80% агент)

Энд хүн ажилтан болон AI агент хоёр зэрэгцэн ажиллана. Тэд дарга, цэрэг гэхээсээ илүү нэг багийн хамтрагчид юм. Жишээлбэл:

• Хүний нөөцийн ажилтны дэргэд Onboarding агент,

• Санхүүгийн багийн хажууд Report-Generator (Тайлан бэлтгэгч) агент,

• Борлуулалтын ажилтантай цугтаа Lead-Nurture (Хэрэглэгчийг халамжлах) агент тус тус ажиллана.

Агентууд бие даан ажиллах чадвартай боловч хүнтэй яг ижил identity (бүртгэл), ижил эрх хэмжээтэйгээр компанийн дотоод системүүдтэй холбогдох ёстой. Энэ нь бидний мэдэх хуучин word excel гэх мэт ойлголтоос эрс ялгаатай. Excel бол хэрэглүүр, хүн өөрөө нээж, өгөгдөл оруулж ажиллуулдаг. Харин агент бол хамтрагч юм. Агент өөрөө бие даан ажиллаж, шаардлагатай эгзэгтэй үеүүдэд хүнээс зөвлөгөө, чиглүүлэг авдаг. Үүнийг human-in-loop гэнэ. Танай байгууллагын бүтэц (Org chart) дотор агент сууж ажиллах тусгай орон тоо, ажлын байр байгаа юу?

🔒  Аюулгүй байдал. Хүн ба агент бүрийг SSO + MFA-р ижил identity системд танигдуулна. Агент тус бүрд давхцалгүй (unique) identity олгож, хамгийн бага эрх (least-privilege) зарчмаар хязгаарлана. Зөвхөн тухайн ажилд шаардлагатай эрхийг богино хугацаагаар олгох (short-lived credentials) нь стандарт болсон.

Эх сурвалж: NIST AI RMF (2024) · Zero-Trust Identity for AI Agents

2-р давхарга: Компанийн Тархи (Second Brain)

Энэ бол уг архитектурын хамгийн гол, чухал давхарга юм. Хүн өдөр бүр шинэ мэдээлэл хүлээн авч, чухал үйл явдлуудыг тархиндаа хадгалдагтай адил компани ч мөн өөрийн гэсэн "хамтын тархи"-тай байх шаардлагатай болж байна. Энэхүү тархи нь хоёр үндсэн хэсгээс бүрдэнэ:

• Менежментийн тархи: Стратеги, стандарт, дотоод бодлого, өдөр тутмын тэмдэглэлт үйл явцууд. "Ямар insight байна, ямар шийдвэр гаргах вэ? Хэн юу хийх ёстой вэ?" гэдэг асуултад хариулна.

• Үйл ажиллагааны тархи: Ажлыг бодитоор гүйцэтгэхэд шаардлагатай ур чадвар, чадавх болон ажлын дамжлагуудыг агуулна. Энэ нь "Дараагийн алхам юу вэ?", "Ямар системтэй хэрхэн холбогдох вэ?", "Ямар үйлдэл гүйцэтгэх вэ?" гэсэн асуултад хариулдаг.

Gemini, Claude, ChatGPT болон локал LLM зэрэг загваруудын өрсөлдөөний үр дүнд хиймэл оюуны ерөнхий чадавх маш хурдацтай сайжирч, өндөр чадвартай загварууд өдөр тутмын хэрэглээнд өргөн нэвтэрч байна.

Гэвч эдгээр загварууд танай компани, хэлтэс, дотоод үйл явц, системүүдийн онцлогийг анхнаасаа мэддэггүй. Тиймээс тэдгээрийг танай байгууллагад бодит ажил гүйцэтгэдэг "дижитал ажилтан" болгохын тулд байгууллагын мэдлэг, дүрэм, туршлага, ажлын дамжлагыг агуулсан "Хоёрдугаар тархи" (Second Brain) шаардлагатай. Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюуны ерөнхий чадвар нь суурь хөдөлгүүр нь болдог бол "Хоёрдугаар тархи" нь тухайн хиймэл оюуныг танай байгууллагын нөхцөлд үр дүнтэй ажиллуулах мэдлэгийн давхарга болдог.

Стратеги нь гүйцэтгэх захирлын (CEO) толгойд, дотоод журам нь Хүний нөөцийн (HR) файл серверт, харин ур чадвар нь ажилтнуудын хувийн туршлагад тархсан байдаг өнөөгийн уламжлалт хэлбэр хиймэл оюуны эринд өөрчлөгдөх шаардлагатай болж байна. Өөрийн санах ой, нэгдсэн тархигүй компанид агентууд ерөнхий ойлголтод тулгуурлан, хоорондоо зөрүүтэй ажиллах эрсдэлтэй. Ингэснээр хиймэл оюуныг ашиглан бодит үр дүн гаргах хүчин чармайлт үр дүнгүй болох магадлалтай.

🔒  Аюулгүй байдал. Агентын бүх зааварчилгаа (prompt), хариу болон шийдвэрийг өөрчлөгдөшгүй (tamper-resistant) audit log-д бичнэ. Бодлогын engine (guardrails) нь хүнд эрх олгох шаардлагатай эсвэл хориглосон үйлдлийг бодит цагт блоклоно (prompt injection, data exfiltration). Эмзэг мэдээлэл (PII) тархи руу орох ба гарахдаа ангилагдаж, шаардлагатай үед шифрлэгдэнэ.

Эх сурвалж: OWASP LLM Top 10 (LLM01, LLM06) · NIST AI RMF — Audit & Governance

3-р давхарга: Уламжлалт системүүд + MCP холболт

Танай уламжлалт ERP, HRM, CRM, RPA зэрэг системийг MCP (Model Context Protocol буюу AI-ийг бизнесийн системүүдтэй холбох шинэ стандарт) ашиглан дахин холбох шийдэл дэлхий даяар хүчтэй өрнөж байна. Энэ бол хуучин системээ устгаж шинээр барих биш, харин одоогийн системээ AI-тай чөлөөтэй "ярьдаг" болгож буй хэрэг юм. Компанийн эхний үе шатны дижитал шинэчлэл яг энэ давхаргаас эхэлдэг. Танай ERP, HRM системүүд AI-д шууд өгөгдлөө "ярьж" чадаж байна уу, эсвэл дунд нь заавал хүн дамжуулж байна уу?

🔒  Аюулгүй байдал. Системийн өгөгдөлд хандах эрхийг RBAC/ABAC (роль ба контекст-суурьт)-аар доод түвшинд удирдах шаардлагатай. Өгөгдлийг анхан шатны transaction түвшинд шифрлэх (in-transit + at-rest) ба DLP (Data Loss Prevention) — гадагшаа гарах хариулт дахь нууц өгөгдлийг автоматаар илрүүлж блоклоно. MCP холболтын урсгал нь zero-trust зарчмаар: ямар ч үйлдлийн өмнө identity баталгаажуулдаг байна.

Эх сурвалж: OWASP LLM Top 10 (LLM02, LLM06) · CSA Zero-Trust Architecture

Хоёр чиглэлт мэдээллийн урсгал

Энэхүү архитектур дотор мэдээллийн урсгал дараах хоёр чиглэлээр тасралтгүй эргэлдэнэ:

• Доош чиглэсэн урсгал: Хүн эсвэл агент хүсэлт тавина → Компанийн Тархиар (Second Brain) дамжин зөв шийдвэрүүдийг олно → Системүүд шууд гүйцэтгэнэ.

• Дээш чиглэсэн урсгал: Систем хариу буцаана → Тархи нэгтгэн дүгнээд санах ойдоо авна → Хүн эсвэл агент бэлэн мэдээллийг хүлээн авна.

Амьдрал дээрх жишээ: Хүний нөөцийн ажилтан, эсвэл хэлтсийн дарга нар ChatGPT дээрээ "Энэ сарын цагийн тайланг гарга" гэж бичихэд л хангалттай. Компанийн Тархи (Second Brain) нь "Цагийн өгөгдлийг timedata-аас, фокусыг ToDo системээс авна" гэх семантик утга зүйг санаж байгаа бөгөөд лавлаж асуухгүй, андуурахгүй, хурдтай шийдвэрлэж чадна. Улмаар HRM-ийн MCP холболтоор өгөгдлийг автоматаар татаж, тайланг бэлэн болгон буцаана. Хүн өөрөө систем бүрээс өгөгдөл татаж, Excel дээр гараар нэгтгэх уламжлалт, үр ашиггүй дамжлага үгүй болно.

Өгөгдөл татан авч боловсруулахаас гадна системууд дээр үйлдлүүд хийлгэх боломжийг үйл ажиллагааны болон менежментийн тархины тусламжтай MCP удирдлагаар гүйцэтгэж болно. Жишээлбэл: AI-тай ярилцаад гаргаж авсан чухал дүгнэлтийг GreenHRM-ын тэмдэглэл хэсэгт хадгалах (second brain нь уг ойлголттой болж үлдэх) эсвэл өнгөрсөн хугацааны өгөгдлөөс харж байгаад өнөөдөр хийж болох топ ажлыг гаргаж ирээд өнөөдрийн TODO руу хадгалуулах, менежерийн шийдвэрийг хүлээж буй төрөл бүрийн шийдвэрийг баталгаажуулах/цуцлах гэх мэт...

Нийтлэлийн эхэнд тавьсан асуултаа дахин нэг асууя:

"Танай байгууллага цаашид AI-ийн нөлөөнд огт өртөхгүйгээр оршин тогтнож чадах болов уу?"

Ашигласан эх сурвалж

Gartner CIO and Technology Executive Survey, 2025 (700+ CIOs · 0/75/25 human–AI work split forecast by 2030) · World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025 (work tasks shift toward equal thirds: human / machine / hybrid by 2030) · Anthropic Model Context Protocol Spec, 2024 · NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0, 2024) · OWASP Top 10 for LLM Applications, v1.1 · Cloud Security Alliance, Zero-Trust for AI Agents.