Контекстный долг: почему бизнес внедряет ИИ-агентов вслепую и как это исправить

AI-агента сегодня можно собрать за несколько часов, но бизнес часто начинает с выбора модели и подключения инструментов (Jira, GitHub, MCP), а потом пытается понять, что же он решил. В статье на Habr разбирается альтернативный подход: сначала найти места, где команда теряет время на восстановление контекста, ручную координацию и переключение между системами — это называется контекстным долгом.

Для этого в компании Laplace используют Context Audit — методику выявления таких проблем в Jira, Confluence и GitHub. Не каждую из них стоит автоматизировать, и после аудита следует цикл Discover → Build → Measure. Статья объясняет, как увидеть узкие места и что делать после аудита.