В Notion регулярно меняют ИИ‑модели для 100 млн пользователей и делают ставку на агентных помощников
Команда Notion под руководством главы AI-моделирования Sarah Sachs регулярно меняет используемые в сервисе модели искусственного интеллекта. Раз в несколько недель они выбирают те, что показывают лучшие результаты, и внедряют их в продукт. Для более чем 100 млн пользователей приложения для совместной работы и продуктивности эти изменения проходят почти незаметно. По словам Sachs, настоящая ценность технологии проявляется в момент, когда ИИ перестаёт быть просто чат-ботом.
В компании делают ставку на агентных помощников. Такие системы могут разбирать входящие письма, помогать с проведением встреч и следить за ходом проектов, при этом они взаимодействуют с инструментами вроде Slack, GitHub и Google Drive. До публичного запуска функции Custom Agents в феврале ранние тестировщики создали более 21 000 подобных агентов. Сотрудники Notion добавили ещё 2 800.
Sachs говорит, что возможности ИИ в Notion развивались поэтапно. Сначала это были простые инструменты переписывания текста, затем появились системы retrieval-based Q&A. Следующий шаг она называет «governed AI teammates». У таких агентов есть собственные разрешения и журналы аудита. Когда reasoning-модели стали достаточно сильными, чтобы самостоятельно выполнять цепочки задач, команда полностью пересобрала архитектуру ИИ внутри Notion.
Sachs также выступает за то, чтобы технологии ИИ не превращались в инструмент только для компаний с крупными бюджетами. Она подчёркивает, что их реальная ценность раскрывается в повседневных прикладных рабочих задачах.
Ключевые факты
В Notion лучшие AI‑модели регулярно заменяются каждые несколько недель, и это происходит незаметно для более чем 100 миллионов пользователей сервиса.
До публичного запуска функции в феврале ранние тестировщики создали более 21 000 Custom Agents.
Сотрудники Notion создали 2 800 собственных агентов внутри компании.
Команда под руководством Sarah Sachs перестроила архитектуру AI в Notion с нуля после того, как reasoning‑модели стали способны самостоятельно выполнять последовательные задачи.