Smartsheet представила vsActual, отдельный продукт для планирования и исполнения на базе ИИ, на клиентской конференции ENGAGE 2026. Продукт превращает стратегические документы в живой план, а затем отслеживает, соответствует ли текущая работа утвержденным целям. Его основой стал новый Execution Graph, построенный на 20 годах данных о рабочих процессах, миллионах проектов и девяти петабайтах данных. Для бизнеса смысл прямой: быстрое выполнение задач еще не гарантирует реализацию стратегии.
Как устроены vsActual и Execution Graph
vsActual рассчитан на чтение данных из систем, которые команды уже используют, без переноса всей деятельности в один инструмент управления проектами. Среди финансовых, HR-, клиентских и сервисных платформ Smartsheet называет Oracle, SAP, Workday, Salesforce, Jira и ServiceNow. Отправной точкой служит сама стратегия из презентаций, бюджетных документов или таблиц, которая превращается в цели, сроки и ограничения по расходам и численности персонала. Новые запросы затем оцениваются на соответствие этим приоритетам до утверждения.
В центре механизма находится сценарное планирование. Руководители могут увидеть последствия решения для бюджета и загрузки до выбора варианта, а выбранный сценарий становится официальным планом. Далее агенты сравнивают текущую работу с утвержденным планом, выявляют назревающие задержки или конфликты ресурсов и формируют краткие отчеты для руководства на основе исходных данных. Агенты не могут самостоятельно менять план, а рекомендации содержат обоснование для проверки руководителями. Сроки выпуска и цены не указаны, клиентам предложено зарегистрироваться для получения обновлений.
Execution Graph обеспечивает бизнес-контекст для таких сравнений. Он отображает связи от отдельных задач через проекты и программы к стратегическим целям, включая зависимости, общую загрузку, владельцев решений, права доступа и согласования. По заявлению Smartsheet, это выходит за рамки сбора документов для чат-бота, поскольку операционные связи и требования управления включены в модель. В выпуске не названа новая базовая модель и не приведены сравнительные тесты. Действующая архитектура сочетает интеллектуальный слой и граф знаний с базовыми моделями через Azure OpenAI и Amazon Bedrock.
Что это меняет для внедрения ИИ в компаниях
Для компаний, использующих ИИ, практическое изменение состоит в переходе от помощи в отдельных проектах к контролю на уровне плана. Сдвиг контрольной точки, терпимый сам по себе, может стать критичным, когда несколько финансируемых инициатив зависят от одной команды, а связь графиков, загрузки и приоритетов способна выявить конфликт раньше разрозненных панелей. Небольшие компании могут проверять новые запросы на соответствие ограниченным бюджету и штату, а крупные организации получают общую опору при фрагментированных системах. Польза по-прежнему зависит от полноты и свежести подключенных записей.
Сопутствующий выпуск платформы добавляет автоматизацию, сокращающую повторную настройку и проверки. Agentic Workflows превращают инструкции на естественном языке в регулярную работу, например еженедельные сводки по проектам либо проверки рисков и зависимостей без повторения запроса. Creation Agent строит таблицы, панели, отчеты и автоматизации по цели, описанной обычным языком, а Data Quality Agent отмечает проблемы в таблицах по степени серьезности по запросу или по расписанию. Нативные интеграции охватывают ServiceNow, Microsoft Dynamics 365, HubSpot и Workday, а Integration Agent в раннем доступе работает с GitHub, Zendesk, Airtable и Monday. com.
Показателем подтверждения тренда станет переход vsActual от регистрации к внедрениям с измеримым соответствием планов и исполнения. К relevant сигналам относятся названные корпоративные пользователи, опубликованные сроки доступности и доказательства более раннего выявления конфликтов ресурсов, чем на текущих панелях. Базу задают сертификацию ISO/IEC 42001, австралийскую оценку IRAP, потоковую передачу событий безопасности в Splunk и Microsoft Sentinel, а также классификацию данных в Smartsheet Safeguard. Корректность рекомендаций ИИ еще предстоит доказать в реальной работе.
