ИИ-агенты в компании: автономные помощники для роста и эффективности

ИИ-агенты в компании: автономные помощники для роста и эффективности

В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект (ИИ) стал инструментом настоящего. Одним из важных драйверов этого перехода являются ИИ-агенты, способные решать задачи без постоянного вмешательства человека.

Давайте разберем, как работают ИИ-агенты и как бизнес может использовать их для оптимизации процессов, повышения прибыли и улучшения клиентского опыта.

ЧТО ТАКОЕ ИИ-АГЕНТЫ?

ИИ-агенты — это системы, которые самостоятельно анализируют данные, обучаются и принимают решения в условиях неопределенности. Например, виртуальный ассистент, который не только отвечает на вопросы клиентов, но и предугадывает их потребности на основе истории взаимодействий.

К ключевым особенностям ИИ-агентов можно отнести способность работать автономно без постоянного контроля, адаптироваться и улучшать результаты через машинное обучение, а также фокус на достижение конкретных целей (например, увеличение продаж).

ЧЕМ ИИ-АГЕНТЫ ОТЛИЧАЮТСЯ ОТ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ И RPA?

На практике эксперты Б1 нередко сталкиваются с ситуацией, когда компании при внедрении цифровых инструментов не всегда могут корректно выбрать подходящую из множества технологий, которые на первый взгляд кажутся схожими.

Однако ИИ-агенты, автоматизированные системы и RPA (Robotic Process Automation) решают разные задачи и обладают уникальными возможностями. Рассмотрим их ключевые отличия.

Автоматизированные системы

Это программы или механизмы, которые выполняют задачи по заранее заданным инструкциям без возможности отклонения от сценария. Примером может служить конвейер на заводе, который собирает детали в фиксированной последовательности.

Особенностями таких систем является отсутствие способности к обучению или адаптации. Они функционируют в стабильных условиях, где все переменные известны и не могут обрабатывать исключения или нестандартные запросы.

RPA

Это программные «роботы», которые имитируют действия человека в цифровых системах, выполняя повторяющиеся задачи. Например, бот, который переносит данные из Excel в CRM, заполняет шаблоны документов или обрабатывает заявки. RPA работают по четким правилам и сценариям и могут взаимодействовать с интерфейсами программ подобно человеку. Однако они не обладают интеллектом: не анализируют контекст, не принимают решения.

Чаще всего RPA применяются для автоматизации рутинных операций и задач (обработка счетов и накладных, массовый ввод данных, стандартизированная отчетность).

В ОТЛИЧИЕ ОТ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ И RPA ИИ-АГЕНТЫ ОБЛАДАЮТ СПОСОБНОСТЬЮ К ОБУЧЕНИЮ (ML, NLP, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ), ОТЛИЧНО РАБОТАЮТ С НЕСТРУКТУРИРОВАННЫМИ ДАННЫМИ (ТЕКСТЫ, ИЗОБРАЖЕНИЯ, РЕЧЬ) И АДАПТИВНЫ К ИЗМЕНЕНИЯМ: НАПРИМЕР, ПЕРЕСТРАИВАЮТ ЛОГИСТИЧЕСКИЕ МАРШРУТЫ ПРИ СБОЯХ В ЦЕПОЧКЕ ПОСТАВОК.

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ТАБЛИЦА

Критерий	Автоматизированные систем	RPA	ИИ-агенты
Гибкость	Нулевая	Ограниченная	Высокая
Обучение	нет	нет	Да (машинное обучение)
Работа с данными	Только структурированные	Структурированные	Любые (включая текст, аудио, видео)
Принятие решений	По шаблону	По сценарию	Автономное, на основе анализа
Стоимость внедрения	Низкая	Средняя	Высокая (требует данных и экспертизы)

Автоматизированные системы могут использоваться для задач с неизменными параметрами (например, управление оборудованием). RPA — для оптимизации рутинных офисных процессов с четкими правилами (перенос данных, обработка заказов). ИИ-агенты лучше подходят для сложных сценариев, где нужны адаптивность, прогнозирование и работа с неопределенностью (например, обслуживание клиентов, управление цепочками поставок).

Опыт реализации проектов Б1 показывает, что часто гибридный подход дает максимальный эффект. Например, когда бот (RPA) собирает данные из разных систем, а ИИ-агент анализирует их и предлагает решения для менеджера.

ИИ-агенты — это эволюция автоматизации. Если RPA и классические системы заменяют человеческие руки, то ИИ-агенты имитируют мышление, предлагая бизнесу принципиально новые возможности. Однако их внедрение требует не только технологий, но и пересмотра процессов: чтобы раскрыть потенциал ИИ, компании должны быть готовы к гибкости и экспериментам.

КАК ИИ-АГЕНТЫ ПРИМЕНЯЮТСЯ В КОРПОРАТИВНОМ СЕГМЕНТЕ?

Бизнес сталкивается с беспрецедентным давлением: взлетевшие ожидания клиентов, требующих мгновенного и персонализированного сервиса 24/7; растущая сложность цепочек поставок и внутренних процессов; хроническая нехватка квалифицированного персонала на фоне необходимости жесткого контроля затрат.

Традиционные инструменты автоматизации (RPA, базовые чат-боты) стремительно исчерпывают свой потенциал. Они работают по жестким сценариям, неспособны к адаптации и решению нестандартных задач. ИИ-агенты – это не «‎чат-боты 2.0»‎, а принципиально новый класс инструментов. Они обладают способностью воспринимать контекст, принимать решения, действовать в сложных средах и автономно достигать поставленных целей.

СЕЙЧАС ИИ-АГЕНТЫ ШИРОКО ПРИМЕНЯТСЯ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ – ОТ РИТЕЙЛА И ЛОГИСТИКИ ДО МЕДИЦИНЫ И ТЭК – ДЛЯ РЕШЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ ЗАДАЧ, СВЯЗАННЫХ С ОБРАБОТКОЙ БОЛЬШИХ МАССИВОВ НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ.

Розничные сети используют агентов для анализа покупательского поведения и разработки персональных рекомендаций. Маркетинг может делать индивидуальные предложения через мобильные приложения или рассылки с учетом предпочтений клиента и применять динамическое ценообразование.

Показательным примером может стать оптимизация логистики, когда планирование маршрутов доставки строится с учетом пробок, погоды и ряда других факторов. А использование ИИ-агентов в управлении запасами позволяет прогнозировать спрос и автоматически пополнять склады.

Финансовая отрасль внедряет агентов в процессы кредитования для оценки рисков заемщика на базе альтернативных данных, а также для обнаружения мошенничества через анализ транзакций в реальном времени.

Агенты используются в подборе кандидатов, onboarding, ответах на распространенные вопросы, а также в аналитике для автоматизации отчетности и прогнозировании KPI.

Применение ИИ-агентов в здравоохранении позволяет проводить диагностику и анализировать медицинские изображения, помогать управлять пациентами, напоминать им о приемах и отслеживать симптомы.

С развитием IoT и 5G агенты станут еще «умнее», объединяя данные с датчиков и устройств. Например, «умные» заводы, где ИИ управляет всей цепочкой производства.

ПРЕИМУЩЕСТВА ВНЕДРЕНИЯ ИИ-АГЕНТОВ

Компаниям, которые хотят оставаться конкурентоспособными, стоит начать экспериментировать с ИИ-агентами, чтобы уже сейчас получить результаты и преимущества для бизнеса.

Сокращение затрат

Происходит за счет автоматизации рутинных задач и снижения нагрузки на персонал, что очень актуально в условиях дефицита кадров.

Подтверждено: чистый разум не скован границами

Повышение точности

Агенты обрабатывают большие массивы данных и существенно сокращают время на анализ и человеческие ошибки в данных и расчетах.

Масштабируемость

Агенты функционируют круглосуточно, обрабатывая тысячи запросов одновременно.

Увеличение лояльности клиентов

Достигается благодаря быстрым и индивидуальным реакциям.

Несмотря на привлекательность и перспективность применения ИИ-агентов, необходимо учитывать риски и угрозы, с которыми может столкнуться организация. Во-первых, это вопрос безопасности данных и защита от утечек при работе с персональной и конфиденциальной информацией, соблюдение требований регуляторов. Во-вторых, защита от промпт-инжектинга, взлома, манипулирования агентами для вредоносных действий. Кроме того, для ряда вопросов очень важна прозрачность решений и их интерпретация (например, основания для отказа в кредите). Агенты могут унаследовать и усилить предвзятость обучающих данных, поэтому требуются регулярные аудиты на объективность. Также необходима интеграция и совместимость с legacy-системами.

Для передовых компаний, активно внедряющих ИИ-агентов в корпоративные процессы и инфраструктуру, актуальна проблема управления множеством агентов. Критически важной становится наличие единой цифровой платформы и центра управления (Orchestration Layer) для:

Централизованного развертывания, настройки и контроля агентов
Мониторинга производительности, затрат и соблюдения KPI
Сбора данных для обучения и улучшения агентов
Обеспечения безопасности и соответствия нормам
Управления взаимодействием между агентами и людьми

ИИ-агенты — это важный технологический тренд и стратегический ресурс для компаний, стремящихся к лидерству. Они помогают перейти к проактивному управлению, предсказывая проблемы и еще до их возникновения предлагая возможные пути решения.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Технологическая основа агентов включает:

Large Language Models (LLM) как основа рассуждений, понимания и генерации языка
Планирование задач (Task Planning) – алгоритмы разбиения цели на подзадачи и выстраивания их последовательности
Семантические ядра и базы знаний, которые обеспечивают предметную экспертизу и точность
Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет находить и использовать актуальную информацию из корпоративных баз данных для обоснованных ответов и действий
Машинное обучение (ML) для оптимизации решений и адаптации на базе данных
Интеграционные платформы (API Orchestration) для взаимодействия с прочими системами

Условно можно выделить несколько типов ИИ-агентов в зависимости от специфики решаемых задач:

Узкоспециализированные (Task-Specific Agents) для фокусного решения одной задачи (например, анализ специфического типа договора)
Многофункциональные агенты (Multi-Task) способны выполнять несколько связанных задач (HR-агент для реализации процесса онбординга, ответов на вопросы по льготам, а также сбора обратной связи)
Многоагентные системы (Multi-Agent Systems – MAS) представляют собой колонии взаимодействующих агентов, решающих сложные проблемы (например, оптимизация всей цепочки поставок, где каждый агент отвечает за свой участок)

ЗАДАТЬ ВОПРОС ЭКСПЕРТУ

Олег Мангутов

Партнер Б1

Отдел по предоставлению услуг в области технологического консалтинга. Суммарный опыт: с 2011 года в сфере создания ИТ-продуктов и разработке информационно-аналитических решений для финансовой, энергетической, производственной, ресурсоснабжающих отраслей

Москва