Приглашенный эксперт: Vittesh Sahni, Sr. Director of AI, Coherent Solutions
ИИ-агенты кардинально меняют принципы работы компаний. В отличие от традиционной автоматизации или ИИ-помощников, агентные системы могут самостоятельно планировать и выполнять действия, а также адаптироваться к изменениям в сложных бизнес-процессах. Они не просто ждут команд от пользователя — это проактивные агенты, которые инициируют решения и действия. Особую важность они представляют для организаций, которые хотят эффективно расширять свою деятельность без найма новых сотрудников.
Gartner прогнозирует, что к 2028 году агентный ИИ будет интегрирован в 33% корпоративного ПО — значительный скачок по сравнению с <1% в 2024. Кроме того, 15% повседневных бизнес-решений смогут обрабатываться этими системами автономно. В подтверждение тренда также отмечается, что 61% руководителейуже внедряют ИИ-агентов и планируют их масштабировать на все предприятие.
Однако этот путь не обходится без вызовов. Другие исследования показывают, что >40% проектов в области агентного ИИ рискуют быть заброшены уже к 2027 году из-за неочевидной ценности для бизнеса или чрезмерной операционной сложности.
Несмотря на препятствия, ИИ-агенты предлагают убедительные возможности для организаций, столкнувшихся с операционными проблемами — будь то накопившиеся недостатки в процессах, удорожание ресурсов или необходимость роста без линейного увеличения штата. Принятие данной технологии может стать поворотным шагом на пути к устойчивой цифровой трансформации.
Что такое агентный ИИ?
ИИ-агенты относятся к системам, выходящим за рамки пассивной помощи и генерации контента. Это автономные цифровые помощники для достижения бизнес-целей, которые взаимодействуют с различными инструментами, выполняют действия и адаптируются в режиме реального времени, не ожидая пошаговых инструкций от человека.
В отличие от реактивных систем, таких как чат-боты или стандартные ассистенты на базе LLM, агентный ИИ функционирует скорее как способный член команды: запоминает контекст, проявляет инициативу и самостоятельно справляется со сложностями.
Основные возможности:
- Автономность. Агенты работают не только в ответ на запросы, но и независимо — в рамках установленных ограничений.
- Память. Они сохраняют информацию между сессиями, что обеспечивает непрерывность и лучшее принятие решений.
- Взаимодействие с инструментами. Для выполнения задач агенты могут использовать API, веб-интерфейсы, базы данных и корпоративные системы.
- Адаптация. Они способны корректировать действия при изменении условий — например, в случае отсутствия данных, сбоев интеграции или неожиданных пользовательских действий.
Для корпоративной среды это означает, что агентный ИИ может взять на себя повторяющуюся и фрагментированную работу, с которой у стандартных инструментов автоматизации возникают трудности.
Агентные системы не заменяют людей полностью — они дополняют команды и выступают в роли интеллектуальных помощников. Устраняя разрывы в процессах, сокращая переключение контекста и автоматизируя повторяющиеся задачи, они повышают общую эффективность и устойчивость процессов. Важно подчеркнуть, что это модель с участием человека (HITL, Human-in-the-Loop), где люди остаются в центре управления — делегируя машинам задачи масштаба и скорости, но сохраняя контроль над стратегией, деталями и принятием решений.
Почему это важно для формирования цифровой ценности
Агентный ИИ не просто заменяет ручной труд — он трансформирует способы создания ценности в бизнесе. В отличие от RPA или традиционных скриптов, агентные системы могут обучаться и взаимодействовать как с людьми, так и с цифровыми средами.
Что это означает на практике:
- Снижение операционных потерь. Агенты минимизируют повторные согласования, дополнительные проверки и ручные корректировки.
- Сокращение времени до результата. Они уменьшают длительность циклов как при онбординге клиентов, так и в решении внутренних проблем.
- Гибкие, масштабируемые команды. Один агент может взять на себя координационную нагрузку сразу нескольких специалистов, не рискуя при этом выгореть на работе.
- Модульные инновации. Когда агенты оркестрируют рабочие процессы, их становится проще тестировать, развивать и масштабировать.
Примеры использования агентного ИИ с прямым влиянием на прибыль:
- Точность и скорость обработки заказов. Агенты обрабатывают данные быстрее и с минимальным количеством ошибок.
- Интенсификация продаж. Автономные менеджеры по развитию продаж инициируют и ведут коммуникации, сокращая время до презентации продукта.
- Снижение нагрузки на бэк-офис. Агенты выполняют сверку данных, распределение заявок и ведение аудиторского журнала, высвобождая человеческие ресурсы для более ценной деятельности.
Как результат — процессы ускоряются, команды довольны, а бизнес получает продуманный путь к росту EBITDA.
Матрица применения агентного ИИ
В данной таблице мы собрали высокоэффективные корпоративные сценарии использования агентного ИИ и структурировали их по функциональным областям. Матрица показывает, в какие бизнес-процессы агенты встраиваются наиболее органично, насколько каждый из сценариев применим сегодня и какую стратегическую ценность представляет в будущем.
Эта матрица демонстрирует, что агентный ИИ уже сейчас может широко применяться в клиентских направлениях вроде продаж и поддержки: агенты способны автоматизировать рутинную коммуникацию и сортировку обращений. В то же время административные функции, такие как финансы и ИТ, имеют значимую стратегическую ценность, но могут потребовать дополнительной настройки.
Самыми перспективными для применения агентного ИИ являются процессы, которые охватывают сразу несколько инструментов и требуют координации — например, адаптация персонала или финансовое закрытие периода, где агенты выступают в роли связующего звена. Начать внедрение агентных систем можно с высокоприменимых сценариев: это создает импульс и прокладывает путь к более значимым достижениям в автоматизации.
Как оценить применимость агентного ИИ
Далеко не все бизнес-процессы подходят для развертывания автономных агентов. Определить их готовность для внедрения можно с помощью оценки нескольких ключевых показателей.
Детерминированная сложность играет решающую роль: процессы с четкой последовательностью действий и фиксированными этапами больше других подходят для агентного управления. Операции с множественными развилками решений, вариативными входными данными и неконтролируемыми результатами, в свою очередь, требуют более сложных методов и тщательного проектирования.
Техническая доступность также является ключевым фактором. Агент должен иметь беспрепятственный доступ к необходимым системам и инструментам через API или интерфейсы — без этого он не сможет эффективно функционировать или должным образом интегрироваться.
Толерантность к рискам тоже имеет большое значение. Необходимо понимать возможные последствия ошибок агента. В процессах, где сбои могут привести к критическим проблемам, нужно предусмотреть человеческий контроль и механизмы вмешательства: их интеграция позволит обеспечить безопасность без потери преимуществ автоматизации.
Общие ограничения должны быть тщательно изучены. Высокие требования к безопасности и комплаенсу, недостаточная прозрачность или объяснимость решений агента, организационные сомнения, неопределенность в отношении ответственности за действия агента — все эти вопросы стоит проработать еще на этапе планирования, чтобы снизить риски внедрения.
От пилота к продакшену: пошаговое руководство
Переход от пилотного проекта к промышленному внедрению агентной системы требует продуманного планирования и последовательных доработок. В ISsoft мы применяем поэтапный подход, гарантирующий технологическую зрелость, операционную безопасность и долгосрочную масштабируемость:
1. Определение целевого сценария
Выявите повторяющиеся несложные процессы, связывающие несколько инструментов. Это оптимальная точка входа для агентной автоматизации.
2. Проектирование агента
Установите рамки функционирования агента с помощью описания входных данных, желаемых результатов, доступных инструментов и механизмов обработки ошибок.
3. Подготовка данных и интеграций
Проверьте стабильность и доступность API и точек интеграции. Создайте тестовую среду для безопасной проверки действий агента.
4. Пилотирование в теневом режиме
Запустите агента в работу параллельно с настоящими операторами без предоставления автономных полномочий. Агент консультирует, а люди управляют. Данная фаза поможет выявить сбои и пробелы без негативных последствий для компании.
5. Мониторинг и обратная связь
Надежная наблюдаемость, включающая логирование, мониторинг и обнаружение аномалий, создает условия для безопасных итераций и формирует доверие. Она обеспечивает прозрачность работы и поведения агента, помогая командам оперативно выявлять проблемы и сохранять контроль на всех этапах внедрения.
6. Итерации и масштабирование
Опираясь на данные мониторинга и человеческую обратную связь, команды могут улучшать точность, минимизировать ошибки и развивать функциональность. По мере того как агенты доказывают свою надежность, их можно с уверенностью масштабировать для решения более сложных задач.
Такой пошаговый переход гарантирует надежное и результативное развитие агентов до момента передачи им полной ответственности.
Внутренняя разработка vs. аутсорс
Что целесообразнее — разрабатывать агентный ИИ собственными силами или сотрудничать с внешними партнерами? Это зависит от специфики вашей организации. Если ваши процессы эксклюзивны или конфиденциальны, а инженерные команды имеют навыки работы с большими языковыми моделями (LLM) и оркестровкой агентов, выбирайте внутреннюю разработку. Этот подход обеспечивает максимальный контроль и кастомизацию.
Если же вам нужен быстрый запуск и универсальные сценарии использования (например, в HR или финансах), а также полная наблюдаемость и соответствие требованиям — в этом случае стоит купить готовое решение или заключить партнерство с внешним провайдером. Этот путь обеспечивает максимальную гибкость для дальнейшего развития экосистемы агентного ИИ.
Заключение
Агентный ИИ способен трансформировать бизнес-функции, самостоятельно управляя сложными мультисистемными процессами и функционируя как активный цифровой член команды, а не просто инструмент. Его главное преимущество заключается в автоматизации трудозатрат, ускорении процессов и повышении точности в таких направлениях деятельности компании, как продажи, поддержка клиентов, адаптация персонала и финансы. Однако успешная реализация требует тщательной оценки сложности процессов, технической интеграции, толерантности к рискам и зон сохранения человеческого контроля.
Для перехода от пилотного проекта к промышленному использованию нужен методичный процесс: описание сценариев применения и поведения агента, тестирование в теневом режиме и итерации до масштабирования. Выбор между внутренней разработкой и внешним партнером зависит от чувствительности данных и времени, в течение которого вы ожидаете увидеть результат.
При грамотной стратегии агентный ИИ может обеспечить масштабируемую эффективность и ускоренное создание ценности с меньшими рисками и организационным сопротивлением.
FAQ по внедрению агентного ИИ
В чем разница между агентным ИИ и другими генеративными ИИ-решениями, такими как ChatGPT?
Другие генеративные ИИ-инструменты, такие как ChatGPT, предназначены для ответов на входящие запросы и создания контента. Агентный ИИ создает системы, которые самостоятельно достигают целей, управляют инструментами, принимают решения и адаптируются в режиме реального времени. Это не просто вывод информации, а автономное выполнение задач. Генеративный ИИ может быть компонентом агентных систем (например, для резюмирования, классификации или перевода), но сам по себе не является агентным ИИ.
Почему агентный ИИ особенно актуален для компаний на стадии роста и с ограниченными ресурсами?
Для быстрорастущих компаний с лимитированным бюджетом агентный ИИ представляет особую ценность. Вместо найма новых операционных менеджеров или координаторов, он позволяет делегировать задачи агентам, способным управлять сквозными процессами с множеством различных инструментов. Такой подход увеличивает производительность, минимизирует ошибки, оптимизирует времязатраты — и все это без необходимости в найме новых сотрудников.
Как понять, подходит ли процесс для внедрения агентов?
Готовые для внедрения ИИ-агентов рабочие процессы, как правило:
- Работают с несколькими инструментами или платформами
- Включают повторяющиеся, но нетривиальные решения
- Требуют частого переключения контекста у сотрудников
Если ваша команда часто перемещает однотипные данные между системами, застревает в циклах обработки заявок и вручную проверяет статусы — это признаки того, что агентный ИИ может быть успешно внедрен в процесс. У нас есть пошаговая методика, которая позволяет выявлять перспективные пилотные проекты.
Какой будет ROI от агентных ИИ-систем и как быстро?
Результат зависит от сценариев использования, однако пилотные проекты в высоконагруженных процессах способны вернуть инвестиции за 6–12 недель. Эффект не сводится только к снижению расходов: команды часто отмечают сокращение задержек, более плавную передачу задач, рост удовлетворенности сотрудников и, во многих случаях, улучшение клиентского опыта. Конкретный результат зависит от автоматизируемого процесса, степени участия человека в цикле и качества интеграции агента в существующие системы.
Какой технический стек нужен для внедрения агентного ИИ?
Стандартная конфигурация включает:
- Слой оркестрации (LangGraph, AutoGen)
- Базовую модель (например, GPT-4/5, Claude)
- Интеграцию с внутренними инструментами (через API или действия браузера)
- Систему памяти
- Слой логирования/мониторинга для настройки, эскалации и формирования доверия
Организации с чистыми API и модульной архитектурой лучше всего подготовлены для быстрого запуска.
Открытые фреймворки или корпоративные платформы: с чего начать?
Используйте опенсорс, когда нужен полный контроль и есть сильные внутренние компетенции. Если в приоритете время до получения результатов, выбирайте корпоративные решения — особенно для задач ИТ, кадров, финансов, клиентского обслуживания и продаж.
На практике большинство команд делают и то, и другое: тестируют открытые пилоты, а также изучают долгосрочные варианты — создать или купить. Специалисты ISsoft готовы оказать поддержку в обоих направлениях.
