Как бизнесу использовать ИИ-агентов?

В каких процессах ИИ-агенты дают наиболее эффективны?

Во многом это те же процессы, где раньше применялись RPA-роботы.

Классические роботы автоматизации работают по заданным шаблонам и хорошо подходят для повторяющихся операций – например, в бэк-офисе, где сотрудники обрабатывают большое количество документов или выполняют типовые действия в системах.

ИИ-агенты – это следующий шаг эволюции таких решений. Они по-прежнему могут выполнять те же действия, что и роботы, но при этом способны анализировать ситуацию и адаптироваться к изменениям.

Например, робот может заходить на сайт и выполнять действия вместо человека: вводить данные, нажимать кнопки, выгружать информацию. Но если интерфейс сайта изменится, обычный робот перестанет работать – его нужно переписывать. Если же добавить элемент искусственного интеллекта, система сможет самостоятельно проанализировать страницу и понять, где теперь находится нужное поле или кнопка.

Но помимо таких сценариев сегодня особенно востребованы несколько типов процессов: работа с базами знаний и документацией, обработка входящей почты, юридические процессы, рутинные операционные задачи.

Как понять, что процесс стоит автоматизировать с помощью ИИ-агента?

Технически сегодня можно автоматизировать очень многое, но главный вопрос – нужно ли это делать? Иногда стоимость разработки решения оказывается выше, чем стоимость ручной работы. Поэтому при выборе процессов важно учитывать несколько критериев.

Повторяемость, то есть процесс должен выполняться регулярно и в большом количестве.

Масштаб, так как в процессе должно участвовать достаточно сотрудников или операций, чтобы автоматизация окупилась.

Также для ИИ-агентов важны четкая структура и ограничения: правила, сценарии или обучающие примеры, в рамках которых система будет работать.

Кроме того, процесс должен быть цифровым. Если ключевые данные хранятся в блокнотах или неструктурированных Excel-файлах, сначала нужно выстроить цифровую инфраструктуру.

И, конечно, всегда нужно сравнивать стоимость автоматизации с текущими затратами. Иногда оказывается, что автоматизация возможна, но экономически нецелесообразна. Например, если объём операций небольшой и их выполняет всего несколько сотрудников.

Какие ошибки чаще всего совершают компании при внедрении ИИ-инструментов?

Первая и самая распространённая ошибка это запуск проекта без ответа на вопрос: нужно ли это компании именно сейчас?

ИИ-агенты – это часть более широкой цифровой трансформации. Если в компании ещё не выстроена базовая IT-архитектура или отсутствуют ключевые системы, внедрение ИИ может оказаться преждевременным.

Вторая ошибка – попытка реализовать слишком большой проект сразу. Компании стремятся автоматизировать всё и сразу, но в итоге получают систему со средним качеством во многих функциях вместо отличного результата в одном конкретном процессе.

Третья ошибка – недостаточное внимание к качеству работы системы. Например, если ИИ-агент обрабатывает документы с точностью 80–90%, это означает, что часть операций будет выполняться с ошибками. Если этот риск не оценить заранее, компания может столкнуться с большим количеством брака после запуска решения.

Как оценить экономический эффект от внедрения ИИ-агентов?

Первый шаг – определить метрику, на которую будет влиять автоматизация. Это может быть скорость обработки заявок, количество обработанных операций, снижение ручного труда или сокращение количества сотрудников, занятых в процессе.

Важно заранее измерить текущие показатели: сколько времени занимает операция, сколько людей участвует в процессе, сколько заявок обрабатывается.

После этого рассчитывается ожидаемое улучшение, например, ускорение обработки или увеличение объема операций.

Далее все это нужно перевести в денежный эквивалент: выгоду от сокращение времени сотрудников, увеличение объёма продаж, снижение операционных затрат.

Кроме того необходимо учитывать стоимость внедрения: разработку решения, стоимость модели или лицензии, инфраструктуру, поддержку и обслуживание системы. Часто компании недооценивают именно расходы на поддержку ИИ-агентов: обновления, сопровождение, доработки и работу специалистов.

Только после этого можно рассчитать две ключевые метрики – ROI (возврат инвестиций) и срок окупаемости проекта – и на основе этих показателей принимать решение о внедрении.

Нужно ли командам развивать новые навыки для работы с ИИ-агентами?

Да, и это часто недооценивается.

Любая новая система требует обучения пользователей. Если сотрудники не понимают, как она работает и какие задачи может решать, эффективность внедрения резко снижается.

Поэтому компании важно обучать сотрудников работе с системой, регулярно обновлять инструкции и регламенты и делать обучение системным процессом.

Отдельная тема – работа с запросами к ИИ. Если сотрудник формулирует задачу хаотично, система может дать посредственный результат. Если же запрос структурирован, качество ответа значительно повышается.

Где можно разобраться в работе ИИ-агентов?

Если речь идет о базовом понимании технологий, лучше всего начать с практики: тестировать разные модели и изучать кейсы их применения.

ИИ можно использовать даже для обучения – например, попросить его подготовить список материалов или видео по нужной теме.

Если же речь идет о корпоративном внедрении, то здесь обычно требуется отдельная экспертиза: анализ процессов, расчёт экономики и проектирование решений под конкретный бизнес.