Несмотря на впечатляющее распространение генерирующего ИИ, почти 80 % компаний не видят значимого роста прибыли от его внедрения, пишет McKinsey & Company. Причина – в разрыве между двумя типами применений: универсальными «горизонтальными» (чаты, копилоты) и узкофункциональными «вертикальными», которые редко масштабируются, оставаясь пилотными.
*Копилот (от англ. copilot) в контексте ИИ — это ассистент на базе искусственного интеллекта, который помогает человеку в выполнении задач, но не берёт на себя полное управление. Он работает в режиме поддержки и подсказок, а не полной автоматизации.
Почему агентный ИИ важен
ИИ‑агенты выходят на новый уровень: они не просто реагируют, а ставят цели, планируют, ведут диалог, принимают решения и обеспечивают целостную автоматизацию бизнес‑процессов — от мониторинга до исполнения задач.
Ключевые преимущества:
- Ускоренное выполнение: агенты устраняют задержки между этапами, работают параллельно, адаптируются по ходу выполнения.
- Адаптивность процессов: реагируют на изменения данных, перенастраивают планы и приоритеты.
- Персонализация: адаптируются под поведение и контекст пользователя.
- Эластичность ресурсов: масштаб запуска меняется по нагрузке.
- Устойчивость операций: агенты контролируют сбои, маршрутизируют и эскалируют только критичные ситуации, например, как в LinkedIn.
Кроме повышения эффективности, агентный ИИ открывает новые источники дохода:
- Усиление существующего бизнеса — рекомендации в e‑commerce, персонализированные финансовые продукты.
- Создание новых — интеллектуальные продукты, подписки, инфраструктура как служба, доступ к экспертным сервисам.
Реальные кейсы внедрения
- Банк: агент‑поддержка ускорил рефакторинг старого ПО на 50 %, снизив нагрузку на команды разработки.
- Маркетинговое агентство: агенты выявляют и объясняют причины изменений рынка, экономят до 60 %, освобождая аналитиков.
- Кредитное подразделение: автоматизировано создание меморандумов, снижено время подготовки документов на 30–60 %.
Переработка процессов с нуля
Чтобы получить максимальную пользу, достаточно вставить агента в старый процесс недостаточно: нужен фундаментальный редизайн процессов — заменить последовательное вручное выполнение на полностью автономные цепочки действий, с человеком на этапе исключений. Так, в поддержке клиентов до 90 % типовых инцидентов могут решаться автоматически.
Компания "Матрица" реализовала агентный ИИ в поддержке клиентов "Что делать Внедрение" - 20% вопросов пользователей решаются за 2 минуты. Это повысило удовлетворенность качеством обслуживания 1С и снизило издержки на службу поддержки.
Технология – агентный AI mesh
Для управления сетью агентов требуется новая архитектура — agentic AI mesh. Она обеспечивает:
- модульность и взаимодействие между агентами,
- гибкость при смене инструментов,
- защиту, наблюдаемость, управление рисками.
В основе – семь ключевых функций: каталог агентов, реестр данных, наблюдение, авторизация, тестирование, обратная связь и соблюдение нормативов .
Чем „хороши” LLM‑модели для агентов
- Требуется низкая задержка (например, Mistral Small, Llama 3 8B, Gemini Nano),
- Контролируемость (специфика домена),
- Лёгкость развертывания в edge-устройствах,
- Масштабируемость для сотен агентов (GPT‑3.5 Turbo и Mixtral). Однако важно оценивать актуальность моделей.
Организация работы – роль CEO
CEO должен завершить этап экспериментов, сформулировать ключевые цели и ориентироваться на полную трансформацию, а не выборочные пилоты.
Необходимы:
- Стратегические программы, а не бессвязные инициативы.
- Переход от use‑case к бизнес‑процессам с агентами (минимум 60 % автоматизации).
- Кросс‑функциональные команды: эксперты, AI/IT, аналитики, инженеры.
- Индустриальная модель развертывания и поддержания — экономичная и устойчиво повторяемая.
Три инфраструктурных столпа
- Кадры: обучение персонала, новые роли (инженеры запросов, оркестраторы).
- Управление: уровень автономии, зоны ответственности и контроль.
- Технологии: переход к AI mesh + совместимость, масштаб.
- Данные: создание продуктовых данных, контроль качества структурированных и неструктурированных данных.
Где применим агентный ИИ в России уже сейчас?
1. Интернет-торговля и маркетплейсы
Агенты могут:
- самостоятельно подбирать товары, формировать персонализированные подборки, вести клиента до покупки;
- вести коммуникацию с покупателями в мессенджерах и на сайте;
- собирать аналитику по отказам и причинам недовольства, оперативно передавая данные в отдел качества.
2. Сетевые клиники и медицинские центры
- Автоматические агенты обрабатывают заявки, проверяют данные, согласовывают приём;
- Формируют досье пациента по внешним источникам (ЕМИАС, CRM);
- Проводят follow-up после лечения, собирая обратную связь.
3. Консалтинг, бухгалтерия, франчайзи 1С
- Агент может сопровождать клиента по всем этапам: от подписания договора до автоматического контроля сроков задач;
- Готовить проекты отчётности, уведомлять об изменениях законодательства;
- Помогать новым сотрудникам в адаптации и ответах на типовые запросы.
4. Образование и EdTech
- Персональные агенты для каждого студента;
- Автоматизированные сопровождения курсов;
- Обратная связь по прогрессу и рекомендации по улучшению обучения.
Как «Матрица» помогает внедрить агентный ИИ
Мы в «Матрице» уже работаем над внедрением ИИ-агентов в практику российских компаний. Наша задача — не просто «внедрить бота», а создать агентную систему, встроенную в процессы бизнеса.
Вот как мы это делаем:
1. Анализ процессов
Мы помогаем определить процессы, в которых агент может не просто «отвечать», а заменить целые участки работы, действовать автономно и брать на себя цели.
2. Проектирование архитектуры
Вместо одиночных чат-ботов мы строим систему агентов, которые:
- работают в связке друг с другом,
- используют общую память и данные,
- обеспечивают бесшовное взаимодействие с CRM, ERP, HRM и другими системами.
3. Создание и обучение агентов
Мы подбираем модели (в том числе отечественные, если нужна интеграция с СПО или защита данных), обучаем их на ваших данных, и создаём контекстуально грамотных агентов под каждый процесс.
4. Внедрение и поддержка
У нас уже есть опыт по внедрению ИИ-агентов в:
- службы поддержки,
- HR‑отделы,
- маркетинговые команды,
- и даже бухгалтерию.
- Мы обеспечиваем сопровождение, контроль качества и доработку.
Заключение: трансформация начинается сейчас
Агентный ИИ — не эксперимент, а конкурентное преимущество.
Именно сейчас в России есть возможность не догонять западный рынок, а выстраивать собственную практику с опорой на локальные данные и задачи.
Компания «Матрица» — ваш партнёр в этой трансформации. Мы не просто внедряем ИИ, а создаём интеллектуальных агентов, которые встраиваются в ваши процессы и дают бизнесу измеримый эффект уже в первые месяцы.
📞 Свяжитесь с нами, чтобы обсудить, как агентный ИИ может трансформировать ваш бизнес — matrixmsk.ru