ИИ дайджест

Агентный ИИ: как трансформировать бизнес с помощью интеллектуальных агентов

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

  1. Банк: агент‑поддержка ускорил рефакторинг старого ПО на 50 %, снизив нагрузку на команды разработки.
  2. Маркетинговое агентство: агенты выявляют и объясняют причины изменений рынка, экономят до 60 %, освобождая аналитиков.
  3. 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:
  1. Стратегические программы, а не бессвязные инициативы.
  2. Переход от use‑case к бизнес‑процессам с агентами (минимум 60 % автоматизации).
  3. Кросс‑функциональные команды: эксперты, AI/IT, аналитики, инженеры.
  4. 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
2025-07-21 10:21 Искусственный интеллект для бизнеса