ИИ-агенты: чем они полезны бизнесу

Искусственный интеллект больше не выдумки фантастов, а инструмент, который активно захватывает современный рынок. По данным статистики порядка 76% компаний разрабатывают проекты совместной работы ИИ-агентов вместе с человеком для улучшения эффективности.

Что может дать AI-агент бизнесу? Агенты, в отличие от стандартных ботов, это не просто набор команд и ответов, это целая машина по анализу действий и принятию решений. Заложенные в них алгоритмы позволяют не просто решать стандартные задачи, но и разбираться с более сложными кейсами, на основе всего полученного агентом опыта.

Процент использования ИИ-агентов для поддержки пользователей составляет уже более 60, при этом значительно снижается процент ошибок в ответах.

В данной статье мы рассмотрим тенденции и прогнозы на развитие AI-агентов в ближайшие годы.

Для начала выясним, что же такое ИИ-агент. Это некая система, на основе искусственного интеллекта. Она обучается на документах конкретной компании, чтобы в дальнейшем принимать решения по задачам на её базе. В отличие от простых ботов, агенты действуют вполне автономно, без ежесекундного подключения человека.

Согласно алгоритмам, прописанных в них, они способны:

Подобный инструмент хорошо использовать в ситуациях, где однозначного решения быть не может, а следует сначала провести анализ всех факторов, на основе которого уже сделать некий вывод. Здесь AI-агентам нет равных в полезности.

Вам может показаться, что ИИ-агент это та же языковая модель, однако это не совсем так.

Языковые модели (LLM) такие как Chat GPT, Claude, Gemini шагнули действительно далеко вперед за последние годы. Они могут работать с различными файлами, искать информацию в интернете, оценивать большой объем данных, вести диалог с пользователем, не забывая предыдущих обращений. Но их советы всё ещё строятся на общей информации.

Допустим, вам требуется поменять билет на спектакль:

В стандартную структуру ИИ-агента входят несколько компонентов:

Уже эти модули позволяют ИИ-агентам занять почетное место в работе любой компании, как полезный сотрудник.

Один агент способен закрыть значительный пласт задач, а что будет если их объединить в систему? Работа пойдет ещё быстрее и эффективнее.

Сейчас всё более распространяется сочетание нескольких ИИ-агентов, работающих совместное.

Данное объединение называется Мультагентной системой (МАС). Это некий набор ИИ-агентов, которые могут принимать решения по отдельности, а также успешно работать с другими агентами. Подобные системы применяются в случаях, когда один агент не может справится с поставленными задачами и необходима коллективная работа.

В МАС у каждого агента есть свой функционал и зона ответственности. При этом есть несколько сценариев взаимодействия агентов в системе:

Примером работы МАС конкурентного вида может быть система работы с кредитными заявками в банке. В таком случае у ИИ-агентов есть приоритет на интересные, необычные задачи. В связи с этим у них возникает соревнование за понравившийся кейс из общего потока. При этом каждый агент обрабатывает полный цикл по заявке, самостоятельно принимая по ней решения. Обмена данными напрямую там нет, однако происходит координация действий посредством изменений в общей среде. Условно, как сотрудники в офисе следят за новой информацией в Jira или Trello.

Внедрение ИИ-агента позволяет повысить общую эффективность работы за счёт его расширенного функционала и множества возможностей.

Агенты способствуют:

Несмотря на то, что ИИ-агенты довольно полезны для бизнеса, они всё же не идеальны, как и любая разработка. Есть несколько основных возможных проблем, связанных с их работой:

Как можно заметить, преимущества ИИ-агентов безусловно значительны, однако есть ещё немало зон для улучшения данных инструментов.

Рассмотрим пару интересных примеров работы AI-агентов в компаниях.

Работа с документами занимает уйму времени, хотя и предполагает часто довольные рутинные, монотонные действия. При внедрении ИИ-агента можно смело передать ему огромный пласт обработки информации. При поступлении договора в систему, агент начинает его проверку. В первую очередь он сравнивает внутренние регламенты и инструкции компании, прогоняет договор по всем необходимым параметрам. Затем, имея доступ к открытым реестрам для проверки информации, проводит проверку информации согласно общим требованиям. На основании это предлагает менеджеру конкретное решение. При этом, агенты способны запоминать специфику работы с разными контрагентами, обращать внимание именно на нужные пункты договора, запоминая ошибки или другие нюансы обработки. Менеджеру не нужно хранить это всё в памяти, для этого есть агент, который итак запоминает необходимую индивидуальную информацию.

Допустим у вас есть некая школа онлайн-образования. Количество запросов от клиентов в таком случае измеряется тысячи писем в месяц. Для того, чтобы разгрузить сотрудников поддержки от простых задач внедряется ИИ-агент. На первых порах он способен отвечать на несложные запросы, не требующие проработки многоступенчатых сценариев. При дальнейшем развитии, есть возможность подключить его к базе знаний, для сверки информации в ней, актуализации и решения более сложных обращений клиентов. При этом следует оценить реальные объемы бизнеса для внедрения подобных разработок, чтобы они были целесообразны и приносили именно пользу.

Безусловный рост технологии Искусственного интеллекта не может оставаться незамеченным, однако что будет дальше? Какие задачи следует решать в ближайшие годы для улучшения текущего положения дел.

Мы живем в новое время, когда практически каждый день происходит некий прорыв. Технологии развиваются семимильными шагами и это вызывает смесь восхищения и страха одновременно.

Несмотря на то, что потенциал искусственного интеллекта значителен, его не следует переоценивать на данный момент. Применение ИИ-агентов и их систем в первую очередь должно проходить под контролем человека и для облегчение его же работы.

Нужно найти золотую середину: глупо не пользоваться благами прогресса и отрицать эффективность внедрения ИИ-агентов, однако, зная подводные камни их работы не следует им полностью доверять.

Лишь умелое сочетание возможностей искусственного интеллекта и профессионализма сотрудников помогут вам выйти на новый уровень развития бизнеса.