ИИ-агенты у руля: бизнес готовится к эпохе ИИ-решений

К 2027 году 50% бизнес-решений будет дополнено или полностью автоматизировано ИИ-агентами.

Вы часто используете в своей деятельности искусственный интеллект? Он оптимизирует ваши рутинные процессы? А может, служит бесплатным психологом? Помогает вам разобраться в проблемах и принять решение? Если вы ответили положительно, хотя бы на один вопрос, поздравляем, вы в тренде!

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего. Он уже сегодня сопровождает нас во многих процессах повседневной деятельности и, более того, всё чаще влияет на то, как компании управляют рисками, обслуживают клиентов, проектируют продукты и принимают ключевые решения.

Согласно исследованию консалтинговой компании Gartner, к 2027 году 50% бизнес-решений будет дополнено или полностью автоматизировано ИИ-агентами. Это не значит, что людей заменят алгоритмы. Предполагается, что решения будут приниматься быстрее, точнее и на основе большего объёма информации.

Чтобы ИИ действительно приносил бизнес-ценность, он должен быть интегрирован в процессы и связан с качественными данными, аналитикой и управлением. Именно поэтому компании всё чаще пересматривают подходы к принятию решений, объединяя человеческий опыт и алгоритмические модели.

ИИ помогает бизнесу не только автоматизировать рутинные операции, но и усиливать сложные аналитические процессы, управлять неопределённостью и повышать адаптивность в быстро меняющейся среде.

Результаты опроса McKinsey за 2023 год показывают: компании-лидеры, где не менее 20% прибыли (EBIT) связано с использованием ИИ, внедряют эти технологии шире других — особенно в разработке продуктов, управлении рисками и цепочках поставок. Иными словами, ИИ перестал быть экспериментом — он стал драйвером роста и конкурентным преимуществом.

В 2025 году можно выделить ряд тенденций, которые определяют подход предприятий к разработке и внедрению ИИ для принятия решений:

1. Конвергенция бизнес-правил, машинного обучения и генеративного ИИ.

Компании всё чаще переходят от использования отдельных технологий к гибридным системам. В таких системах бизнес-правила гарантируют, что корпоративная политика и регуляторные требования соблюдены, машинное обучение выявляет риски, сложные закономерности и прогнозы, а генеративный ИИ предлагает лучшие решения и объясняет простым языком.

Такой подход устраняет «слепые зоны» автоматизации и сводит к минимуму риск ошибочных или несогласованных решений.

2. Low-code/No-code инструменты с ИИ для бизнес-пользователей

Современные low-code/no-code платформы с поддержкой ИИ позволяют бизнесу самостоятельно создавать, тестировать и обновлять логику принятия решений без постоянного привлечения ИТ-разработчиков. ИИ-ассистенты упрощают написание правил, подсказывают корректировки и помогают избегать ошибок, сокращая время внедрения изменений.

Это рождает новую среду, где бизнес и ИТ сближаются. Пользователи работают быстро, а ИТ обеспечивает необходимую производительность. Такая модель позволяет всем достичь максимальной продуктивности, сократить риски и больше ориентироваться на нужды бизнеса.

3. Ответственное управление ИИ и прозрачность

По мере роста влияния ИИ на бизнес и общество повышаются требования к прозрачности и подотчётности решений. Современные платформы включают встроенные функции контроля: объяснимый ИИ, управление версиями, ролевой доступ и аудит. Это снижает риск ошибок, упрощает поиск и устранение проблем и делает результаты решений понятными и защищёнными. Управление ИИ перестаёт быть «тормозом» инноваций и становится стратегическим инструментом масштабирования автоматизации, которому доверяют как бизнес, так и клиенты.

4. Необходимость принятия решений здесь и сейчас

Системы принятия решений всё чаще работают в режиме реального времени, используя актуальные данные и сигналы для мгновенных действий. Это снижает риск принятия решений на основе устаревшей или неполной информации и позволяет реагировать на события в момент их возникновения. Реализация такого подхода даёт бизнесу ощутимые преимущества:

· Уменьшается количество ошибок благодаря мгновенной проверке данных.

· Тестирование упрощается, а проблемы выявляются до внедрения.

· Системы меньше откатывают до предыдущего состояния за счёт постоянного мониторинга и быстрой реакции.

5. Сдвиг к интеллектуальному принятию решений, ориентированному на результат

Такой подход превращает автоматизацию в «обучающуюся систему», которая постоянно адаптируется к изменениям рынка, сокращает время обнаружения проблем и ускоряет внедрение улучшений, повышая бизнес-ценность решений.

Многие компании уже интегрировали искусственный интеллект в ключевые бизнес-функции.

Amazon — использует ИИ для прогнозирования спроса, оптимизируя цепочки поставок. Благодаря алгоритмам компании удалось повысить точность региональных прогнозов на 20%, увеличить производительность и сократить свой углеродный след.

Успех Netflix в значительной степени может быть обусловлен использованием ИИ за счет мощного алгоритма. Нейросеть анализирует поведение пользователей и подбирает на основе данных персональные рекомендации, что увеличивает вовлечённость на 80%.

В результате внедрения внутренней платформы ИИ банковская компания JP Morgan Chase смогла сохранить сотни тысяч часов работы юристов в год. Нейросеть анализирует юридические документы за секунды.

Starbucks — с помощью ИИ персонализирует взаимодействие с клиентами. Нейросеть анализирует множество факторов: историю покупок, местоположение, время суток и даже погоду, чтобы прогнозировать спрос и предлагать индивидуальные рекомендации. Алгоритм учитывает более чем 400 параметров, что уже позволило увеличить вовлеченность клиентов на 15% и улучшить возврат инвестиций (ROI) на 30%.

В России ГК «Цифра» использует ИИ в промышленности: на базе цифровой платформы ZIIoT компания разработала систему предиктивной аналитики, которая помогает прогнозировать техническое состояние оборудования, минимизировать риски поломок и простоев и предотвращать инциденты на ТЭЦ. Алгоритмы выявляют отклонения в работе турбин и другого оборудования до возникновения аварий — тем самым снижая риски и повышая надёжность энергосистем.

Ещё «Цифра» разрабатывает LLM-агентов для помощи операторам и инженерам. Компания подписала соглашение со Сбером, цель которого — интегрировать нейросетевую модель GigaChat в платформу ZIIoT. Такой цифровой ассистент будет анализировать производственные отчёты и техническую документацию, диагностировать поломки и отклонения, предлагать варианты по оптимизации процессов.

Эпоха, когда управленческие решения основывались лишь на опыте и интуиции, уходит в прошлое. Компании учатся мыслить в терминах данных и алгоритмов, создавая гибкие, объяснимые и ориентированные на результат системы. Это не просто внедрение новых технологий — это изменение управленческой культуры и подходов к ответственности. В выигрыше окажутся те организации, которые уже сегодня начинают выстраивать прозрачное взаимодействие человека и ИИ, формируя доверие к автоматизированным решениям и готовность быстро адаптироваться к новым вызовам.