Какие рутинные процессы можно автоматизировать с помощью ИИ-агентов
Выполняя роль виртуальных помощников и аналитиков, ИИ-агенты способны автоматизировать рутинные задачи, анализировать большие объемы данных и принимать обоснованные решения в реальном времени.
Активнее всего они сегодня применяются в сферах поддержки клиентов, ведения документации, логистики, управления персоналом и планирования, что позволяет компаниям экономить время, снижать затраты и повышать качество работы.
Разберем ключевые сценарии, в которых ИИ-агенты уже выглядят незаменимыми:
- Системы с OCR-технологиями и ИИ распознают тексты из разных форматов документов (сканы, PDF, Excel, Word), извлекают данные и автоматически заводят записи в учетных и ERP-системах, что снимает нагрузку с операторов по части ручного ввода (например, в “1С”).
- Нулевая линия поддержки через ИИ-агентов. Такие боты работают с базами знаний, предоставляют ответы на часто задаваемые вопросы, помогают решать запросы клиентов без привлечения операторов, активно обучаются на основе корпоративных данных и общаются на языке пользователя без сложной программной настройки.
- Ввод и обработка данных. ИИ-агенты автоматически собирают информацию из счетов, сканируют, проверяют и обновляют данные в CRM и учетных системах, сохраняют и структурируют информацию о клиентах.
- Автоматизация планирования и расписаний. ИИ-помощники записывают клиентов на прием, планируют собеседования, сокращают время ожидания.
- Оптимизация логистики. ИИ-агенты рассчитывают маршруты с учетом дорожной ситуации, погодных условий, загруженности складов, автоматически переназначают перевозчиков, если это необходимо.
Как разработать ИИ-агента для бизнеса: этапы
Поговорим об основных этапах разработки ИИ-агентов в компаниях.
1. Определение целей и формулировка задач. На этом этапе выявляются бизнес-потребности, формулируются функции ИИ-агента, процессы, которые он будет автоматизировать, и способы взаимодействия с пользователями. Это задает направление для всего проекта. Обычно этап занимает 1–2 недели с привлечением бизнес-аналитиков и менеджеров проектов.
2. Архитектурное проектирование и выбор технологического инструмента. Разрабатываются архитектурные решения, выбираются платформы и технологии, учитываются технические ограничения и интеграционные возможности существующей ИТ-инфраструктуры. Этот этап длится примерно 2–3 недели с участием архитекторов ПО и технических руководителей.
3. Разработка модели — на данном этапе создаются алгоритмы машинного обучения и правила работы ИИ-агента. Качество модели напрямую влияет на последующую работу помощника.
4. Пилотное внедрение и введение в промышленную эксплуатацию. Вы определяете набор задач для тестирования, выполняете настройку ИИ-агента, тестируете его с реальными пользователями, собираете обратную связь и вносите корректировки. Затем можно внедрять.
5. Масштабирование и интеграция. ИИ-агент внедряется в новых бизнес-процессах, проводится его интеграция с CRM, ERP, HR-системами через API или готовые коннекторы. Обеспечивается безопасный обмен данными и единая архитектура для всех уже внедренных ИИ-агентов и тех, что планируется использовать в будущем.
6. Постоянное улучшение и адаптация. Важно постоянно собирать обратную связь, чтобы корректировать процессы и совершенствовать алгоритмы.
Как выбирать технологии и инструменты
Из чего состоит ИИ-агент и о каких технологических составляющих нужно помнить во время внедрения?
В основе ИИ-ассистента — большая языковая модель (LLM), которая отвечает за понимание, рассуждение и генерацию естественного языка. Для управления задачами применяются алгоритмы планирования (Task Planning). Семантические ядра и базы знаний дают предметную экспертизу и повышают точность работы агента.
Технология Retrival-Augmented Generation (RAG) позволяет использовать актуальную корпоративную информацию для принятия решений. Машинное обучение служит для адаптации и оптимизации решений на базе накопленных данных. Для использования с другими способами применения платформы с оркестровкой API.
При выборе платформы важно обращать внимание на адаптированные языковые модели (как развернутые во внешнем контуре, так и локальные), безопасность и изоляцию данных, наличие готовых коннекторов к CRM, ERP и другим системам, средствам и управлению ИИ-агентами, а также ценовую модель.
Среди примеров популярных платформ и инструментов, которые можно использовать — OpenAI GPT-4, Google Dialogflow, Yandex DataSphere, GigaChat API, LangChain, LlamaIndex. Кроме того, существуют платформы-конструкторы, которые позволяют создавать ИИ-агенты без применения технических технологий, ускоряя время запуска и снижая затраты на разработку.
Каких ошибок лучше избегать
В некоторых компаниях инициируют внедрение ИИ-агентов без четко сформулированных целей. В итоге отсутствие понимания того, какую проблему решает ИИ, часто оборачивается разочарованием и потерей времени.
Обычно сотрудники не умеют работать с ИИ, и без необходимой подготовки они не смогут эффективно использовать новые инструменты. Если игнорировать вопрос обучения персонала, эффективность всего проекта будет сомнительной.
Руководители компаний часто ждут чуда: что ИИ сможет полностью заменить человека в каком-то процессе или будет решать все задачи без малейших ошибок. По факту же за ИИ требуется постоянный контроль, нужно готовиться к последующей настройке ИИ-агентов и корректировке их работы.
Качественные и структурированные данные — залог успеха проекта с ИИ. Но иногда компании используют данные плохого качества — по сути, лишая ИИ-агента необходимого “сырья”.
Крахом проект с ИИ-агентами может завершиться и в том случае, если не уделяется должного внимания регулярному обновлению или доработке моделей — со временем такой подход приводит к снижению их производительности.
Опасно также внедрение ИИ-агентов без проработки этических и правовых вопросов — это чревато репутационными рисками для компании.
Подведем итог: очевидно, что в ближайшем будущем ИИ-агенты станут неотъемлемой частью корпоративной среды, трансформируя привычные бизнес-процессы и повышая их эффективность. Грядущие изменения сделают бизнес более гибким, адаптивным и ориентированным на клиента — и именно эти перемены определят лидерство компаний в эпоху цифровой трансформации.
