Симбиоз вместо замены: как альянс человека и ИИ рождает новую бизнес-модель

Нина Матвиенко, директор по маркетингу Билайн Big Data & AI:

«Рост конверсии на 15%, экономия 550 человеко-часов — это не фантастика, а реальный эффект ИИ-агентов. Они перестали быть технологией будущего и стали мощным инструментом для роста бизнеса здесь и сейчас».

ИИ-агенты сегодня уже не технология будущего, а важный технологический ресурс, способный изменить подход к работе в различных сферах бизнеса. Агенты по сути являются одним из первых конкретных и прикладных инструментов с Большими языковыми моделями (LLM), который может массово тиражироваться в бизнесе. Генеративный ИИ уже используют 70% российских компаний, в большей степени внедрение новых технологий направлено на разгрузку сотрудников от рутинных задач.

Агент – это инструмент для быстрого поиска, анализа и использования знаний в разных областях: от поддержки клиентов до аналитики и управления документацией. Это помощник, который понимает специфику бизнеса и готов к работе 24/7. Благодаря возможности интегрироваться с разными источниками данных, оперативно извлекать нужную информацию и действовать в контексте бизнес-задачи, ИИ-агенты превращаются в цифровых ассистентов, освобождая сотрудников от рутины и позволяя сосредоточиться на стратегически важных вопросах.

Но как и с любой новой технологией, перед компаниями встает вопрос: «Чем могут быть полезны ИИ-агенты нам?»

И швец, и жнец: как ИИ-агенты уже помогают бизнесу

ИИ-агенты представляют универсальный инструмент для работы с большими массивами данных, что делает их применимыми в очень широком спектре задач и отраслей. Там, где требуется анализ, поиск, систематизация и обработка больших объемов информации, ИИ-агенты могут не просто ускорить процессы, но и существенно повысить точность и качество принимаемых решений. Эти технологии особенно полезны в сферах, где традиционные автоматизированные системы не справляются с разнородностью и сложностью данных – например, в клиентском сервисе, управлении производством, финансовом анализе или юриспруденции. По прогнозам Gartner, к 2027 году половина бизнес-решений будет дополнена или автоматизирована при помощи ИИ-агентов.

Компании из разных отраслей уже тестируют потенциал ИИ-агентов для множества задач. В том числе команда Билайн Big Data & AI, занимающаяся технологиями больших данных и ИИ, представила платформу с пятью ИИ-агентами, которые могут помочь автоматизировать ключевые бизнес-направления: продажи, маркетинг, клиентскую поддержку, разработку и административную работу. Агенты уже показывают эффективность, в том числе внутри компании.

В 2025 году Билайн внедрил ИИ-агента для поддержки менеджеров отдела продаж в корпоративном сегменте. Основная задача состояла в трансформации процесса взаимодействия с клиентами и переводе работы сотрудников на качественно новый уровень. Для этого ИИ-ассистент был глубоко интегрирован с внутренними базами данных и системой управления взаимоотношениями с клиентами (CRM-системой), что позволило ему стать активным участником переговоров, способным в реальном времени анализировать живой диалог менеджера с клиентом и генерировать контекстно-зависимые подсказки. Его функционал выходит за рамки простых подсказок, ИИ-агент может предоставить полный профиль клиента с документацией и историей взаимодействия, подготовить персонализированные сценарии взаимодействия и коммерческие предложения. Цифровой ассистент не только повлиял на операционную эффективность, но и помог улучшить онбординг сотрудников – ИИ-агент стал цифровым наставником для новичков.

Другой пример – девелоперская компания внедрила ИИ-сотрудника для работы с контрагентами. Стояла задача найти решение, которое сократит время обработки запросов, обеспечит прозрачность сделок и упростит взаимодействие с партнерами. С помощью цифрового ассистента, созданного на базе генеративного ИИ и внедренного командой Билайна, сотрудники получили умный поисковик, который объединяет данные из различных источников в единую базу. Результаты оказались впечатляющими: рост конверсии составил 15%, нагрузка на отдел снизилась на 20%, а среднее время ответа составило 3,7 секунды. Ежемесячная экономия превысила 550 человеко-часов, что позволило направить эти ресурсы на развитие новых проектов.

Еще один кейс – ИИ-агент, внедренный в пищевой промышленности для управления производственными процессами. Задача состояла в устранении простоев оборудования, автоматизации планирования поставок сырья и предотвращении сбоев в производственном цикле. В результате применения ИИ-агента компания повысила объем выпускаемой продукции на 31% и увеличила общую производительность на 15%.