Многие компании уже прошли первый этап автоматизации: внедрили программных роботов, системы интеллектуальной обработки документов, голосовые сервисы, первые интеграции больших языковых моделей. В их проектах роботы закрывают тысячи однотипных операций, OCR (optical character recognition, оптическое распознавание символов — прим. ред.) обеспечивает высокое качество распознавания документов, а LLM‑слой отвечает за классификацию, обработку и генерацию текстовой информации.
По сути, ИИ‑агент — следующая ступень: это не просто чат-помощник, который подсказывает и формулирует ответы, а система с управляемой автономностью. Она способна получать задачу и входные данные, выполнять цепочку действий (используя корпоративные данные и системы, и подключенные инструменты) и выдавать результат при минимальном участии человека. Именно возможная автономность делает такие решения особенно привлекательными для бизнеса – и одновременно повышает требования к ним. Чем больше самостоятельности у агента, тем важнее предсказуемость поведения, прозрачность логики, понятное распределение ответственности и измеримый эффект.
Эффект использования в бизнесе
Интерес бизнеса к ИИ-агентам продиктован прагматичностью: компании ищут способы быстрее и дешевле выполнять типовые операции, снижать нагрузку на команды и повышать производительность без бесконечного расширения штата. Наиболее заметен эффект в сценариях с большим объемом повторяемых действий и решений, принимаемых по правилам: в таких случаях агентная автоматизация снимает рутину, ускоряет обработку информации и повышает стабильность процессов.
Мы говорим не об автоматизации отдельных «узких мест», а о перестройке всего процесса. Когда автоматизация закрывает всю цепочку от получения запроса до подготовки результата – исчезают лишние переключения между системами и ручные сверки. Человек в такой модели остается там, где нужна ответственность и финальное решение, а агент берет на себя сбор информации, проверку условий, контроль сроков, подготовку документов и промежуточные расчеты. Это и дает максимальную экономию: сокращается время цикла, уменьшается число ошибок, высвобождаются часы специалистов.
Читайте также: От магии к прагматике: бизнес-тренды в применении ИИ
В качестве примера можно привести процесс закупок, который мы автоматизировали для одного из наших клиентов. Здесь агент сначала уточняет потребности внутренних клиентов, формирует запросы коммерческих предложений, подбирает потенциальных поставщиков, отслеживает дедлайны предоставления документов, проверяет соответствие предложения всем условиям запроса, параллельно мониторя рыночные цены на аналогичные товары и услуги, и формирует пакет материалов в удобном виде и с оценкой предложения каждого потенциального поставщика. Только в этот момент к работе подключается человек — чтобы принять окончательное решение о закупке.
Еще из примеров: в 2025 году H&M начала пилотирование AI-агентов в Юго-Восточной Азии – компания использует их в Индонезии и Таиланде. Агенты понимают локальные языки, смысл запросов, учитывают контекст и опечатки — система корректно интерпретирует запросы покупателей и выдает релевантные позиции из ассортимента. А также автоматически структурирует и организует каталоги продуктов, помогая сотрудникам розничной сети — им не нужно вручную подбирать ключевые слова. Кроме того, агенты используются в качестве шопинг-ассистентов: дают персонализированные рекомендации по товарам и проверяют их наличие в близлежащих магазинах, отвечают на вопросы, рассказывают об условиях возврата и т.п.
Факторы, сдерживающие применение ИИ-агентов
Для запуска ИИ-агентов в реальном бизнесе сегодня нужно преодолеть несколько барьеров, чтобы технология не начала буксовать.
Ложные ожидания и страхи. Рынок все еще колеблется между двумя крайностями: одни ждут от агентовсовершенства и способности справиться с любыми задачами, другие— ошибок и подвохов .Для принятия решения о разработке и внедрении агента заказчики хотят получить гарантию эффективности и отсутствия ошибок, в то время как многое здесь будет зависеть и от качества данных, и от настройки системы, а сам продукт не станет панацеей, если есть проблемы с процессами. Важно четко понимать, что это не магия, а технология – и у ее возможностей есть ограничения. И сразу обозначить область ее применения, чтобы не сталкиваться с разочарованием и ощущением, что ИИ не оправдал надежд.
Подготовка качественных данных. Агент не может быть точнее и надежнее, чем данные, на которых он работает. Разрозненные источники, «грязные» справочники (информация устарела, содержит ошибки и дубликаты, не унифицирована), противоречивые правила – все это превращает даже сильную модель в механизм, который масштабирует хаос. Подготовка данных требует времени и инвестиций: сбор, очистка, нормализация, разметка. Но чем лучше мы изначально подготовим данные для обучения модели (документы, изображения, записи), тем надежнее будет работать агент в промышленной эксплуатации. Да, это может быть дорого и долго, но напрямую влияет на безопасность и точность. В противном случае ИИ будет выдавать нестабильный результат.
Доверие, ответственность и риск ошибок. Цена ошибки в корпоративной среде высока не только с финансовой, но и репутационной точки зрения. И что важно: к ошибкам ИИ отношение обычно жестче, чем к человеческим. Поэтому автономность должна быть управляемой: в наиболее важных с точки зрения влияния на результаты бизнеса процессах контроль со стороны человека должен быть более жестким, а подтверждение решений — обязательным. В противном случае технологиястанет источником рисков , а неосновой для повышения эффективности .
Конкуренция за ресурсы внутри компаний. Даже когда ценность понятна, проекты с AI-агентами часто проигрывают борьбу за бюджет и внимание более срочным задачам— информационной безопасности, импортозамещению, обновлению инфраструктуры. Интеллектуальная автоматизация в такой ситуации откладывается на потом не из-за скепсиса, а из-за приоритизации: до нее просто не доходят руки и средства.
Управление внедрением. Это комплекс технологических и инфраструктурных ограничений: развертывание модели в локальном контуре или облаке, надежная интеграция с корпоративными системами, соблазн использовать open-source решения (для их поддержки и исправления ошибок будет требоваться отдельная экспертиза). Настоящий агент — «узел» в архитектуре, который должен стабильно работать 24/7, выдерживать нагрузку, корректно обрабатывать ошибки и быть управляемым. Важно вдумчиво подходить к компромиссам, исходя из реальных бюджетных и кадровых возможностей.
Продуктовый путь. Многие управленцы наблюдают за развитием ИИ «со стороны» — читают новости о технологиях, отчеты о стремительном развитии рынка,но при переходе к практическим шагам их удерживают мысли о корпоративных требованиях. Ведь корпоративный ИИ — это не просто модель или open-source решение, а целый программный комплекс. У такого продукта должны быть настройки доступа для разных категорий пользователей, системы мониторинга и управления настроенными автоматизациями, причем рассчитанные на обычных пользователей, а не программистов. В конце концов, корпоративное решение должно поддерживаться и развиваться отечественным вендором – иначе компания рискует остаться один на один с технологией. И зачастую бизнес, предполагая, что на российском рынке нет готовых систем, либо откладывает внедрение в долгий ящик, либо начинает дорогостоящую разработку собственных решений на базе open-source проектов. В итоге, вместо быстрого результата от внедрения интеллектуальной автоматизации, получает длинный проект с непредсказуемым результатом.
На нашем рынке уже представлены зрелые решения, однако компании часто не знают о них или недооценивают готовность таких продуктов. А опыт внедрения AI-агентов и реализации сложных проектов есть.
Например, один из наших заказчиков — банк — оптимизировал обработку поступающих от юрлиц документов для открытия счета расчетно-кассового обслуживания (РКО). Агент извлекает атрибуты из 34 типов документов, формирует пакеты документов, автоматически проверяет комплектность по типам заявки и клиента, проводит междокументную сверку, выявляет несоответствия и ошибки в документах и передает обработанную информацию в учетную систему. Банк ускорил процесс обработки заявок в 4,5 раза, а время подключения B2B-клиентов сократилось с трех дней до одного часа.
ROI проекта
Еще один сложный аспект — экономический. На уровне здравого смысла ценность очевидна— меньше рутины, выше скорость, проще управление задачами, экономия ресурсов, но когда дело доходит до ROI, уверенности становится меньше.
ИИ‑агент экономит по несколько десятков минут или часов в десятках операций, разгружает специалистов, высвобождая их время для других вопросов, снижает количество ошибок, но этот эффект размазан по всей компании. Если в организации нет практики и опыта считать трудозатраты, издержки, понесенные из-за ошибок или пауз в процессах, то доказать окупаемость внедрения очень сложно. Плюс, в России инициативы сравнивают с привычным ведением Excel и ручной работой условного стажера — и далеко не всегда сравнение в пользу ИИ‑решения.
Поэтому фокус смещается на дополнительные выгоды: перепрофилирование сотрудников на более сложные задачи и оптимизацию внутренних процессов. Практика показывает, что при оценке ROI агентных решений эффективнее опираться на нескольких понятных блоков:
● Снижение операционных рисков и ошибок. В процессах, где любая неточность ведет к штрафам, переделкам, некорректным транзакциям или юридическим последствиям, агентная автоматизация ценна тем, что уменьшает вероятность таких потерь. В этом сценарии экономия рождается не из сокращений штата, а из предотвращенного ущерба или штрафа.
● Улучшение качества сервиса. Скорость ответа, время решения проблемы, стабильность коммуникации – все это влияет на лояльность и повторные обращения. Даже если выручка растет не линейно, сервисные метрики часто становятся самым наглядным индикатором, что технология действительно работает.
● Рост пропускной способности. Для бизнеса важно не только, сколько людей задействовано в процессе, но и какой объем работы выполняется за день или неделю: сколько обращений, заявок или документов проходит без задержек. ИИ-агент сокращает время цикла, разгружает узкие места и помогает спокойно переживать пики нагрузки, а в некоторых сценариях обеспечивает работу в режиме 24/7.
Чтобы расчеты не оставались оценочными, мы используем формализованную модель. В такой« калькулятор» закладываются параметры компании, а на выходе формируется управленческий расчет: совокупная стоимость владения, ожидаемый экономический эффект и срок окупаемости. Это позволяет рассматривать проект как инвестиционное решение с измеримыми показателями, помогает заказчикам увидеть экономию.
Пример такого расчета для одного из реальных проектов: благодаря оптимизации трудоемких ручных процессов экономия может достигать порядка 40 млн рублей в год — мы «сберегаем» рабочие дни в шести подразделениях, обеспечивается прирост производительности, есть дополнительная выгода высвобождения сотрудников от рутинных операций. Еще около 1,8 млн рублей можно сэкономить за счет минимизации ошибок (от некорректного ввода данных до потерь из-за несоответствия требованиям регулятора и SLA). Плюс дополнительные бизнес-возможности: повышение скорости обслуживания, минимизация упущенной выгоды при привлечении клиентов, экономия при масштабировании бизнеса (операционные расходы здесь не растут). Затраты здесь — стоимость приобретенных лицензий на платформу и стоимость выполнения работ по настройке процесса (заказчик настраивал самостоятельно). Срок окупаемости проекта — 4 месяца.
Куда движутся ИИ-агенты
Если смотреть с прагматичной позиции бизнеса, главный вопрос на горизонте ближайших двух-трех лет: что должно измениться, чтобы ИИ-агенты стали массовым рабочим инструментом, а не набором отдельных пилотов. Логика развития этого направления ведет к тому, что взаимодействие с агентами будет все меньше напоминать внедрение сложной системы и все больше— постановку задачи обычным языком. Компании будут формулировать цель, а агент будет сам интерпретировать ее и выполнять с заданными ограничениями, без ручного перевода в схемы, скрипты и многоуровневые настройки.
При этом ожидание «офиса без людей» в ближайшей перспективе выглядит скорее мифом, чем реалистичным сценарием. Более вероятна модель совместной работы, где агент усиливает команду: берет на себя подготовительные и рутинные действия, ускоряет сбор и обработку информации, снижает нагрузку на специалистов. Ответственность и контроль при этом остаются у человека— именно такая связка делает автономность управляемой и приемлемой для бизнеса.
ИИ-агенты уже становятся драйвером развития автоматизации, потому что расширяют границы того, что можно делегировать системе. Но масштабирование будет происходить там, где компании готовы инвестировать в данные, выстраивать управляемость и перестраивать процессы под новую логику работы.
Читайте также: На смену хайпу: как управленцу внедрить ИИ в компании
