Компания «Технологии Доверия» представила исследование об ИИ-агентах в российском бизнесе

Компания «Технологии Доверия» (ТеДо) представила исследование «ИИ-агенты: текущие реалии и перспективы в российском бизнесе».

Развитие генеративного искусственного интеллекта расширило возможности применения ИИ в бизнесе. Появились ИИ-агенты, способные не только реагировать на отдельные запросы, но и самостоятельно решать комплексные задачи в рамках заданных целей и ограничений. При этом переход от экспериментов с ИИ к масштабному применению технологии требует от компаний не только доступа к современным решениям, но и готовности адаптировать бизнес-процессы, развивать необходимую инфраструктуру и менять подходы к управлению.

В рамках исследования эксперты ТеДо проанализировали практику внедрения ИИ в российских компаниях, провели глубинные интервью с руководителями, отвечающими за внедрение ИИ в Сбере, ВТБ, Альфа-Банке, Яндекс Финтехе, Яндекс Cloud и Точка Банке, а также опросили более тысячи представителей бизнеса из различных отраслей экономики.

Исследование показывает, какие условия необходимы для масштабного внедрения ИИ-агентов и какие изменения предстоит провести компаниям на этом пути.

Несмотря на высокий интерес бизнеса к ИИ-агентам, практика их применения пока находится на ранней стадии. Главный вызов сегодня заключается не только во внедрении отдельных решений, но и в создании условий, при которых ИИ-агенты смогут автономно выполнять задачи и широко использоваться внутри организации.

Навыки работы с генеративным ИИ позволяют повысить личную эффективность сотрудников, но сами по себе не дают возможности передать ИИ-агентам выполнение бизнес-задач в автономном режиме. Для этого необходима инфраструктура в виде платформы, объединяющей корпоративные ИТ-системы, правила доступа к данным, механизмы управления и разграничения ответственности.

По мере развития ИИ-агентов сотрудник перестает взаимодействовать с ними исключительно посредством отдельных команд. Вместо написания промптов человек определяет архитектуру системы, роли ИИ-агентов и задачи, которые они выполняют в рамках бизнес-процесса. При таком подходе большая языковая модель становится одним из инструментов мультиагентной системы и используется для решения задач без заранее заданного сценария. Ключевые компетенции архитектора такой системы — понимание возможностей современных технологий и глубокое знание трансформируемого бизнес-процесса.

Одним из ключевых факторов успешного внедрения ИИ становится лидер, который самостоятельно использует технологию и способен переосмыслить существующие бизнес-процессы. Именно такой подход позволяет превратить потенциал ИИ в измеримую ценность для бизнеса.

Структурированные знания, семантический слой метаданных и бизнес-контекст формируют основу, на базе которой ИИ-агенты принимают решения и выполняют все более сложные задачи. Чем полнее и актуальнее доступный им контекст, тем выше потенциальный уровень автономности.