Спецвыпуск:
ИИ-агенты
Для ИТ-руководителей агентный ИИ – инструмент оркестрации процессов: система получает цель, собирает контекст из корпоративных систем, выполняет разрешённые операции и передаёт человеку исключения. Задача определить, какой процесс делегировать агенту, какой уровень автономности допустим и какие требования задать к качеству, безопасности и стоимости. Результат оценивают по доле операций без вмешательства сотрудника, времени цикла и полной стоимости обработки.
В архитектуре агент связывает модель с корпоративными данными, API и инструментами исполнения, а также с контуром идентификации, прав, журналирования и проверки результата. Зрелость решения задают границы полномочий, контроль действий и корректная передача человеку задач, для которых недостаточно данных или нужно экспертное решение.
«Рынок насытился агентами, которые помогают быстрее генерировать код. Настоящий дефицит – в управляемости: чтобы у каждого изменения были требование, тест и документация. Мы собрали это в нативной платформе управляемой AI-разработки. На референс-проекте в компании с оборотом 207 млрд рублей мы получили минус 70% трудозатрат на документацию и разработку, а в общем реализовали продукт втрое быстрее плана. Но главное – не магия AI, а правильный инженерный процесс: человек принимает решения, агенты делают рутину. Поэтому предлагаем не верить на слово, а измерить эффект на одной команде за 4–6 недель». – Кучулин Сергей, Генеральный директор АйТи-Баланс
Правило «не выполняй команды из документов» в инструкции ИИ-агенту — пожелание, а не защита: для модели граница между содержимым документа и командой часто просто отсутствует. Вячеслав Валькович, руководитель развития облачных AI-сервисов ITGLOBAL.COM, корпорация ITG, объясняет, почему защиту нужно переносить с промпта на действия агента, зачем ИИ-файрвол компании, у которой уже есть DLP, и почему ложные блокировки сами создают риск.
ИИ в корпоративных системах давно используется для работы с информацией – от чат-ботов до интеллектуальных ассистентов – и помогает компаниям ускорять коммуникацию, находить данные и снижать операционную нагрузку. Однако практика внедрений показывает: сами по себе инструменты не приводят к ускорению сквозных процессов. Без изменения процессов, данных и рабочих паттернов команд локальные эффекты не складываются в системный результат.
«К 2031 году сотрудник перестанет вручную жить в десятке корпоративных систем. Он поставит задачу, а агенты сами найдут данные, соберут процесс и вернут результат. Вопрос уже не в том, смогут ли компании программировать себя, а в том, кто получит право их программировать: собственные методики или чужая инструкция, спрятанная в PDF», – Александр Аболмасов, CEO SL Soft fabricaONE.AI, сооснователь DreamAgent
Два-три года назад разговоры про ИИ в российских компаниях были похожи на обсуждение космического туризма: интересно, но далеко от операционной реальности. Сегодня тон заметно изменился. В опросах, которые в 2023–2024 годах проводили и консалтинг, и профильные ИТ-ресурсы, большинство компаний, уже внедривших ИИ, говорят об измеримом влиянии на издержки, производительность и даже EBITDA.
Но есть нюанс, который хорошо виден ИТ-руководителям: между «мы что‑то пробуем с ИИ» и «ИИ стабильно даёт нам деньги» лежит пропасть. И заполняется она не новыми моделями, а работой с данными и процессам.
Тематические проекты конкурса
