Симбиоз вместо замены: как альянс человека и ИИ рождает новую бизнес-модель
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%.
Учитывать на старте: важные аспекты тестирования ИИ-агентов
1. Модно или нужно – зачем нам ИИ-агент? Организация пилота ИИ-агента требует продуманного подхода как к технической, так и к человеческой составляющей. Самое важное, с чем нужно определиться перед стартом, – с какой целью и для каких процессов планируется внедрение ИИ-агента. ИИ-агенты эффективно справляются с универсальными задачами, требующими анализа больших массивов данных, в частности, поиском по внутренним базам, но пока уступают при узкопрофильных или нестандартных операциях, где требуется непосредственное человеческое вмешательство. Нужно четко понимать, какие бизнес-задачи будет решать ИИ, и интегрировать его в существующие процессы (например, CRM), а не запускать в отрыве от них. Не все задачи одинаково хорошо поддаются автоматизации, поэтому важно выбрать правильные точки приложения усилий.
2. Подготовка команды: объясняем и мотивируем. ИИ-агент – это инструмент, с которым будут работать люди. И тут важно донести до сотрудников, что ИИ – это дополнительная «суперспособность», а не замена человека. Мотивация коллег распространяется не только на непосредственное внедрение, но также и на этап пилотирования. Это возможность собрать с команды обратную связь и улучшить решение, а для сотрудников – познакомиться и самостоятельно оценить его. Внедрение агентов также может потребовать дополнительной адаптации сотрудников, чтобы научить их работать вместе с цифровым коллегой.
3. Без баз данных никуда. Для того чтобы ИИ-агенты эффективно решали задачи конкретной компании, необходимо обеспечить их интеграцию с внутренними источниками информации. Создание подходящей базы данных – ключевой шаг: если корпоративные данные хранятся разрозненно и трудно поддаются объединению, то целесообразно направить усилия на систематизацию данных и создание единой инфраструктуры хранения. Это в перспективе облегчит их анализ и использование. Такая работа может потребовать дополнительных инвестиций, но она закладывает фундамент для успешного внедрения агента.
4. Аппаратная база, память и графический процессор (GPU) – готовим инфраструктуру. На период пилотного запуска обычно нет высоких требований к инфраструктуре и вычислительным мощностям. Пилот чаще всего проводится в облаке – это дешевле и быстрее, чем запуск внутри контура компании. Тем не менее оценить, какие мощности есть у компании и что может предложить интегратор, необходимо. Тут многое зависит от специфики задачи и потребностей компании.
5. Данные под защиту – обеспечиваем безопасность. ИИ-агент подключается к внутренним базам компании, которые могут содержать чувствительную информацию: персональные данные, юридическая информация и т.д. Поэтому тут необходимо обеспечить как защиту инфраструктуры и протоколы для предотвращения ошибок ИИ, так и ответственное отношение сотрудников, ибо доступ к внутренним базам данных требует высокого уровня доверия.
Оценка бизнес-эффекта: метрики и ключевые показатели
Основная роль ИИ-агента в современных бизнес-процессах – это поддержка сотрудников в выполнении рутинных задач, что позволяет существенно высвобождать их время для более сложных и творческих процессов.
Оценка бизнес-эффективности таких решений зачастую строится на принципе «было – стало»: сколько человеко-часов удалось сэкономить и насколько улучшились ключевые показатели, для которых освободилось время. Например, это может быть увеличение общего объема обработанных заявок, рост конверсии или повышение количества выполненных задач, требующих участия человека. Хотя для каждого конкретного ИИ-агента и области его применения могут быть свои уникальные метрики, общий подход к оценке эффективности остается схожим. Ключевые показатели, по которым оценивается работа агента, важно определить уже на этапе пилотирования, чтобы своевременно отслеживать прогресс.
В кейсе с ИИ-помощником для корпоративных продаж команда заказчика оценивала экономический эффект от решения через изменения стандартных для отдела метрик. Так, интеллектуальный ассистент позволил сократить цикл продаж с 29 до 21 дня, а конверсия выросла в 2 раза. Главное, что позволил сделать агент – это разгрузить сотрудников, затрата времени на рутинные операции в среднем снизилась на 70-80%.
Помимо бизнес-показателей, существуют технические метрики качества работы агента, такие как точность и полнота ответов, скорость реакции и соблюдение контекста. Эти параметры напрямую не относятся к финансовым результатам, но их контроль не менее важен. Отслеживание технического качества помогает, во-первых, предотвратить возможные сбои и ошибки в работе системы, а во-вторых, получить ценные данные для ее дальнейшего улучшения и развития.
Кроме того, нельзя упускать из виду нематериальные эффекты внедрения ИИ-агентов. Они могут способствовать повышению лояльности сотрудников, которые ценят возможность работы с современными инструментами, и улучшению репутации бренда компании. Внедрение ИИ-агентов также повышает культуру работы с данными и их качество, открывая новые перспективы для анализа и использования информации в будущем.
Путь к цифровой трансформации
Внедрение ИИ-агентов – важный этап цифровой трансформации, который помогает компаниям выигрывать в скорости и качестве бизнес-процессов. Для успешной реализации таких проектов необходимы глубокие компетенции на стыке технологий и бизнеса, что подтверждается активным развитием направлений ИИ и формированием стратегических альянсов среди лидеров рынка. ИИ не заменяет человека, но симбиоз с искусственным интеллектом превращает сотрудников в стратегов, обеспечивая компании устойчивое рыночное преимущество в быстро меняющемся мире.
E-mail: bigdata@beeline.ru
Подробная информация на сайте.
