Пока одни боялись, что их заменит искусственный интеллект, другие делегировали ему рутинные задачи и передавали «тот самый работающий промт» из руки в руки. Но до недавнего времени ощутимой пользы компаниям ИИ не приносил: согласно исследованию экс-data-подрядчика Google, больше половины ИИ-проектов не оправдывали надежд бизнеса и вложенных в него денег.
Новая волна популярности настигла ИИ после выступления генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга на CES 2025. Там он заявил, что ИИ-агенты со временем заменят реальных сотрудников, а ИТ-отделы будут выступать в качестве эйчаров для их найма.
В этом материале разберёмся, что из себя представляют ИИ-агенты, как работают, заменят ли реальных специалистов и зачем бизнесу их внедрять.
Новая волна популярности настигла ИИ после выступления генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга на CES 2025. Там он заявил, что ИИ-агенты со временем заменят реальных сотрудников, а ИТ-отделы будут выступать в качестве эйчаров для их найма.
В этом материале разберёмся, что из себя представляют ИИ-агенты, как работают, заменят ли реальных специалистов и зачем бизнесу их внедрять.
Материал обновлён 21 марта 2025 года
- ИИ-агент: что это такое, чем отличается от генеративных нейросетей и AI workflow
- Чем они могут быть полезны для бизнеса
- AI-агенты в бизнес-процессах компании: действительно ли они нужны
- Как работают агенты: делимся опытом «Первой Формы»
- Как использовать агентов: рассматриваем примеры из разных отраслей
- Как и каких сотрудников могут «усилить» ИИ-агенты
- Подводим итоги: как внедрить AI-агентов в компанию
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Денис Селезнёв
Генеральный директор «Первой Формы», разработчика low-code BPM-системы с AI-инструментами
Генеральный директор «Первой Формы», разработчика low-code BPM-системы с AI-инструментами
ИИ-агент: что это такое, чем отличается от генеративных нейросетей и workflow
Для начала давайте разберёмся в формулировках.
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — это модель искусственного интеллекта, которая помогает создавать контент: тексты, иллюстрации и видео. Для этого люди используют промты — запросы, с помощью которых ставят задачу нейросетям. Среди популярных примеров можно отметить: ChatGPT от американской компании OpenAI; DeepSeek от DeepSeek AI из Китая; GigaChat от российского Сбера.
К генеративным нейросетям также можно отнести и AI-ассистента. Он выполняет те же функции, что и ChatGPT, но отличается тем, что встроен в корпоративную систему компании. Например, сотрудники с помощью промтов могут писать тексты, искать документы или транскрибировать видео.
AI workflow — это технология автоматизации бизнес-процессов, которая не основана на искусственном интеллекте, но может включать его элементы. Эта система работает по заранее прописанной стратегии, процесс там чёткий и предсказуемый. С помощью этой технологии пользователи могут решать разнообразные задачи. Например, workflow позволяет передавать документы от одного сотрудника к другому, чтобы тот выполнил определённые действия.
Компании могут использовать технологию и для выполнения более сложных задач. Например, для вывода нового продукта на рынок. Этот бизнес-процесс состоит из множества этапов вроде исследования рынка, разработки стратегии, проектирования, тестирования, производства, маркетинга и продаж. С помощью workflow можно контролировать этапы, управлять ресурсами и задачами, передавать информацию между отделами и отслеживать дедлайны.
ИИ-агент (AI-агент) — это автономная интеллектуальная система, которая выполняет определённые задачи без вмешательства человека. Агент может принимать решения на основе корпоративных данных и предпринимать действия, чтобы достичь конкретной цели.
То есть, главное его отличие заключается в автономности. Агент действует самостоятельно, в зависимости от заложенной в него «должностной инструкции». Например, он может выбирать действия в рамках заданных параметров, самостоятельно определять стратегию и последовательность её выполнения. Пользователю, как в случае с Chat GPT, не нужно формулировать задачу через промт и следить за её выполнением.
Как одну и ту же бизнес-задачу решает СhatGPT, workflow и AI-агент
Представьте, что вы — аналитик отдела продаж, и вам необходимо узнать, на какие товары компании будет спрос в ближайшее время.
ChatGPT. Вы предоставляете нейросети все необходимые данные (тенденции, объёмы, цены, экономические показатели), затем ставите задачу проанализировать их и просите составить прогноз.
Workflow. Без привлечения ИИ традиционная автоматизация бизнес-процессов не сможет полноценно справиться с такой задачей.
Вам нужно указать, откуда можно взять необходимые данные для исследования и передать их генеративным нейросетям вроде ChatGPT. Далее результат будет отправлен пользователю.
AI-агент. Самостоятельно ищет все необходимые данные, при необходимости коммуницирует с участниками процесса, анализирует полученную информацию и составляет прогноз.
Фактически агент выполняет роль виртуального сотрудника, который самостоятельно выбирает подходящий для выполнения задачи процесс, адаптирует его или создаёт новый.
Среди особенностей этого ИИ-модуля можно отметить:
- автономность: может вовлечь в процесс сотрудников или других агентов для того, чтобы решить задачу;
- самостоятельное принятие решения: делает это на основе анализа ситуации и контекста;
- обучаемость: накапливает опыт решения задач и на этом основании улучшает свои параметры;
- гибкость: выполняет разные типы задач в зависимости от выбранной роли в компании.
Чем ИИ-агенты могут быть полезны для бизнеса
Постепенно агентов внедряют по всему миру. В отчёте Capgemini Research Institute утверждается, что 82% компаний планируют внедрить подобные ИИ-модули к 2026 году: исследования охватывают данные 2500 руководителей и сотрудников по всему миру. А согласно данным Boston Consulting Group, после повышения страховых взносов для работодателей более половины топ-менеджеров британских компаний намерены перенаправить инвестиции с персонала на технологии ИИ.
Денис Селезнёв
Генеральный директор «Первой Формы»
Генеральный директор «Первой Формы»
Анализируя ситуацию в мире, мы видим, что ИИ-агенты способны решить проблему кадрового голода в России. Найм такого агента на работу поможет закрыть потребность в недостающем персонале среднего звена и повысить эффективность команд.
Кроме решения проблемы кадрового голода, агенты могут предложить бизнесу множество других преимуществ, которые позволят компаниям развиваться и расти. Их можно персонализировать — каждый сотрудник может создать команду агентов под собственные задачи, их можно обучать и масштабировать, благодаря им компании могут сократить расходы и «усилить» реальных сотрудников. Остановимся на этом чуть подробнее.
ИИ-агенты могут помочь бизнесу:
Повысить эффективность. Автоматизация рутинных задач позволит сотрудникам сосредоточиться на более важных процессах. Например, агенты могут взаимодействовать с несколькими клиентами одновременно, определять, нужно ли им обратиться к человеку, а потом выбрать менеджера с подходящим набором навыков для ответа на запрос.
Таким образом, компании могут обрабатывать большие объёмы запросов, сокращать время отклика и повышать эффективность операций по обслуживанию клиентов без потери качества.
Таким образом, компании могут обрабатывать большие объёмы запросов, сокращать время отклика и повышать эффективность операций по обслуживанию клиентов без потери качества.
Снизить затраты. Благодаря автоматизации можно уменьшить необходимость ручной работы и сократить количество ошибок, что, в свою очередь, положительно скажется на общих расходах компании.
Например, в производственной сфере агент может анализировать данные с оборудования для его предиктивного обслуживания. Это помогает прогнозировать поломки и минимизировать простои, что снижает затраты на ремонт и увеличивает эффективность работы.
Улучшить клиентский опыт. Такие ИИ-модули могут быстро и точно обслуживать клиентов, использовать данные для персонализации взаимодействия и быть на связи 24/7. Всё это приведёт компании к более высокому уровню удовлетворённости клиентов.
Принимать обоснованные решения. Анализ и интерпретация больших данных позволяют принимать более точные и продуманные бизнес-решения.
Например, в сфере ритейла агенты могут анализировать данные о продажах и предпочтениях клиентов. На их основе AI может спрогнозировать спрос, оптимизировать запасы товаров и дать рекомендации по ценообразованию.
Например, в производственной сфере агент может анализировать данные с оборудования для его предиктивного обслуживания. Это помогает прогнозировать поломки и минимизировать простои, что снижает затраты на ремонт и увеличивает эффективность работы.
Улучшить клиентский опыт. Такие ИИ-модули могут быстро и точно обслуживать клиентов, использовать данные для персонализации взаимодействия и быть на связи 24/7. Всё это приведёт компании к более высокому уровню удовлетворённости клиентов.
Принимать обоснованные решения. Анализ и интерпретация больших данных позволяют принимать более точные и продуманные бизнес-решения.
Например, в сфере ритейла агенты могут анализировать данные о продажах и предпочтениях клиентов. На их основе AI может спрогнозировать спрос, оптимизировать запасы товаров и дать рекомендации по ценообразованию.
Увеличить конкурентоспособность на рынке. Внедрение таких ИИ-модулей способствует разработке новых продуктов и услуг, повышая конкурентоспособность компании.
Ко всему прочему, агенты могут легко масштабироваться для обработки растущих объёмов данных. И это станет классным вариантом для тех компаний, которые стремятся к росту и развитию.
Ко всему прочему, агенты могут легко масштабироваться для обработки растущих объёмов данных. И это станет классным вариантом для тех компаний, которые стремятся к росту и развитию.
ИИ-агенты в бизнес-процессах компании: действительно ли они нужны
Как сообщает «Коммерсантъ», в 2024 году каждая вторая российская компания из топ-300 уже внедрила ИИ-решения в свои бизнес-процессы. Но прежде чем внедрять агентов AI, необходимо понять, нужны ли они вашей компании в принципе. Например, это будет полезно, если вам нужно обрабатывать большие объёмы данных, у вас много повторяющихся задач или вы захотите улучшить клиентский сервис.
Интеллектуальные агенты уже доказали свою эффективность в крупных компаниях. Один из последних ярких примеров — американская компания-разработчик Salesforce. На подкасте 20VC with Harry Stebbings генеральный директор компании Марк Бениофф рассказал, что в 2025 году они больше не планируют нанимать инженеров-программистов, так как смогли на 30% увеличить производительность инженерных команд благодаря Agentforce и другими технологиям искусственного интеллекта.
Salesforce Agentforce — это инновационная платформа, которая ориентирована на использование агентов ИИ в работе с клиентами, маркетингом и продажами.
Не менее выгодным станет внедрение агентов и в среднем бизнесе. В 2024 году компания LangChain опросила более тысячи специалистов разных уровней — от продакт-менеджеров и инженеров до руководителей компаний.
Как показал опрос, более половины компаний уже внедрили AI-модули в производство. Причём 63% из них — это средние компании с численностью сотрудников от 100 до 2000 человек. Чаще всего агентов используют для исследований и суммаризации данных, в качестве личных помощников и для повышения качества обслуживания клиентов.
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
В «Первой Форме» работает менее 200 человек, и запуск агентов помог нам повысить продуктивность работы сотрудников, не расширяя штат. Агенты генерируют документы, планируют задачи и распределяют ресурсы, анализируют результаты и взаимодействуют с клиентами.
Денис Селезнёв
Генеральный директор «Первой Формы»
Генеральный директор «Первой Формы»
Но здесь необходимо понимать, что агенты должны быть встроены в бизнес-процессы компании. Они должны выполнять конкретные бизнес-функции, заменяя сотрудников или часть их задач. Не человек должен управлять решением задачи с помощи ИИ, а агент самостоятельно должен решать задачи, опираясь на свою «должностную инструкцию».
Если же в вашей компании бизнес-процессы не требуют сложной автоматизации, то в таком случае традиционные методы могут стать более экономичными и эффективными.
Например, если вам нужно ежемесячно согласовывать документы между сотрудниками и отправлять отчёты руководству, то для решения таких задач не стоит привлекать искусственный интеллект. С этим справится традиционная автоматизация бизнес-процессов — workflow.
Если же вы хотите, чтобы на основе ваших рабочих встреч выполнялись какие-то действия — отправлялись ссылки или создавались новые задачи в системе — то автоматизация здесь не поможет. Это сможет сделать только ИИ-агент, который способен принимать решения.
Как ИИ-агент заменяет персонального ассистента в «Первой Форме»
AI-агент анализирует протоколы рабочих встреч, компилирует из них информацию, которая касается конкретного пользователя, и формирует из неё список поручений.
Этот список ИИ-агент сверяет с уже существующими в системе задачами, актуализирует их или создаёт новые со специальной пометкой, чтобы сотрудник мог их отфильтровать.
Готовый список задач со ссылками и краткие итоги встреч агент присылает пользователю. Работать с ассистентом можно и в веб-версии, и в мобильном приложении «Первой Формы».
Изучить подробнее
Как работают ИИ-агенты: делимся опытом «Первой Формы»
В отличие от привычных чат-ботов, агенты действуют самостоятельно по графику или триггерам, следуя заложенной «должностной инструкции». Модули ИИ вовлекают в процесс сотрудников, принимают решения на основе анализа имеющихся данных, обучаются и гибко выполняют различные задачи в рамках своей роли. Например, роли менеджера по продажам, сотрудника технической поддержки или секретаря.
Денис Селезнёв
Генеральный директор «Первой Формы»
Генеральный директор «Первой Формы»
Возможности таких агентов сопоставимы с работой менеджера, который принимает решения в условиях определённости. ИИ-агенты способны эффективно решать задачи и принимать решения в ситуациях, где определены исходные данные и методы решения.
Кроме того, в «Первой Форме» разработали новую методологию автоматизации бизнес-процессов, которая преобразует должностные инструкции в алгоритмы для ИИ-агентов. С помощью программного обеспечения пользователи могут генерировать алгоритмы из существующих инструкций и создавать ИИ-агентов, готовых к выполнению задач. Это позволяет отказаться от привлечения специалистов по ИИ, делая автоматизацию доступной.
Как AI-агенты «Первой Формы» выполняют задачи специалиста по документообороту
Первый ИИ-агент работает с исходящими актами и счетами. На основании данных из договора он самостоятельно запрашивает у ответственных сотрудников и клиентов подтверждение о выполнении работ. В процессе анализирует ответы менеджера и выбирает, как поступить. Например, он может запросить перенос дедлайнов или привлечь руководителя к задаче.
После этого агент формирует закрывающие акты и счета, выбирает согласующих лиц и вносит в документы правки. Готовые документы он отправляет в интегрированную систему ЭДО или подключает сотрудника, чтобы тот их распечатал. Задачи ИИ-агент закрывает, когда получает подписанный контрагентом документ или оплату по счёту.
Второй ИИ-агент работает с актами и счетами от поставщиков. Он самостоятельно запрашивает у контрагентов документы и проверяет их с учётом своего предыдущего опыта: находит неверные формулировки и недостающие данные, собирает для контрагента список правок, перепроверяет обновлённые версии, ставит счета на оплату и контролирует, получил ли контрагент подписанные документы.
Изучить подробнее
Сегодня AI-агенты внутри «Первой Формы» решают:
- операционные задачи: генерируют документы, работают с данными и проверяют их, находят нетипичные действия и готовят отчёты.
- управленческие задачи: планируют задачи и распределяют ресурсы, следят за дедлайнами и процедурами, контролируют исполнение задач и анализируют результаты.
- оптимизационные задачи: идентифицируют точки улучшения эффективности и выявляют риски.
- коммуникационные задачи: взаимодействуют с внутренними и внешними стейкхолдерами, отвечают на вопросы сотрудников, пополняют базу знаний.
Денис Селезнёв
Генеральный директор «Первой Формы»
Генеральный директор «Первой Формы»
Ключевая особенность ИИ-агентов в «Первой Форме» — встроенность в архитектуру системы. В нашей BPM-системе можно настроить бизнес-процесс любой сложности с помощью low-code конструктора. Но если раньше в них работали люди, то теперь это могут делать ИИ-агенты. По сути это виртуальные сотрудники, способные действовать автономно и адаптироваться к задачам. Настройка агентов при этом выполняется также с помощью low-code, без программирования.
Как использовать ИИ-агентов: рассматриваем примеры из разных отраслей
Уже сегодня интеллектуальные агенты становятся неотъемлемой частью бизнес-процессов компаний из разных отраслей. Благодаря им бизнес повышает качество услуг, эффективно использует ресурсы и снижает риски. Давайте посмотрим, чем могут быть полезны ИИ-агенты в разных сферах.
В производственной сфере модули ИИ могут помочь:
- прогнозировать поломки оборудования;
- контролировать качество продукции;
- управлять цепочками поставок;
- разрабатывать новые продукты;
- обеспечивать более высокий уровень безопасности.
Так, компания Siemens использует ИИ-агентов для мониторинга производственных линий: искусственный интеллект заранее предвидит проблемы с оборудованием и корректирует рабочие процессы в режиме реального времени. Такое решение позволяет заводам компании сократить время простоя на 30%.
В госсекторе агенты могут быть полезны в:
- обработке запросов и обращений от граждан;
- проведении Health Check («состояния здоровья») госпроектов;
- принятии обоснованных решений и распределении ресурсов;
- управлении документооборотом.
К примеру, налоговая служба (IRS) США с помощью технологий искусственного интеллекта проверяет налоговые декларации и оценивает риски, а виртуальный ассистент отвечает на запросы граждан по налоговым вопросам. Благодаря такому решению снижается нагрузка на госслужащих, повышается точность ввода данных, а граждане могут получить ответ на свой вопрос 24/7.
В 2023 году IRS уже заявляла, что продолжит изучать новые технологии ИИ, чтобы повысить качество обслуживания налогоплательщиков, поэтому не исключено, что они обратят внимание и на AI-агентов.
Благодаря модулям ИИ сотрудники финсектора смогут сосредоточиться на стратегических задачах, снизить риски и улучшить клиентский опыт. Агенты могут:
- круглосуточно отвечать на запросы клиентов;
- обрабатывать заявки на кредиты и анализировать кредитные истории;
- обнаруживать мошенничество: выявлять аномальные транзакции и сигнализировать об их обнаружении;
- оценивать риски, выявлять тренды и принимать обоснованные решения на основе анализа больших данных;
- персонализировать рекомендации: анализировать финансовую историю клиента и предлагать ему оптимальные инвестиционные решения.
Так, американская банковская компания Capital One, которая специализируется на автокредитах, не так давно запустила ИИ-агента, который будет помогать людям покупать автомобиль: сравнивать разные транспортные средства и планировать тест-драйвы.
В сфере IT агенты могут:
- тестировать продукты, выявлять ошибки и улучшать качество кода;
- анализировать сетевые данные и поведение пользователей, чтобы обнаружить кибератаки;
- помогать техподдержке обрабатывать запросы от пользователей;
- анализировать процессы разработки и предлагать улучшения.
Например, японская IT-компания Fujitsu в партнёрстве с канадской компанией Cohere Inc., которая специализируется на искусственном интеллекте и больших языковых моделях, в 2025 году планируют выпустить продукт в сфере безопасности, использующий AI-агентов. Он позволит IT-администраторам и операционному персоналу, даже без глубоких знаний в кибербезопасности, создавать приложения для проактивной защиты от киберугроз.
В сфере ритейла агенты могут помочь:
- анализировать поведение пользователей и предлагать товары, основанные на их предпочтениях;
- прогнозировать спросы на товары, чтобы предотвратить избыток или нехватку товаров на складах;
- анализировать тренды и цены, чтобы усовершенствовать стратегии продаж;
- круглосуточно обрабатывать запросы покупателей;
- анализировать отзывы.
Так, американская компания Amazon в феврале 2024 года добавила на свой маркетплейс чат-бота, которые отвечает на разные вопросы покупателей о продуктах. Планируется, что в будущем компания запустит собственных агентов ИИ, которые будут рекомендовать товары клиентам и даже добавлять их в корзину.
Как и каких сотрудников могут «усилить» ИИ-агенты
Недавно основатель и генеральный директор компании Meta Марк Цукерберг заявил, что заменит младших программистов искусственным интеллектом уже в 2025 году. А согласно исследованию компании Accenture, к 2030 году интеллектуальные агенты станут основными пользователями внутренних цифровых систем большинства предприятий. Однако стоит ли опасаться, что они заменят реальных сотрудников?
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Будущее — это синергия человека и искусственного интеллекта, а не замена одного другим. Агенты помогут сотрудникам справляться с рутиной быстрее и эффективнее, высвобождая время для стратегических задач. Всё это приведёт к росту продуктивности и, как следствие, к увеличению выручки компании.
Давайте разберём несколько примеров и посмотрим, как и каких сотрудников могут «усилить» ИИ-агенты уже сегодня.
Проектный офис
ИИ-агент может выступать в качестве помощника руководителя проекта и периодически проводить Health Check проектов в портфеле, сигнализировать о рисках и контролировать дедлайны.
По расписанию он будет оценивать задачи, переписки, сверяться с планами ответственных исполнителей, анализировать информацию, а по итогам формировать отчёт в нужной форме или формулировать пакет необходимых действий.
Так, компания Microsoft уже выпускает несколько агентов в Copilot, которые могут обрабатывать задачи разного уровня сложности. Например, Project Manager agent в Microsoft Planner автоматизирует управление проектами: он может создавать планы с нуля или с помощью шаблонов, назначать задачи, отслеживать прогресс, отправлять уведомления и предоставлять отчёты.
ИИ-агент может выступать в качестве помощника руководителя проекта и периодически проводить Health Check проектов в портфеле, сигнализировать о рисках и контролировать дедлайны.
По расписанию он будет оценивать задачи, переписки, сверяться с планами ответственных исполнителей, анализировать информацию, а по итогам формировать отчёт в нужной форме или формулировать пакет необходимых действий.
Так, компания Microsoft уже выпускает несколько агентов в Copilot, которые могут обрабатывать задачи разного уровня сложности. Например, Project Manager agent в Microsoft Planner автоматизирует управление проектами: он может создавать планы с нуля или с помощью шаблонов, назначать задачи, отслеживать прогресс, отправлять уведомления и предоставлять отчёты.
Отдел продаж
ИИ-агент может выступать в качестве sales-ассистента. На основе сравнительного анализа и исторических данных по продажам агент может:
ИИ-агент может выступать в качестве sales-ассистента. На основе сравнительного анализа и исторических данных по продажам агент может:
- формировать рекомендации для работы с конкретным клиентом;
- оптимизировать воронку и улучшать конверсию, выбирая потенциально более успешные сделки.
Олег Юшин
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Директор по искусственному интеллекту «Первой Формы»
Представьте, что ваша база потенциальных клиентов состоит из 1000 компаний, но ежемесячно ваши ресурсы позволяют обрабатывать лишь 200 из них. ИИ-агент будет анализировать и ранжировать клиентов, выбирая наиболее перспективных.
Параллельно, на основе исторических данных, он сформулирует персонализированные рекомендации для взаимодействия. Таким образом, если раньше из 200 потенциальных клиентов лишь 20 становились реальными, то с ИИ-агентом эта цифра может значительно вырасти.
Благодаря такому ранжированию ИИ-агентов американская компания Twilio смогла повысить маркетинговые показатели в три раза и увеличить обработку маркетинговых лидов с 2 до 50%.
HR и отдел кадров
ИИ-агент может стать помощником для рекрутёра:
Таким образом, рекрутёрам не придётся тратить время на рутинные задачи вроде поиска подходящих кандидатов, и они смогут сосредоточиться на проведении интервью.
Например, AI-агент американской корпорации Oracle упрощает адаптацию сотрудников и помогает начислять заработную плату. Благодаря чему HR-специалисты могут сосредоточиться на стратегических вопросах.
ИИ-агент может стать помощником для рекрутёра:
- формировать требования к кандидату на основе опыта текущего сотрудника;
- отбирать кандидатов на сервисах по поиску работы и формировать первичный список;
- составлять основные пункты для проведения интервью и делать его скоринг;
- анализировать все полученные данные по кандидатам для принятия финального решения.
Таким образом, рекрутёрам не придётся тратить время на рутинные задачи вроде поиска подходящих кандидатов, и они смогут сосредоточиться на проведении интервью.
Например, AI-агент американской корпорации Oracle упрощает адаптацию сотрудников и помогает начислять заработную плату. Благодаря чему HR-специалисты могут сосредоточиться на стратегических вопросах.
Техническая поддержка
Специалисты технической поддержки компаний могут делегировать агентам обработку запросов от клиентов, которые не требуют вмешательства специалиста. Кроме того, модули ИИ могут:
Так, благодаря внедрению агентов в Salesforce из 35 000 еженедельных запросов в поддержку только 5 000 требуют вмешательства человека.
Специалисты технической поддержки компаний могут делегировать агентам обработку запросов от клиентов, которые не требуют вмешательства специалиста. Кроме того, модули ИИ могут:
- принимать решения и направлять запрос нужному специалисту;
- выявлять закономерности в обращениях и предсказывать проблемы, тем самым улучшая сервис;
- составлять саммари переписки с клиентом, чтобы специалисту не приходилось тратить время на чтение диалога целиком.
Так, благодаря внедрению агентов в Salesforce из 35 000 еженедельных запросов в поддержку только 5 000 требуют вмешательства человека.
Подводим итоги: как внедрить ИИ-агентов в компанию
В отчёте компании Deloitte говорится, что с каждым годом бизнес всё чаще будет использовать такие модули ИИ в работе. По их прогнозу, 25% компаний, которые сегодня используют генеративные нейросети, развернут агентов уже в 2025 году, а к 2027 году этот показатель вырастет до 50%.
Согласно исследованию, 78% опрошенных компаний с численностью от 100 до 2000 сотрудников планируют внедрить агентов в бизнес-процессы в ближайшее время.
Делимся полезными советами и рассказываем, что нужно сделать, чтобы такое решение принесло максимальный эффект для вашего бизнеса:
- Проанализируйте процессы. Определите, какие из них могут быть автоматизированы или улучшены с помощью агентов. Например, это будет обработка данных, клиентская поддержка или логистика.
- Обеспечьте доступ к данным. Это необходимо для обучения и настройки моделей AI.
- Выберите технологии. Выберите подходящие инструменты, которые соответствуют вашим целям и ресурсам.
- Подготовьте персонал. Объясните, что агенты могут стать классными помощниками в работе, помогут увеличить продуктивность, и обучайте их необходимым навыкам для работы с новыми технологиями.
- Мониторьте результаты и оптимизируйте процесс. Постоянно отслеживайте результаты работы ИИ-агентов, чтобы понять, что необходимо улучшить.
Хотите повысить эффективность вашего бизнеса, сократить затраты и решить проблему с недостатком персонала?
Нанимайте виртуальных сотрудников, способных автономно решать задачи менеджеров среднего звена. «Первая Форма» обучит ИИ-агентов для работы в ваших бизнес-процессах.
Попробовать
