После нескольких лет экспериментов корпоративный ИИ выходит из пилотной фазы. До сих пор многие организации ограничивали использование ИИ чат-ботами общего назначения, часто созданными небольшими группами первых пользователей. По данным Nexos.ai, эта модель уступит место более оперативной модели - паркам специализированных ИИ-агентов (ИИ-платформам), интегрированных непосредственно в бизнес-процессы.
Данные Nexos.ai показывают, что организации, переходящие от одного чат-бота к нескольким специализированным агентам, отмечают значительно более высокий уровень внедрения и, по их словам, более ощутимое влияние на бизнес. Команды взаимодействуют с агентами, которые могут выступать в роли младших коллег, где каждый агент отвечает за определенный объем работы. Nexos.ai планирует стандартизировать использование именных ИИ-агентов, назначаемых каждой команде отдельно, которых она называет «стажерами ИИ». Это не универсальные помощники, а специализированные инструменты для конкретных операционных процессов. Например, отделы кадров могут использовать ИИ-агентов, настроенных на критерии подбора персонала, а юридические отделы — ИИ-агентов, предназначенных для выявления нарушений стандартов контрактов. Отделы продаж будут полагаться на ИИ-агентов, оптимизированных для их воронки продаж и интегрированных с существующей CRM-системой. В каждом случае, по словам Nexos, ценность для бизнеса заключается в контекстной осведомленности и интеграции с существующим программным обеспечением и данными, а не в повышении производительности самой модели.
Первые примеры внедрения в корпоративной среде показывают, что выгода может быть значительной. Например, компания Payhawk сообщает, что внедрение агентской платформы Nexos.ai в финансовом отделе, службе поддержки клиентов и операционной деятельности сократило время, необходимое для проведения расследований в сфере безопасности, на 80%. Компания достигла 98% точности данных и сократила затраты на обработку на 75%.
О консолидации платформ искусственного интеллекта, рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:
По мере роста числа активных ИИ-агентов в организациях возникает вторичная проблема — фрагментация. Команды, использующие от пяти до десяти ИИ-агентов в разных инструментах, сталкиваются с дублированием затрат и несогласованностью мер безопасности. С точки зрения управления ИТ, такая ситуация может стать неустойчивой. Объединение ИИ-агентов на общекорпоративной платформе обеспечивает более быстрое развертывание — в некоторых случаях вдвое быстрее — и позволяет лучше контролировать расходы и производительность.
О внедрении агентных ИИ-платформ в бизнес-процессы рассказывает профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянов Виталий Александрович:
В настоящее время ответственность за операции с ИИ переходит от инженерных команд к руководителям бизнеса и отдельным бизнес-подразделениям. Модель развертывания, ориентированная на конкретные функции, означает, что от руководителей отделов кадров, юриспруденции, финансов и продаж будет ожидаться самостоятельная настройка ИИ-агентов, включая оперативное управление. Таким образом, умение управлять ИИ-агентами станет ключевой операционной компетенцией для отдельных сотрудников и бизнес-подразделений. Это предъявляет новые требования к агентным ИИ-платформам, требуя интерфейсов, доступных для нетехнических пользователей, при этом стек должен работать с минимальной зависимостью от API или инструментов для разработчиков. Руководителям групп потребуется уметь корректировать инструкции, тестировать результаты работы используемых систем и находить способы масштабирования успешных конфигураций. Инженерная поддержка будет предназначена для решения отдельных проблем. Единая агентная ИИ-платформа позволяет организациям получать стабильную выгоду, вместо того чтобы платить за невостребованное программное обеспечение.