Искусственный интеллект уже прочно вошёл в повседневную практику компаний. По данным отчёта McKinsey, в 2025 году как минимум в одной из бизнес-функций ИИ использует 78% компаний против 55% годом ранее. Это даёт заметный эффект – исследование KPMG показывает рост производительности на 35% у компаний, внедривших ИИ. Причём интерес к автономным ИИ-агентам (системам, которые сами собирают данные и решают задачи) в России возрос в 5–7 раз. Наибольшую активность проявляют финтех, ритейл и госсектор.
ИИ-агенты эволюционируют от простых чат-ботов и ассистентов до «цифровых сотрудников», выполняющих сквозные бизнес-процессы. Так, в обслуживании клиентов агенты могут предсказывать инциденты, автоматически отправлять уведомления, планировать встречи и анализировать тональность обращений, освобождая человека-оператора для сложных случаев. В финансовой сфере ИИ-агенты «на лету» выявляют подозрительные операции и мошенничество, обучаясь новым схемам, а люди фокусируются на расследовании сложных кейсов и стратегии предотвращения рисков.
Аналогично, в сфере управления персоналом несколько специализированных агентов обрабатывают данные на всех этапах найма – от прогноза потребностей до адаптации новичков. Получая инсайты от ИИ, HR-менеджеры формулируют требования, проводят интервью и разрабатывают онбординг, опираясь на новые данные. В закупках ИИ-агенты могут прогнозировать спрос, анализировать рынок, отбирать поставщиков, генерировать запросы и составлять проекты контрактов вплоть до отслеживания исполнения договоров. Это позволяет сотрудникам закупок переключиться на стратегию, отношения с партнёрами и поиск инноваций.
Кроме того, ИИ-агенты оказывают помощь в логистике и планировании. Они рассчитывают маршруты с учётом дорожных условий, погоды и загрузки складов, автоматически переназначают перевозчиков при изменениях ситуации. Во всех этих сферах агенты выступают «виртуальными помощниками» и аналитиками, которые подгружают данные в ERP системы, формируют отчёты и планируют операционные процессы, что позволяет компаниям экономить время и снижать затраты при одновременном повышении качества решений.
Применение ИИ-агентов даёт ощутимый экономический эффект. Компании отмечают значительное сокращение времени выполнения рутинных операций, что ведёт к снижению операционных расходов и ускорению бизнес-циклов. Например, платформы прогнозирования и автоматизации процессов позволяют быстрее сверять документы, формировать отчёты и обрабатывать клиентские заявки, высвобождая десятки, а то и сотни человеко-часов в месяц. При этом традиционные бизнес-KPI (рост выручки, сокращение затрат, увеличение GMV и EBITDA) теперь дополняются «цифровыми» метриками. Среди новых показателей эффективности называют качество решений ИИ, долю задач, полностью обработанных агентом, среднее время цикла автоматизации и уровень доверия к ИИ-системе. Как рекомендуют практики, метрики следует объединять в «контейнер показателей». Сюда входит основная бизнес-цель (например, увеличение конверсии) плюс показатель доверия к агенту плюс частота откатов к ручному решению.
Важна и интеграция KPI с бизнес-целями. Эксперты советуют выстраивать «контракт» между бизнес-подразделением и техотделом. Чётко определить цели, определять роль агента (аналитик, исполнитель или монитор) и ожидаемый KPI. При этом руководители признают, что переход на «результато-ориентированную» модель требует усилий. По оценке IBM, масштабирование автономных процессов требует значительных инвестиций в кадры и инфраструктуру. Компании уже планируют практически удвоить долю расходов на модели оплаты за результат.
Вместе с выгодами интеграция ИИ-агентов несёт и новые риски. Если сотрудники непредусмотрительно используют внешние генеративные сервисы, это грозит утечкой конфиденциальных данных. Так, исследоания показывают, что офисный сотрудник в среднем обращается к ИИ 14 раз в день, и 67% таких обращений проходят через непроизводственные учётные записи. А это делает ИИ главным каналом утечки данных. Кроме того, без должного контроля модели могут демонстрировать галлюцинации или предвзятости, что чревато финансовыми и репутационными потерями.
Наконец, серьёзной проблемой остаётся дефицит экспертиз. Опросы руководителей показывают, что более 50% компаний испытывают недостаток квалифицированных сотрудников и экспертов по ИИ, а 74% жалуются на разрыв компетенций. Это вынуждает многие организации привлекать внешних подрядчиков и создавать центры компетенций для выработки стандартов и этических практик применение ИИ-агентов. Как подчеркивают специалисты, люди остаются для выполнения контроля и формулирования финальных решений.
По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ, внедрение таких ИИ-агентов является логичный этап цифровизации. Они ускоряют процедуру комплексной проверки и позволяют аналитикам сосредоточиться на нестандартных кейсах. ИИ-агенты остаются инструментом поддержки, а финальные решения и ответственность за выбор партнёров всё равно несёт человек.
ИИ-агенты уже становятся полноправными «участниками» операционных процессов. При соблюдении надёжных процедур контроля и прозрачных KPI они способны повысить скорость и точность рутинных операций, обеспечивая организациям конкурентное преимущество. Однако успех перехода к «цифровому сотруднику» зависит от грамотной перестройки операционной модели, выстраивания новых метрик эффективности и тщательного управления связанными рисками.