Развитие генеративного искусственного интеллекта расширило возможности применения ИИ в бизнесе. Появились ИИ-агенты, способные не только реагировать на отдельные запросы, но и самостоятельно решать комплексные задачи в рамках заданных целей и ограничений. При этом переход от экспериментов с ИИ к масштабному применению технологии требует от компаний не только доступа к современным решениям, но и готовности адаптировать бизнес-процессы, развивать необходимую инфраструктуру и менять подходы к управлению.
В рамках исследования эксперты ТеДо проанализировали практику внедрения ИИ в российских компаниях, провели глубинные интервью с руководителями, отвечающими за внедрение ИИ в Сбере, ВТБ, Альфа-Банке, Яндекс Финтехе, Яндекс Cloud и Точка Банке, а также опросили более тысячи представителей бизнеса из различных отраслей экономики.
Исследование показывает, какие условия необходимы для масштабного внедрения ИИ-агентов и какие изменения предстоит провести компаниям на этом пути.
Несмотря на высокий интерес бизнеса к ИИ-агентам, практика их применения пока находится на ранней стадии. Главный вызов сегодня заключается не только во внедрении отдельных решений, но и в создании условий, при которых ИИ-агенты смогут автономно выполнять задачи и широко использоваться внутри организации.
«Сегодня на рынке представлено много экспериментов с ИИ-агентами, но пока немного решений, действительно способных автономно выполнять бизнес-задачи. Для достижения автономности необходим корпоративный контур, объединяющий платформу ИИ-агентов, процессы, данные, механизмы RAG, а также принципы управления рисками и безопасностью. Без такого контура пилотные проекты требуют постоянного участия человека и не поддаются масштабированию. По мере формирования необходимой инфраструктуры компании неизбежно переходят от вопроса “как внедрить ИИ” к вопросу “как им управлять”. Именно поэтому принципы безопасности, прозрачности, ответственности и доверия должны закладываться уже на этапе проектирования мультиагентных систем», – Наталья Стрекаль, директор, руководитель практики управления данными и ИИ для банков и финансовых компаний ТеДо.
Ключевые выводы исследования
Автономная работа ИИ невозможна без корпоративной платформы ИИ-агентов.
Навыки работы с генеративным ИИ позволяют повысить личную эффективность сотрудников, но сами по себе не дают возможности передать ИИ-агентам выполнение бизнес-задач в автономном режиме. Для этого необходима инфраструктура в виде платформы, объединяющей корпоративные ИТ-системы, правила доступа к данным, механизмы управления и разграничения ответственности.
При переходе к агентной экономике человек становится архитектором мультиагентных систем.
По мере развития ИИ-агентов сотрудник перестает взаимодействовать с ними исключительно посредством отдельных команд. Вместо написания промптов человек определяет архитектуру системы, роли ИИ-агентов и задачи, которые они выполняют в рамках бизнес-процесса. При таком подходе большая языковая модель становится одним из инструментов мультиагентной системы и используется для решения задач без заранее заданного сценария. Ключевые компетенции архитектора такой системы — понимание возможностей современных технологий и глубокое знание трансформируемого бизнес-процесса.
Успех ИИ-трансформации во многом определяется готовностью руководителя перестраивать процессы с учетом новых возможностей.
Одним из ключевых факторов успешного внедрения ИИ становится лидер, который самостоятельно использует технологию и способен переосмыслить существующие бизнес-процессы. Именно такой подход позволяет превратить потенциал ИИ в измеримую ценность для бизнеса.
Зрелая система управления данными становится одним из ключевых условий автономной работы ИИ-агентов.
Структурированные знания, семантический слой метаданных и бизнес-контекст формируют основу, на базе которой ИИ-агенты принимают решения и выполняют все более сложные задачи. Чем полнее и актуальнее доступный им контекст, тем выше потенциальный уровень автономности.
Команда ТеДо обладает экспертизой в области искусственного интеллекта, управления данными и цифровой трансформации. Специалисты компании помогают организациям разрабатывать стратегии внедрения ИИ, создавать платформенные решения и сопровождать проекты по внедрению технологий искусственного интеллекта.