Эпоха AI-driven: как ИИ-агенты становится ядром бизнеса

Искусственный интеллект заметно трансформирует бизнес-процессы, но впереди — еще более впечатляющие перемены. Наступает новая эра — AI-driven бизнеса, когда компании не просто используют ИИ-агентов как точечную технологию, а выстраивают вокруг них свою операционную модель. Пока таких примеров немного — организации еще на стадии экспериментов, но тренд очевиден, уверен Алексей Зобнин, сооснователь компании Minervasoft.

Компании используют прикладные инструменты на базе ИИ для ускорения анализа данных и автоматизации рутинных задач. Например, 90% разработчиков применяют генеративные модели для написания кода. 65% организаций внедрили или изучают ИИ-технологии для обработки данных, а интеллектуальная визуализация отчетов экономит аналитикам более 8 часов в неделю.

Однако это лишь верхушка айсберга. Следующий уровень — ИИ как технологический слой, на котором выстраиваются продукты и процессы, а также сама логика управления компанией. В такой модели мы говорим о комплексной ИИ-системе, которая автономно понимает контекст, определяет, какой продукт стоит выводить на рынок, и даже прогнозирует развитие событий.

Почему это стало возможно именно сейчас? Во-первых, "созрели" технологии — от масштабируемых моделей машинного обучения до доступных платформ, которые позволяют интегрировать ИИ-агентов в любые процессы без огромных вложений в инфраструктуру. Во-вторых, "созрел" рынок — накопленный опыт цифровизации и огромные массивы данных подготовили бизнес к такому рывку.

От человека и процессов — к данным и ИИ-агентам

Технологическая эволюция компаний включает несколько стадий.

Сначала бизнес функционирует в режиме People-driven: небольшая группа знакомых развивает продукт без сложных процессов и работает, опираясь исключительно на договоренности. Все строится на людях и их коммуникации.

Затем, при масштабировании, компания переходит к стадии Process-driven. Акцент смещается на стандартизацию, регламенты, менеджмент.

Дальше наступает этап первичной цифровизации — Data-driven: компании начинают собирать и анализировать данные, строить хранилища, управлять знаниями, внедрять BI-инструменты, чтобы принимать более быстрые и точные решения и опережать конкурентов.

Следующая веха — AI-driven. Это совершенно новое состояние бизнеса, в котором ИИ — уже не набор отдельных инструментов, а сквозная интеллектуальная система, встроенная в архитектуру компании.

Такой подход значительно усиливает текущие продукты и генерирует новые бизнес-модели. Так, Microsoft сэкономила $500 млн, оптимизировав контакт-центры с помощью решений на базе ИИ. McKinsey высвободила 50 тыс. человеко-часов в месяц благодаря корпоративному ассистенту Lilli. И хотя в России системных кейсов трансформации компаний пока нет, отдельные элементы AI-driven уже внедряются.

Как выйти на новый уровень

Переход на стадию AI-driven требует комплексного подхода — технологическая трансформация сопровождается изменениями на уровне организационной структуры и корпоративной культуры.

Мы видим три ключевых шага, которые нужно сделать, чтобы ускорить движение в сторону AI-Driven:

1. Донесите до сотрудников идею, что ИИ — не злодей, а помощник.

Некоторые люди боятся, что ИИ-агенты заменят их, и саботируют внедрение новых технологий. Чтобы подготовить команду к изменениям, необходимо распространять успешный опыт, выстраивать новую культуру взаимодействия, показывать ошибки, доносить важность и неизбежность внедрения ИИ-ассистентов и агентов.

2. Выберите подходящий инструмент для работы со знаниями и данными.

ИИ-агенты, как и сотрудники, используют базу знаний для поиска информации, поэтому выбор подходящего инструмента играет очень важную роль.

Система должна эффективно работать со знаниями на всех этапах жизненного цикла: выявление, создание, хранение, распространение, применение. А еще предлагать продвинутые возможности поиска, потому что поиск — это часть системы, которая отвечает за капитализацию знания: чем чаще оно появляется на экране и помогает сотруднику, тем выше его ценность.

Традиционно большинство компаний используют системы с поиском по ключевым словам: ввели фразу, получили результаты. Этот принцип работает, но с ограничениями: если формулировка запроса отличается от содержания статьи, ответ не найти.

Концепция AI-driven радикально меняет этот подход, и сегодня базовым инструментом становится семантический поиск. Благодаря этому ИИ-агенты понимают смысл запроса, ведут диалог, уточняют детали и помогают не только найти, но и интерпретировать данные. В итоге работа корпоративного поиска ускоряется вдвое, а вместе с повышением доступности знаний растет и доверие сотрудника к новым инструментам.

Компании, которые однажды заменяли базу знаний, понимают, что это не самая простая задача. Лучше заранее проверить, насколько пользовательские функции системы реализуют все, что необходимо команде, подразделению или компании в целом.

3. Настройте системную работу с контентом и управляйте ИИ-агентами, управляя знаниями компании.

Знания — это топливо. Они нужны всем: и контактным центрам, и IT-командам, и HR-службам, и ИИ-агентам. При этом известный принцип GIGO — garbage in, garbage out, то есть "мусор на входе — мусор на выходе" объясняет следующее: если мы используем плохие данные, то получаем плохие результаты.

Это касается как сотрудников, так и цифровых помощников: по данным The Economist, половина проектов внедрения GenAI умирает еще на этапе пилота. Чтобы перешагнуть в AI-Driven, необходимо развивать культуру обмена знаниями, настраивать процессы, благодаря которым контент всегда будет актуальным, применимым и структурированным.

Три ключевых критерия, на которые стоит обратить внимание:

• Доступность. Расположение информации должно быть логичным и понятным, учитывать ролевую модель;
• Качество. Важно поддерживать актуальность и полноту информации, сохранять tone of voice;
• Удобство. Многоуровневые списки, таблицы и четкая структура упрощают восприятие статей.

В ближайшем будущем ИИ-агенты будут восприниматься не как дополнение, а как основа, вокруг которой строятся все процессы. Чем быстрее компании осознают эту реальность и начнут действовать — инвестируя в технологии, инфраструктуру знаний и культуру — тем выше их шансы совершить рывок и успешно пройти трансформацию.