04/05/2026
Почему компаниям следует полагаться на ИИ-агентов уже сейчас и почему это не то же самое, что ИИ-помощники
ИИ-помощники повышают производительность, но ИИ-агенты трансформирует целые бизнес-процессы. В чём заключаются различия, и как ИИ-агент повлияет на развитие вашего бизнеса?
Гуманоидный робот-агент с искусственным интеллектом генерирует идеи, символизирующие агентную автономию труда и автоматизацию рабочих мест в будущем с использованием автономных технологий для повышения производительности.
Мероприятие Microsoft Ignite в ноябре 2025 года ясно дало понять: будущее работы принадлежит агентам с искусственным интеллектом. Практически каждое крупное объявление о продуктах — от Microsoft 365 до Dynamics и Azure — было посвящено агентному ИИ. Новые агентские фреймворки, расширенные возможности автоматизации, самообучающиеся системы и специализированные помощники для таких областей, как финансы, безопасность, разработка, продажи и операционная деятельность. Многие из этих инноваций основаны на важнейшем сдвиге парадигмы: ИИ больше не просто реагирует — он не просто анализирует, он действует. Но что это означает на практике для бизнеса? В чём разница между ИИ-помощниками, такими как Microsoft Copilot, и ИИ-агентами? И как бизнес может извлечь выгоду из агентного ИИ?
В чём разница между ИИ-помощником и ИИ-агентом?
Термины «ИИ-помощники» и «ИИ-агенты» часто используются как синонимы, но это не одно и то же. Чтобы понять разницу, важно сначала рассмотреть базовую технологию: генеративный ИИ (GenAI).
GenAI лежит в основе многих современных приложений ИИ. Он позволяет системам генерировать контент, такой как текст, код или аналитические данные. И ИИ-помощники, и ИИ-агенты основаны на этой технологии, но принципиально различаются по способу использования.
ИИ-помощники: ИИ-помощники — это приложения, основанные на генеративном ИИ. Такие инструменты, как Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot или ChatGPT, используют генеративный ИИ для создания контента, обобщения документов, написания текста, анализа информации или предложения кода на основе подсказок. Однако они реагируют исключительно на ввод пользователя и не действуют независимо. Их сила заключается в поддержке отдельных задач, а не в выполнении целых процессов. Право принимать решения всегда остаётся за человеком.
ИИ-агенты (агентный ИИ): ИИ-агенты делают решительный шаг вперёд. Они также используют генеративный ИИ в качестве основы, но расширяют его возможности за счёт планирования, принятия решений и выполнения. Вместо того чтобы просто реагировать на подсказки, они действуют проактивно и работают независимо над достижением определённой цели — всё под наблюдением человека и в установленных рамках. Для этого они организуют многоэтапные процессы, принимают решения самостоятельно и используют такие инструменты и системы, как CRM, календари или веб-сервисы. Таким образом, ИИ-агенты ведут себя скорее как цифровые сотрудники, выполняющие задачи самостоятельно. Примером может служить торговый представитель, который выявляет потенциальных клиентов, обрабатывает данные и автоматически генерирует персонализированные последующие действия. Благодаря этим возможностям ИИ-агенты значительно превосходят традиционных ИИ-помощников. Результатом являются более короткие циклы принятия решений, более высокая производительность и явное конкурентное преимущество.
Практический пример из маркетинга
Представим следующую задачу: «Спланировать и запустить кампанию для нового продукта».
Типичный ИИ-помощник мог бы:
• Писать рекламные тексты
• Возможно, генерировать идеи для изображений
Агентный ИИ, с другой стороны, мог бы:
• Проводить анализ рынка и конкурентов
• Определять целевую аудиторию
• Разрабатывать стратегии кампаний
• Создавать контент (текст, изображения, объявления)
• Запускать кампании в различных инструментах
• Анализировать и оптимизировать производительность
Таким образом, очевидно, что ИИ-помощники и ИИ-агенты — это не одно и то же, хотя недавнее исследование IDC (IDC eBook, AI in EMEA, 2025) показывает, что многие компании интерпретируют уже используемых ими ИИ-помощников как агентный ИИ: 47% организаций в регионе EMEA заявляют, что уже внедряют ИИ-агентов в больших масштабах. Однако то, что IDC считает истинной технологией агентного ИИ, все ещё находится в стадии развития, а технология, лежащая в основе ИИ-агентов, всё ещё незрела.
Однако, по оценкам IDC, число компаний, использующих агентный ИИ, утроится в течение следующих двух лет. И это может принести свои плоды: в нашем последнем посте в блоге мы писали о том, почему компании-первопроходцы, использующие ИИ, генерируют в четыре раза больше ценности, чем отстающие – одной из причин стало использование агентного ИИ!
Примеры агентов ИИ с реальным влиянием на бизнес
Вот 5 потенциальных бизнес-сценариев, где агентный ИИ может принести пользу:
Агент по продажам может
• Создавать воронки продаж
• Анализировать CRM-системы
• Анализировать данных для выявления перспективных потенциальных клиентов
• Обогащать данных информацией о внешних компаниях
• Приоритизировать возможности на основе заданных критериев
• Готовить персонализированных коммерческие предложения
Агент службы поддержки клиентов может:
• Обрабатывать обращения
• Обеспечивать точность данных в базе знаний
• Интерпретировать намерения клиентов
Маркетинговый агент может:
• Выполнять мониторинг эффективности кампаний по каналам
• Выявлять неэффективных целевые группы или сегменты
• Корректировать параметры таргетинга
• Создавать отчёты об эффективности для заинтересованных сторон
Финансовый агент может:
• Выполнять консолидацию данных из различных систем
• Выявлять и анализировать несоответствия
• Создавать ежемесячные отчёты
• Проактивно выявлять риски и аномалии
• Разрабатывать руководящие принципы
• Анализировать договорные документы
• Оказывать помощь в поиске поставщиков
Агент по координации цепочки поставок может:
• Выполнять оценку текущих запасов, производственных мощностей и логистики
• Выявлять потенциальный дефицит
• Одновременно он может взаимодействовать с агентом по ведению переговоров с поставщиками, который в рамках заранее определённых полномочий и этических ограничений автоматически пересматривает контракты и обеспечивает поставку сырья от альтернативных поставщиков
Возврат инвестиций при внедрении агентского ИИ
Таким образом, агентный ИИ может предложить множество преимуществ, поскольку он не просто помогает в работе — он выполняет работу. Вместо того чтобы производить результаты, которые люди должны интерпретировать и на основе которых должны действовать, агентные системы планируют задачи, принимают решения и выполняют многоэтапные рабочие процессы с использованием различных инструментов и систем — и всё это с минимальным участием человека. Именно поэтому организации, внедряющие агентный ИИ, повышают свою эффективность за счёт автоматизации, снижают нагрузку на персонал, получают более быструю отдачу, улучшают качество обслуживания клиентов, сокращают циклы принятия решений и повышают производительность. По данным Google Cloud, 88% первых пользователей агентного ИИ отмечают положительную рентабельность инвестиций в GenAI.
Как организации могут подготовиться к агентному будущему
Итак, какие шаги могут предпринять компании для внедрения агентного ИИ в своей организации и получения от этого выгоды?
Определение эффективных рабочих процессов: одним из ключевых предварительных условий для внедрения агентного ИИ является чётко определённый сценарий использования с измеримой бизнес-ценностью. Компаниям следует фокусироваться не на отдельных задачах, а на сквозных рабочих процессах, которые можно автоматизировать или оптимизировать. Начните с определения небольшого количества рабочих процессов, где повышение автономности может оказать наибольшее влияние на повышение эффективности, снижение затрат или увеличение доходов. Затем масштабируйте систему на этой основе.
Обеспечение высокой доступности и качества данных: не менее важны доступность и качество данных, поскольку агенты принимают решения и нуждаются в доступе к актуальной, согласованной и релевантной информации. Однако во многих организациях данные по-прежнему хранятся разрозненно или имеют неадекватную структуру. Только когда источники данных интегрированы, обработаны и надёжно доступны, агенты смогут реализовать свой полный потенциал.
Установите управление агентами и ограничительные механизмы: агенты требуют строгого контроля. Организация должна чётко определить, какие решения разрешено принимать агенту, а где требуется человеческий контроль. Она должна иметь возможность отслеживать действия своих ИИ-агентов, причины их действий и их влияние на окружающую среду. Она должна получать информацию о поведении агентов, путях принятия решений и результатах в режиме реального времени. Прозрачность, мониторинг и соблюдение нормативных требований имеют решающее значение для укрепления доверия к системам и минимизации рисков.
Обучение персонала: агентный ИИ — это не просто ИТ-проект. Необходимо развивать навыки работы с ИИ в целом и определять новые роли для управления использованием агентов ИИ. Необходимо обучать персонал и повышать их квалификацию. Это требует тесного сотрудничества между бизнес-подразделениями, ИТ-специалистами и экспертами по данным. Необходимы новые роли, такие как «Оркестраторы агентов», которые руководят командами агентов ИИ, обучают их и направляют их работу.
Предоставление технологической архитектуры: ещё одним важным фактором является технологическая архитектура. Компаниям нужна архитектура, которая может делать больше, чем просто генерировать ИИ. Им нужна среда, которая обеспечивает планирование, логику принятия решений, хранение контекста и оркестровку рабочих процессов. Существует три варианта архитектуры: одноагентная архитектура, подходящая для конкретных сценариев использования ограниченного масштаба, где один агент ИИ обрабатывает все восприятие, рассуждения и действия для конкретного рабочего процесса; многоагентная архитектура, в которой несколько специализированных агентов координируют свою работу для обработки сложных рабочих процессов; и гибридная архитектура, которая сочетает автономных агентов для принятия рутинных решений с участием человека для утверждения действий высокого риска.
Что предлагает Konica Minolta в области агентного ИИ
Konica Minolta уже предпринимает конкретные шаги в направлении агентного ИИ:
Решение Agentic Document Extraction (ADE) может извлекать информацию из любого документа и преобразовывать её в структурированные, пригодные для использования данные. Вместо обучения одной модели ИИ для конкретного типа документа, ADE использует несколько специализированных агентов ИИ, которые работают вместе, чтобы понять структуру и содержание каждого документа, независимо от того, содержит ли он что-либо.
Система обрабатывает структурированные данные, рукописные заметки, изображения или диаграммы — даже документы разных типов. Независимость от типа документа значительно снижает необходимость переобучения и позволяет компаниям обрабатывать широкий спектр различных документов в рамках одного решения. Одной из потенциальных областей применения является производственная среда, где журналы создаются вручную, а затем информация должна быть оцифрована и интегрирована в операционные системы.
В секторе закупок компания Konica Minolta разработала решение, которое выявляет потенциальную экономию в таких областях, как несанкционированные закупки (покупки, совершаемые вне официальных процедур закупок), контракты с поставщиками, колебания цен, оптимизация запасов и многое другое. Применяя принципы агентного управления, ИИ непрерывно анализирует большие объёмы данных на уровне транзакций по счетам-фактурам, заказам на покупку и системам ERP, автономно выявляя закономерности, расставляя приоритеты и предоставляя командам по закупкам четкие рекомендации по действиям. Это позволяет осуществлять более раннее вмешательство, принимать более целенаправленные решения и оказывать измеримое влияние на бизнес.
Konica Minolta также обеспечивает высокую доступность и качество данных. В ходе своих семинаров Konica Minolta работает со своими клиентами, анализируя текущее положение дел, доступные источники данных и скрытые неиспользованные информационные ресурсы внутри организации. Этот диалог позволяет понять, какие системы, отделы и процессы генерируют данные, а также где могут возникать потенциальные разрозненные хранилища. На этой основе Konica Minolta связывает все соответствующие источники данных и объединяет их в централизованном месте. В качестве технологической основы компания использует платформу данных Microsoft Fabric, которая обеспечивает интеграцию структурированных и неструктурированных данных в режиме реального времени. Результатом является единая база данных, открывающая путь для агентного ИИ.
Почему компаниям следует действовать сейчас
Переход к агентному ИИ — это уже не видение будущего, а реальность. В то время как ИИ-помощники в основном повысили индивидуальную производительность, ИИ-агенты открывают возможности для переосмысления и трансформации целых бизнес-процессов. Компании, которые начнут действовать на раннем этапе, могут автоматизировать сложные рабочие процессы, повысить операционную эффективность и значительно сократить объём ручных задач.
#ИИ #автоматизация #агентныйИИ