ИИ-агенты на работе: кто уже делегирует рутину и что из этого вышло
ИИ-агенты на работе: кто уже делегирует рутину и что из этого вышло
Представьте: вы подаёте заявку на страховку, а внутри компании задача, на которую у человека уходило 30–45 минут, теперь решается за полминуты. И всё равно ответ приходит через два дня. Знакомо? Именно так выглядит разница между «умным инструментом» и по-настоящему работающим процессом. Давайте разберёмся, что сегодня умеют ИИ-агенты на работе и где они пока буксуют.
Чем агент отличается от чат-бота: коротко и по-человечески
Чат-бот — это собеседник. Вы спрашиваете — он отвечает. Агент — это уже исполнитель: ему можно поручить задачу, и он сам пройдёт по шагам, заглянет в нужные системы и вернётся с результатом. Ключевое слово — «сам».
Именно поэтому компании по всему миру сейчас осторожно, но уверенно передают агентам то, что раньше делали люди вручную. По данным исследования ELMA, в котором опросили более 80 ИТ-руководителей, ИИ уже работает в процессах у 65% компаний, а ИИ-агенты в рабочих сценариях встречаются у 32%. То есть примерно треть бизнесов уже не экспериментирует, а реально пользуется.
При этом эффект появляется не там, где «просто поставили ИИ», а там, где перестроили сам процесс. Об этом на конференции ELMA DAY’26 прямо сказала исполнительный директор компании Наталия Долженкова: заказчик приходит с конкретной задачей — ускорить обработку обращений в Service Desk или снизить стоимость обработки документа, — и под эту метрику строятся агенты.
А вы уже пробовали поручить хоть какую-то рутину боту или агенту? Или пока доверяете только себе?
Кейс из жизни: как агенты разгрузили айтишников
Есть показательная история от Shield — компании, которая оказывает ИТ-поддержку малому и среднему бизнесу. Их специалисты весь день сидят в старых порталах: тикеты, устройства, лицензии на софт. У многих таких систем нет нормального программного интерфейса, поэтому агент вынужден работать «как человек» — открывать экран, кликать, заполнять поля.
Раньше агенты Shield застревали на таких порталах, и клиенту приходилось ждать, пока живой техник вручную доделает шаг. С новой моделью GPT-6 Astra ситуация изменилась: агенты научились проходить по старым интерфейсам, и теперь такие браузерные задачи выполняются тысячами запусков в месяц. При этом техники сами решают, какие действия агент делает самостоятельно, а где нужно подтверждение.
Руководитель технологий Shield Маянк Джайн отметил, что новая модель оказалась на 35–40% быстрее прежних, а удовлетворённость клиентов по заявкам, где участвует ИИ, выше — в первую очередь за счёт скорости решения. «Единственный случай, когда нужен живой техник, — это когда требуется его суждение, а не потому что вы упёрлись в доступ», — сформулировал он.
При этом звонки, выезды и работу на удалённом рабочем столе по-прежнему делают люди. Агент — не замена, а «продолжение рук» специалиста.
Кстати, больше глубоких авторских разборов о том, как технологии вплетаются в нашу жизнь, мы собираем в разделе наш блог о цифровом будущем на сайте Lamvi.Art. Заходите почитать!
Где агенты уже приносят деньги: продажи, документы, долги
Самое интересное начинается, когда агенты выходят из «песочницы» и начинают приносить измеримую пользу. Вот несколько примеров.
Продажи. Операционный директор MWS Cloud Иван Яцко рассказал, что ИИ-агенты в CRM на платформе ELMA365 заработали через 44 дня после старта разработки. Портал для продавцов запущен с 1 июля, им пользуются 540 сотрудников, а три агента, по оценке компании, дают прямую экономию 74 млн рублей в год на текущем объёме работы.
Документы. Компания «МТ-Интеграция» автоматизировала документооборот и следующим шагом поручила проверку договоров ИИ-агентам — модель работает в закрытом контуре на мощностях самого заказчика, то есть данные не уходят наружу.
Банковские долги. Барселонский финтех Murphy запустил голосовых ИИ-агентов в 34 банках и кредитных организациях в 15 странах. В контролируемых A/B-тестах против собственных команд банков агенты Murphy вернули на 3–4 процентных пункта больше просроченной задолженности, чем люди, и компания заявляет о нулевых инцидентах с соблюдением требований. Это, пожалуй, самый чувствительный пример: здесь речь идёт о работе, где ошибка стоит дорого.
Чувствуете разницу между «поиграли с чат-ботом» и «перестроили работу отдела»? Вот она.
Где агенты буксуют: три честных ограничения
Чтобы картина была честной, давайте посмотрим, где всё идёт не так гладко.
1. Скорость одного шага не равна скорости всего процесса. Тот самый пример со страховкой: задача решается за 30 секунд вместо 45 минут, а клиент всё равно ждёт два дня. Полевой директор Camunda Сатья Шринивасан объясняет: узкое место просто «переехало» из одного места в другое. Прежде чем ставить агента, стоит спросить: а зачем вообще нужен этот шаг? Может, его можно убрать, а не ускорять?
2. Проверять стало сложнее, чем делать. В компании Appier при внедрении ИИ-инструментов для разработки столкнулись с неожиданным эффектом: кода стало больше, а ревью не успевало. Пришлось строить агента, который сам проверяет код на соответствие требованиям. В похожем случае (проект ITI AI Concierge) команда за четыре месяца увеличила число релизов с 2 до 10, а бюджет сократила на 52%, но признаёт: ревью и приёмка теперь задают темп. Узкое место сместилось к людям.
3. Ответственность никуда не исчезает. Шринивасан формулирует прямо: если вы поручаете работу агенту, кто-то всё равно должен за неё отвечать. Особенно в финансах и страховании, где регуляторы требуют объяснимости решений и человеческого надзора.
А вы бы доверили агенту проверять договоры или общаться с клиентами от вашего имени?
Кто и как уже готовит «рабочие места» для агентов
Появляется целая инфраструктура под эту новую реальность. Insight Enterprises запустила глобальный Agent Store — каталог готовых ИИ-решений, который доступен в 14 странах, включая США, Канаду, Австралию, Германию, Францию и Великобританию. Внутри — агенты для проверки договоров NDA, подбора запчастей на складе, оценки заказов по цене, наличию и условиям контракта. По словам CEO компании Джека Азагури, собственное внутреннее внедрение ИИ у них превысило 90%, и этот опыт они теперь продают клиентам.
Параллельно решается вопрос «паспортов» для агентов. Publicis Sapient и Ping Identity объединили усилия, чтобы давать каждому агенту отдельную цифровую идентичность с контролируемым доступом к данным и системам — по аналогии с тем, как мы выдаём права сотрудникам. Один из примеров: миграция 4,7 млн пользователей и 1,5 млн активных токенов в облачную систему идентичности без простоя.
Отдельная история — «личные» агенты на стороне клиента. Hertz запустила пилот с Decagon: теперь пользователи агента Muse могут изменить или продлить аренду машины, просто попросив своего помощника. Запрос уходит в специальный агент-агентский канал Hertz, обрабатывается по тем же правилам, что и обычные обращения в чате и по телефону, а результат возвращается пользователю в тот же диалог.
Проще говоря, агенты начинают разговаривать друг с другом от нашего имени. Звучит футуристично, но это уже пилоты, а не презентации.
Что делать уже сегодня
- Найдите одну повторяющуюся задачу. Не всю работу, а конкретный шаг: подготовка отчёта, ответы на типовые письма, сверка данных из двух таблиц. Именно там агент даст быстрый эффект.
- Сначала опишите процесс, потом ищите инструмент. Как в кейсе со страховкой: иногда шаг проще убрать, чем автоматизировать. Запишите, что именно должно улучшиться — скорость, стоимость, качество.
- Оставьте человека на проверке. В Shield техники сами решают, какие действия агент делает сам, а где нужно подтверждение. Начните с того же принципа.
- Считайте не число агентов, а результат. Как советует Шринивасан: измеряйте время до решения, долю возвратов, число исправлений после жалоб. «У нас три агента» — это не показатель.
Что важно помнить
Технологии меняются быстрее, чем мы успеваем к ним привыкнуть, и универсального рецепта «внедрите агента — и всё заработает» не существует. Агент — это усилитель: он ускоряет то, что уже хорошо устроено, и обнажает то, что устроено плохо. Начинайте с малого, проверяйте на реальных задачах и не стесняйтесь откатывать решения, которые не прижились.
ИИ-агенты пока не заменяют людей — они забирают у нас ту часть работы, где не нужно думать, а нужно просто кликать. А освободившееся время можно потратить на то, где как раз нужны голова, опыт и человеческое суждение. Пожалуй, это не худший обмен.
А что вы думаете по этому поводу? Поделитесь своим мнением в комментариях!
Если статья оказалась полезной, поддержите автора донатом.
Чтобы не пропустить новые публикации, подписывайтесь на Дзен или MAX.
Материал подготовлен на основе информации из открытых источников. Все права на исходные материалы принадлежат их авторам. Если вы являетесь правообладателем и возражаете против использования материала, либо обнаружили неточность или имеете иное мнение о фактах, изложенных в статье, — напишите нам по адресу info@lamvi.art. Мы всегда открыты к диалогу и внимательно рассмотрим ваше обращение.
