ИИ-агенты: что это такое и как помогают бизнесу. Два наших кейса

После выступления CEO NVIDIA об ИИ-агентах узнали почти все. Остальных OpenAI догнали новостью о создании AI-agent Operator. У нас в компании тоже над этим работали, и сейчас наши агенты способны выполнять задачи менеджера среднего звена. Мы с вами подробнее рассмотрим две роли — специалиста по документообороту и персонального ассистента.

Давайте начнём с базы, то есть с определения. Сразу оговорюсь, что рассматривать эту тему я буду только со стороны бизнеса, о персональных агентах написано много других хороших статей.

В отличие от привычных чат-ботов, пользователю не нужно выдавать агенту задачу в виде промта, контролировать общий процесс и решать, когда начинать работу. По расписанию или после определённого триггера ИИ-агент действует сам, в соответствии с заложенной в него «должностной инструкцией».

Фактически ИИ-агент выполняет роль виртуального сотрудника, который самостоятельно выбирает подходящий для выполнения задачи процесс, адаптирует его или создаёт.

Ключевые особенности ИИ-агента:

Если обобщить все возможности наших AI-agents, то они сопоставимы с работой менеджера, принимающего решения в условиях определённости (то есть, где понятны исходные данные и методы решения).

При использовании ИИ-агенты успешно справились со следующими типами задач:

В частности, два ИИ-агента выполняли роли специалистов по документообороту при работе с первичными документами, а ещё один – роль персонального ассистента.

При выполнении задач специалиста по документообороту, первый ИИ-агент работал с исходящими актами и счетами. На основании данных из договора он самостоятельно запрашивал у ответственных сотрудников и клиентов подтверждение о выполнении работ. В процессе он анализировал ответы менеджера и выбирал, как поступить: например, запрашивал перенос сроков или привлекал руководителя.

Затем ИИ-агент формировал закрывающие акты и счета, выбирал согласующих лиц и вносил в документы правки. Готовые документы он отправлял в интегрированную систему ЭДО или подключал сотрудника, чтобы тот организовал доставку печатных версий. Задачи он закрывал, когда получал подписанный контрагентом документ или оплату по счёту.

Второй ИИ-агент работал с актами и счетами от поставщиков. Он сам запрашивал у контрагентов документы и проверял их с учётом своего предыдущего опыта — находил неверные формулировки и недостающие данные, собирал для контрагента список правок, перепроверял обновлённые версии, ставил счета в оплату и контролировал, получил ли контрагент подписанные документы.

Кроме того, ИИ-агенты автоматизировали процесс сверки взаиморасчетов. Они регулярно запрашивали акты сверок у контрагентов и оперативно отвечали на их запросы.

В роли персонального ассистента ИИ-агент выполнял следующие задачи: анализировал протоколы рабочих встреч, компилировал из них информацию, которая касается конкретного пользователя, и формировал из неё список поручений.

Этот список ИИ-агент сверял с уже существующими в системе задачами, актуализировал их или создавал новые задачи со специальной пометкой, чтобы сотрудник мог их отфильтровать. Готовый список задач со ссылками и краткие итоги встреч ИИ-агент присылал пользователю. Работать с ассистентом можно было и в вебе, и в мобильном приложении «Первой Формы».

Ключевая особенность ИИ-агентов в «Первой Форме» — встроенность в архитектуру системы. В нашей BPM-системе можно настроить бизнес-процесс любой сложности с помощью low-code конструктора. Но если раньше в них работали люди, то теперь это могут делать и виртуальные сотрудники. Настройка ИИ-агентов при этом выполняется также с помощью low-code, без программирования.

Также мы разработали новую методологию автоматизации бизнес-процессов: она преобразует должностные инструкции в алгоритмы для ИИ-агентов. С помощью программного обеспечения пользователи могут генерировать алгоритмы из существующих инструкций и создавать ИИ-агентов, готовых к выполнению задач.

Это позволяет отказаться от привлечения специалистов по ИИ, делая автоматизацию гораздо более доступной.

Внедрение виртуальных сотрудников постепенно становится мировым трендом. По данным Boston Consulting Group (BCG), 51% британских руководителей заявили о намерении перераспределить средства с персонала на технологии ИИ после повышения налогов для работодателей. В США ИИ-агенты уже обрабатывают более 60% запросов от клиентов в компаниях разных секторов, а стартап Workhelix разрабатывает для клиентов планы внедрения ИИ с помощью ИИ-агентов.

Что касается России, у нас ИИ-агенты могут стать реальным решением проблемы кадрового голода. И вопрос здесь не в том, чтобы заменить реальных сотрудников ИИшными, а закрыть дыры из недостающего персонала среднего звена. О масштабах нехватки кадров в последние два года вам может рассказать любой HR-специалист.

Сам CEO Open AI Сэм Альтман считает, что в 2025 году ИИ-агенты смогут стать полноценной частью рабочих команд и существенно изменить результаты работы компаний. А вы как думаете? Будете внедрять ИИ-агентов в свои процессы?