PwC Представляет Стратегическое Руководство по Agentic AI для Автономных Многоагентных Систем в Бизнесе

Agentic AI: Новый этап в автоматизации предприятий

В своем новом руководстве для руководителей «Agentic AI – Новая граница в GenAI» PwC предлагает стратегический подход к Agentic Artificial Intelligence — системе автономных многоагентных систем, способных принимать решения и взаимодействовать в контексте, что меняет традиционные модели работы предприятий. Такие системы переходят от классического программного обеспечения к интеллектуальной оркестрации процессов.

Ключевые возможности Agentic AI

PwC выделяет шесть основных характеристик agentic AI:

Автономное принятие решений без постоянного участия человека
Поведение, ориентированное на достижение целей бизнеса
Адаптация к окружающей среде в реальном времени
Обучение на основе подкрепления и исторических данных
Оркестрация рабочих процессов в сложных бизнес-функциях
Взаимодействие между агентами для координации распределенных задач Эта архитектура обеспечивает интеллектуальные системы корпоративного уровня, способные управлять целыми процессами с уровнем интеллекта и ответственности, близким к человеческому.

Преодоление ограничений традиционных AI

В отчете проводится сравнение agentic AI с чатботами и системами на основе retrieval-augmented generation (RAG). Предыдущие решения часто были жесткими и не сохраняли контекст на протяжении длительных взаимодействий. Agentic AI решает эти проблемы, сохраняя память диалогов и осуществляя рассуждения через интегрированные системы, такие как CRM и ERP. PwC предлагает концепцию микроагентов, специализирующихся на задачах, например, обработке запросов и анализе настроений, которые координируются центральным оркестратором для создания целостного клиентского опыта.

Практическое применение и результаты

PwC приводит примеры успешного использования agentic AI в различных отраслях:

Платформа COiN от JPMorgan Chase автоматизирует анализ юридических документов, экономя свыше 360 000 часов ручной работы ежегодно.
Siemens применяет agentic AI для предиктивного обслуживания, увеличивая время безотказной работы и сокращая расходы на ремонт на 20%.
Amazon использует мультимодальные модели agentic AI для персонализации рекомендаций, что приводит к росту продаж на 35% и повышению удержания клиентов. Эти примеры демонстрируют, как agentic AI оптимизирует принятие решений, повышает операционную эффективность и улучшает взаимодействие с клиентами.

Модель «сервис как программное обеспечение»

Особое внимание в отчете уделено новой модели оплаты — service-as-a-software, при которой компании платят не за доступ к ПО, а за конкретные результаты, достигаемые AI-агентами. Например, вместо поддержки центра обслуживания бизнеса могут использоваться автономные агенты, такие как Sierra, с оплатой за каждое успешное решение клиента. Такая модель снижает затраты, повышает масштабируемость и позволяет плавно переходить от поддержки к полностью автономным системам.

Инструменты для внедрения

Для реализации agentic AI доступны как коммерческие, так и open-source решения:

LangGraph и CrewAI предоставляют корпоративные инструменты оркестрации с поддержкой интеграций.
AutoGen и AutoGPT — open-source проекты для быстрого прототипирования многоагентных систем. Выбор зависит от потребностей интеграции, уровня зрелости IT и планов масштабирования.

Стратегия внедрения

PwC подчеркивает важность согласования AI-проектов с бизнес-целями, поддержки на уровне руководства и запуска пилотных программ с высоким эффектом. Не менее важно подготовить организацию с учетом этических норм, инфраструктуры данных и межфункциональных команд. Agentic AI обещает интеллектуальные, адаптивные системы, которые учатся и оптимизируются самостоятельно, открывая новую эру цифровой трансформации предприятий.

Скачайте полное руководство, чтобы узнать, как agentic AI может изменить стратегию автоматизации вашей компании.