Как агентный ИИ меняет бизнес-софтом и почему важно внедрять его сейчас

Эволюция корпоративного ПО

Модель SaaS изменила работу предприятий, предоставляя инструменты по подписке. Вертикальные SaaS добавили отраслевые функции, а RPA внедрила виртуальных ботов для автоматизации рутинных задач. Теперь наступает новая эра с агентным ИИ.

Что такое агентный ИИ?

Агентный ИИ — это автономные агенты, которые не просто имитируют человека, а анализируют данные, принимают решения, выполняют задачи и самостоятельно организуют рабочие процессы в реальном времени. В отличие от традиционного SaaS или RPA, агентный ИИ выступает в роли цифровой рабочей силы, интегрированной в технологический стек и обеспечивающей измеримые бизнес-результаты. Агенты используют большие языковые модели для сложного рассуждения без участия человека.

Применения и возможности

Каждому агенту можно поставить отдельную задачу — например, привлечение новых клиентов, обслуживание клиентов или управление изменениями в производстве в режиме реального времени. В отличие от генеративных моделей, которые в основном создают контент, агентные ИИ-агенты самостоятельно обходят базы данных и строят рабочие процессы для выполнения задач.

Принятие на рынке и мнение экспертов

Gartner прогнозирует, что к 2028 году около трети корпоративного ПО будет интегрировать агентный ИИ, тогда как в 2024 году этот показатель был менее 1%. Опрос Cloudera среди 1484 IT-лидеров показал, что 83% считают ИИ-агентов критически важными для конкурентного преимущества, а 60% боятся отстать без внедрения в этом году. 96% планируют увеличить использование ИИ в ближайшие 12 месяцев, многие — масштабно.

Решение проблем с рабочей силой

Генеральный директор Salesforce Марк Бениофф называет агентный ИИ новой моделью труда, продуктивности и экономики. С учетом нехватки работников и избытка вакансий, ИИ направлен на освобождение сотрудников от рутинных задач и повышение их эффективности. Агентный ИИ может непрерывно взаимодействовать с клиентами и управлять продажами, существенно повышая производительность и доходы.

Ценообразование и внедрение

Ценообразование агентного ИИ меняется с модели «за место» на «за задачу» или на основе создаваемой ценности, связывая стоимость с результатами. Платформа Agentforce от Salesforce демонстрирует этот подход с потребительским ценообразованием.

Ответственность и регулирование

При выборе поставщиков ИИ важно учитывать надежность, ответственность и соответствие целям компании. Следует учитывать юридические и комплаенс-риски, обеспечивать аудит и четко определять ответственность за действия ИИ-агентов, включая меры по контролю и остановке при отклонениях.

Практические шаги

Пересмотрите свой технологический стек на предмет функций, которые можно автоматизировать с помощью ИИ. Учитывайте вопросы совместимости и привлекайте руководителей из юридического, ИТ и операционного отделов, чтобы избежать изолированных решений. Разработайте политики безопасного и ответственного использования ИИ. Оцените возможности ИИ-агентов и пересмотрите модели затрат, ориентируясь на объем и эффективность.

Будущее корпоративного ПО

Агентный ИИ будет дополнять SaaS, создавая совместную технологическую среду для расширения возможностей сотрудников. Предприятиям необходимо быстро адаптировать стратегии работы с ПО, чтобы использовать преимущества агентного ИИ и обеспечить успех в будущем.