Работают ИИ-агенты
Как бизнес переходит от ассистентов к автономным системам
Бизнес столкнулся с парадоксом цифровой эпохи: объем данных растет, а кадров для их анализа не хватает. По данным ЦСР со ссылкой на аналитику Statista, к 2028 году мировой объем данных увеличится до 394 зеттабайт, или примерно 1 млрд терабайт в день. Чат-боты и ИИ-ассистенты, зависимые от человека, уже не подходят для обработки лавины данных. На смену им приходят автономные ИИ-агенты, которые способны самостоятельно ставить задачи, обучаться и принимать решения.
Фото: Getty Images
Фото: Getty Images
Почему ИИ-ассистенты устаревают
ИИ-ассистенты, которые еще вчера казались технологическим прорывом, сегодня уходят в прошлое. Их главная слабость — зависимость от человека: даже для простых задач требуется оператор, который должен формулировать запросы и проверять результаты. Такие системы работают в жестких рамках шаблонов и не могут решить проблему пользователя, даже имея весь контекст взаимодействия: они не имеют возможности отклониться от заранее намеченного плана, не могут самостоятельно задействовать различные инструменты вроде интернет-поиска, чтобы дополнить пробелы в своих знаниях. Попытка автоматизировать любой многоэтапный процесс — от сбора данных до прогнозирования рисков — превращается в череду пользовательских запросов и ручных корректировок.
Еще одна проблема — иллюзия компетентности. Ассистенты часто генерируют многословные ответы, маскируя отсутствие решений. Это не только замедляет работу, но и создает риски: доверие к таким советам может привести к принятию ошибочных решений.
Что такое ИИ-агент и как он работает
ИИ-агенты — автономные системы, которые способны не только анализировать данные, но и самостоятельно планировать действия, использовать специализированные инструменты и запоминать контекст. В отличие от большинства ИИ-ассистентов, они генерируют не просто текст, а программный код и готовые артефакты, которые могут сразу использовать в дальнейшей работе. Например, агент может автоматически сверять счета-фактуры с ожидаемыми параметрами, администрировать базы данных или выверять документы для бухгалтерского учета в банках, сочетая креативность в анализе с высокой точностью исполнения.
При этом все процессы происходят локально на серверах клиента, что гарантирует безопасность для финансовых организаций или госструктур. Сегодня такие решения доступны даже для малого бизнеса: благодаря оптимизации ресурсов многие операции можно запускать на обычном ноутбуке. ИИ-агенты больше не эксперимент — это рабочий инструмент. По словам Антона Балагаева, директора по ИИ и экспертным решениям Группы Arenadata, компания уже разрабатывает автономные решения, такие как Arenadata Agent (ADA), и создает специализированные редакции продуктов класса СУБД, обогащенные ИИ-функционалом. Это позволяет агентам эффективно взаимодействовать с данными, хранящимися в адаптированных системах Arenadata, а клиентам компании — использовать преимущества прикладных AI/ML-решений без сложных интеграций. В свою очередь, ИИ-ассистент без специальных инструментов и алгоритмов не может проанализировать данные — они просто слишком объемны для того, чтобы он мог их вместить в свою память, называемую «контекстным окном».
Где агенты меняют правила игры
ИИ-агентам можно найти практическое применение в любой сфере, где требуется обработка текстовой или визуальной информации: от защиты данных до клиентского сервиса. Они становятся «цифровыми сотрудниками», способными закрывать критические пробелы там, где человеческие ресурсы ограничены.
Например, ИИ-агенты меняют подход к кибербезопасности в банках: они анализируют данные в режиме реального времени. Если необычная активность указывает на возможный фрод, агент быстро формирует гипотезу даже при неполных данных в ситуации, когда человеку сложно принять решение, и предлагает меры: от временной блокировки счетов до уведомления специалистов. Такие системы не заменяют экспертов по безопасности, но повышают эффективность обнаружения угроз, сокращая время реакции с часов до пары минут или даже секунд.
ИИ-агенты выводят клиентский сервис на новый уровень. Например, если клиент банка спрашивает: «Почему моя ставка по кредиту выросла на 1,5%?», то чат-бот может требовать уточнения вопроса или выдавать нерелевантные ответы, что вызывает раздражение клиентов. В отличие от них, ИИ-агент анализирует весь диалог, проверяет историю клиента в базе, изучает условия договора, находит причину изменения и объясняет, когда и почему изменились условия кредитования. Раньше такие запросы требовали участия ипотечных менеджеров, но теперь их могут решать ИИ-агенты.
Проблемы существующих решений
Внедрение ИИ-агентов сталкивается с тремя ключевыми барьерами. Во-первых, многие решения еще остаются неидеальными: некоторые агенты ограничены узкими сценариями, требуют ручной настройки под каждую задачу и могут забывать контекст между сессиями, что сводит на нет их автономность. Во-вторых, инфраструктурные ограничения: даже современные базы данных не всегда готовы к интеграции с ИИ. Наконец, самостоятельная разработка ИИ-агентов слишком трудозатратна и большинство компаний не могут себе это позволить.
«Именно поэтому Группа Arenadata создает собственный фреймворк для ИИ-агентов, который позволяет агентам работать предсказуемо, избегать хаотичных действий и интегрироваться в сложные IT-ландшафты. Также мы дорабатываем всю линейку продуктов, в том числе и СУБД, чтобы они были готовы к работе таких агентов»,— прокомментировал ситуацию Антон Балагаев, директор по ИИ и экспертным решениям Группы Arenadata.
Как ИИ-агенты повлияют на бизнес в России
Острая нехватка кадров в России превращает ИИ-агентов в стратегический актив для бизнеса. Компании, интегрирующие такие решения, не просто сокращают издержки — они перестраивают операционную модель, замещая рутинный труд в колл-центрах, логистике и ритейле автономными системами. Это высвобождает ресурсы: вместо рутинных операций, не требующих высокой квалификации, сотрудники фокусируются на задачах, которые требуют более творческого подхода: от проектирования клиентского опыта до разработки инновационных продуктов.
Несмотря на растущий интерес к ИИ-агентам в России, на рынке пока не хватает сформированных решений, но их потенциал огромен: развитие технологий и увеличение инвестиций откроют новые возможности для бизнеса — от автоматизации процессов до предиктивной аналитики. Эксперты Gartner ставят агентный ИИ на первое место среди десяти стратегических технологических трендов на 2025 год. Gartner прогнозирует, что к 2028 году не менее 15% каждодневных рабочих решений будут приниматься автономно средствами агентного ИИ.
ИИ-агенты способны повысить операционную эффективность, точность используемых моделей, качество обслуживания клиентов и в конечном счете создать конкурентные преимущества организаций. Именно поэтому ведущие вендоры и технологические компании разрабатывают агентный ИИ в виде безопасных и вызывающих доверие решений.