AI-агент может стать ключевым инструментом для устойчивого бизнеса

Технология многократных ИИ-агентов поднимет устойчивость и прозрачность поставок

Новая парадигма, в которой несколько автономных ИИ-агентов взаимодействуют, учатся и принимают решения совместно, может вывести бизнес на новый уровень устойчивости. Эксперты отмечают, что именно такой подход способен преодолеть барьеры традиционного мышления и дать бизнесу инструменты для построения устойчивых моделей, которые одновременно улучшают экономические показатели и снижают воздействие на окружающую среду.

Фото: Getty Images

Фото: Getty Images

Классические подходы к устойчивости часто сталкиваются с противоречиями: закупки ориентированы на минимальную цену, продуктовые модели — на линейные цепочки поставок, а устойчивые практики требуют сложных систем отслеживания сырья, соблюдения экологических и социальных стандартов. В таких условиях предприятия действуют в разрозненных системах и не всегда способны видеть взаимосвязи.

Эту задачу можно решить с опорой на технологии: агенты обрабатывают данные из разных источников, выявляют причинно-следственные связи и находят корреляции, которые неочевидны для человека. Например, они могут оценить влияние справедливой оплаты труда на себестоимость продукта или заранее предупредить о рисках вырубки лесов в зоне поставщика. В отличие от традиционных ИИ-систем, зависящих от заранее заданных правил, такие модели адаптируются к изменениям и работают на стыке разных бизнес-функций.

Потенциал технологии проявляется в трех направлениях:

1. Выявление связей ресурсов. Многоагентные системы помогают объединять данные о сырье, энергопотреблении, логистике и производстве, формируя единую картину и позволяя принимать решения на основе комплексного анализа.

2. Прогнозные инсайты в цепочке поставок. Вместо периодических аудитов агенты обеспечивают непрерывный мониторинг, выявляют аномалии и помогают формировать доверительные отношения с поставщиками.

3. Снижение нагрузки на комплаенс. Автоматизация отчетности и интерпретации данных под разные нормативные требования облегчает соблюдение правил и снижает репутационные риски.

Эксперты обращают внимание, что агентные ИИ-системы позволяют выстраивать «самообеспечивающиеся» модели бизнеса — с низким углеродным следом, долгим жизненным циклом и высокой способностью к восстановлению. Такой подход становится особенно востребованным на фоне растущего давления со стороны регуляторов, инвесторов и общества.

Agentic AI рассматривается как поворотный момент: компании, которые начнут внедрять эту технологию уже сейчас, смогут задать новые стандарты устойчивости и конкурентоспособности.