Сегодня компании активно внедряют ИИ-агентов — системы, способные достигать сложных целей без постоянного надзора. Умные агенты не просто автоматизируют рутину: они решают конкретные бизнес-задачи и персонализируют клиентский опыт.

Компания IBM провела опрос, в котором приняли участие 750 топ-менеджеров из шести стран. Более 80% респондентов считают автоматизацию глобальных сервисов стратегическим приоритетом, а 86% уверены, что к 2027 году компании станут эффективнее именно благодаря ИИ-агентам. Что это значит для людей?

ИИ-агенты меняют правила игры

Путь к ИИ-автоматизации начинается с систем на основе правил, которые выполняют повторяющиеся задачи, эволюционируя в ИИ-ассистентов, помогающих в задачах посредством общения на естественном языке, и, наконец, в ИИ-агентов — более широкие системы, которые самостоятельно выполняют задачи и принимают решения с минимальным участием человека.

• ИИ-ассистенты
  – Выполняют задачи по запросу через промты
  – Работают в разговорном чат-интерфейсе
  – Основываются на больших языковых моделях

• ИИ-агенты
  – Автономно достигают конкретных целей и ключевых показателей (KPI)
  – Действуют независимо, выбирая инструменты и время их использования
  – Используют постоянную память и адаптивное обучение для повышения эффективности

Новый подход к работе

76% компаний уже масштабируют пилотные проекты по автоматизации с помощью ИИ-агентов. При этом руководители ожидают, что к 2027 году ИИ-агенты будут:

• предоставлять проактивные рекомендации на основе внутренних метрик и внешних данных (83% ожидают этого);

• глубже вовлекать сотрудников в аналитическую работу (90%);

• переформатировать командную работу «человек + ИИ-агент» и усиливать совместную работу (87%).

Как агентный ИИ влияет на пять ключевых функций

Интеграция ИИ-агентов во все операционные процессы позволяет людям и ИИ совместно выполнять задачи в общей информационной среде, а агентам взаимодействовать друг с другом в рамках сквозных процессов. Ниже — несколько примеров:

• Обслуживание клиентов
  ИИ-агенты проактивно решают проблемы клиентов, прогнозируя инциденты, автоматически отправляя оповещения и планируя встречи, а также анализируя тональность обращений. Специалисты службы поддержки сосредоточены на сложных случаях и укрепляют отношения с клиентами через содержательные диалоги и защиту их интересов.

• Финансы
  ИИ-агенты отслеживают и выявляют мошеннические операции, адаптируясь к новым схемам со временем. Финансовые эксперты занимаются сложными расследованиями, улучшают коммуникацию и поддержку клиентов и совершенствуют практики предотвращения мошенничества.

• Управление персоналом
  Несколько ИИ-агентов обрабатывают данные и учатся, помогая на всех этапах подбора — от прогнозирования потребностей до адаптации новых сотрудников. Получая инсайты от агентов, HR-менеджеры выстраивают стратегии найма, формулируют требования к ролям, проводят глубокие интервью, ведут переговоры по офферам и разрабатывают программы онбординга.

• Процесс от заказа до оплаты
  ИИ-агенты ускоряют урегулирование спорных кейсов, благодаря анализу данных в реальном времени, выявлению аномалий и автоматическим коммуникациям, в то время как сотрудники сосредоточены на взаимоотношениях с заказчиками.

• Закупки
  Несколько ИИ-агентов работают с внешними инструментами для управления стратегическими закупками: от прогнозирования спроса и анализа рынка до поиска и оценки поставщиков, генерации RFP, оценки заявок, составления контрактов и мониторинга исполнения. Специалисты по закупкам фокусируются на разработке стратегий, управлении отношениями с поставщиками и поиске возможностей для инноваций.

Оптимизация результатов

Чтобы понять, как работают ИИ-агенты, представьте себе автомобиль с автопилотом. Точно так же, как машина получает заданную точку назначения и прокладывает маршрут, анализируя окружающую обстановку с помощью датчиков и алгоритмов, ИИ-агенты воспринимают окружение, ставят задачи и динамически корректируют свои действия для достижения поставленных целей, только делают они это в цифровой среде.

Руководители ожидают, что к 2027 году ИИ-агенты значительно расширят возможности сотрудников, а также полностью автоматизируют часть функций:

Получайте больше прибыли и избегайте подводных камней

Масштабирование автономных процессов — это стратегическая трансформация, требующая значительных ресурсов. По мере того как технологии становятся всё более повсеместными, 81% руководителей согласны с тем, что их способность выделяться на фоне конкурентов будет зависеть от наличия соответствующей экспертизы в нужных ролях и при правильных мотивационных условиях.

Однако для 74% руководителей быстрый прогресс технологий создаёт разрывы в компетенциях. Более того, 68% отмечают отсутствие необходимых навыков как ключевую проблему ИИ-трансформации, а свыше половины (51%) сталкиваются с дефицитом ИИ-экспертизы при реализации проектов автоматизации.

Эти пробелы делают самостоятельную разработку ИИ-решений пугающей задачей: она требует значительных инвестиций не только в специализированные кадры, но и в инфраструктуру. Даже готовые ИИ-решения нуждаются в согласованной работе различных источников данных и систем — что представляет собой вызов, учитывая, что 82% руководителей считают сложной интеграцию с партнёрами из-за технических проблем.

Организации планируют почти удвоить общие расходы на сервисы с оплатой по результатам (от 12% в 2024 году до 21% к 2027 году) и серьёзно рассматривают привлечение аутсорса бизнес-процессов в различных функциональных областях:

Три шага к раскрытию потенциала ИИ-агентов в бизнес-процессах

Всеобъемлющая ИИ-автоматизация неизбежна. Чтобы использовать её потенциал в бизнесе, организациям необходимо перенаправить таланты, переосмыслить процессы и обновить свои возможности.

1. Сфокусируйте операционную модель на результатах, а не на задачах

Командам нужно перейти от управления тем, как выполняется работа, к контролю над тем, что доставляется клиенту. Агенты управляют исполнением, поэтому людям стоит сосредоточиться на стратегических результатах и создании ценности.

• Примите ментальность стартапа. Агентный ИИ — это новая и стремительно развивающаяся область. Некоторые эксперименты будут неудачными, и обучение на ошибках — важная часть трансформации. Будьте в курсе последних разработок в области ИИ. Сосредоточьтесь сначала на оптимизации бизнес-процессов, используя сотрудников для совместной работы и настройки мультиагентных бизнес-процессов для повышения эффективности. Экспериментируйте с ИИ-агентами в контролируемых условиях, чтобы получить практический опыт.

• Рассмотрите управление «цифровым трудом» как новую профессию. Таланты вашей команды — ключ к обеспечению прозрачности и качества в процессах, управляемых ИИ. Заранее переосмыслите роли и навыки, необходимые для управления цифровым трудом. Подумайте, какие данные поддерживают его актуальность, как измерять эффективность и как координировать и контролировать его. Запускайте программы по развитию цифровой и ИИ- грамотности, стратегических навыков и этических норм.

• Создайте центр компетенций по цифровому труду для выработки правил и достижения этических результатов. Объедините разработчиков, совет по этике и отраслевых экспертов. Такой центр станет советом, определяющим рамки безопасной и ответственной разработки. Это путь к дальнейшему масштабированию.

2. Подготовьтесь к безопасному масштабированию

Бизнес-процессы в больших компаниях — идеальные кандидаты для использования агентного ИИ, поскольку они опираются на процессы, управляемые данными, и ориентированы на измеримые результаты.

Однако с самого начала необходимо внедрять надёжное управление данными, контроль и безопасность — это критически важно для ответственного и эффективного внедрения агентного ИИ.

• Инвестируйте в управление данными. Если вы не можете объяснить свои данные, вам не удастся масштабироваться за пределы базовой автоматизации. Оцените происхождение данных, их качество, конфиденциальность и безопасность. Убедитесь, что ваши данные способны обеспечить высококачественные, беспристрастные результаты.

• Не оставляйте управление ИИ без внимания. Автономный ИИ масштабирует как возможности, так и риски, поэтому управление должно масштабироваться ещё быстрее. Назначьте ответственных за работу ИИ-агентов. Создайте системы аудита для обеспечения подотчётности и соответствия корпоративным политикам, законодательству и этическим стандартам.

• Управляйте идентичностями ИИ-агентов. Удостоверьтесь в подлинности ИИ-агентов, действующих от имени пользователей или других агентов. Примените подходы к конфиденциальности и безопасности данных к новым формам цифровой идентичности.

3. Ускоряйте получение ценности

Правильный баланс между внутренними и внешними ИИ-возможностями определяет, будет ли ваша система мощной и дифференцированной или слабой и неоптимальной.

Стратегически объединяйте внутренние отраслевые знания с внешними специализированными навыками, чтобы быстро развернуть адаптированные агентные ИИ-решения, дающие конкурентное преимущество.

• Оцените организационные возможности. Проанализируйте внутренние компетенции, ресурсы и долгосрочные цели, чтобы определить, целесообразно ли развивать экспертизу внутри компании. Определите текущие навыки и знания в области ИИ, машинного обучения, автоматизации и управлении процессами. Изучите бюджеты, инфраструктуру и необходимые инструменты для поддержки разработки и интеграции ИИ-агентов.

• Сравните внешние варианты. Сравните подрядчиков и внешних провайдеров на основе их ИИ-возможностей, репутации и соответствия задачам бизнеса. Используйте эту информацию, чтобы определить преимущества и недостатки внутренней разработки по сравнению с покупкой экспертизы на стороне.

• Проводите пилотные проекты. Тестируйте внутренние и внешние решения, чтобы оценить их эффективность, затраты и потенциальную окупаемость. Этот практический подход помогает руководству принимать решения о привлечении ИИ-экспертизы в компанию. Установите чёткие показатели эффективности и KPI для агентов — и убедитесь, что они соответствуют бизнес-целям и стратегии компании.

Финансы

Финансовая сфера имеет высокий потенциал для применения ИИ-автоматизации. Сегодня руководители сообщают о минимальном использовании ИИ в цифровых помощниках для самообслуживания (68%), управлении основными средствами и рисками (55%), внутренней отчётности (50%) и бухгалтерском учёте (45%).

53% уже используют автоматизацию в финансовом анализе, управленческой отчётности и предиктивной аналитике. Это те же области, где планируется полный переход к автономной автоматизации. К 2027 году 37% рассчитывают использовать полностью автоматизированные системы в предиктивной аналитике и 29% — в финансовом анализе и отчётности.

Агентный ИИ обладает большим потенциалом для финансового департамента. Модели финансового моделирования на базе ИИ-агентов могут анализировать исторические данные и строить предиктивные модели для прогнозирования показателей, таких как денежные потоки или отклонения от бюджета. Это позволяет финансистам сосредоточиться на анализе неопределённостей и разработке стратегий снижения рисков. Мультиагентные системы могут обеспечить интеллектуальную сверку — автоматизировать бухгалтерские проводки, сопоставлять транзакции в разных системах и выявлять аномалии. Это помогает быстрее выявлять и предотвращать ошибки и мошенничество.

ИИ-помощники упрощают запросы сотрудников по вопросам платежей, отслеживания расходов и отчётности по соблюдению требований. Они освобождают специалистов от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на аналитике и разработке методологий для всей компании.

Финансовые директора понимают преимущества ИИ-автоматизации. Они прогнозируют, что предиктивное моделирование повысит точность прогнозов на 24% к 2027 году. Также ожидается рост на 23% в автоматизированных закрытиях периода без участия человека и сокращение на 29% времени по оплате дебиторской задолженности. Также ожидается сокращение времени обработки кредиторской и дебиторской задолженности на 35% и 33% соответственно.

Для трансформации с применением агентного ИИ, руководители ожидают необходимость аутсорсинга. Основные направления: общие финансовые операции и обработка (71%), а также оптимизация финансовых потоков (67%).

Из 750 участников опроса, 150 — финансовые директоры. Их попросили оценить текущее и ожидаемое внедрение ИИ в финансах, его влияние на ключевые показатели (KPI) и вероятность передачи операций на аутсорс:

Управление персоналом

Аппетит HR к автоматизации на основе ИИ будет расти в ближайшие два года. Сегодня 53% руководителей отмечают минимальное использование автоматизации в планировании и аналитике кадров, но к 2027 г. многие планируют дополнять сотрудников ИИ-инструментами. Некоторые даже намерены быстро перейти к полностью автономной автоматизации. Их приоритеты в автоматизации — подбор персонала (62%), самообслуживание сотрудников с помощью виртуального ассистента (61%) и привлечение талантов (52%).

Агентный ИИ может стать катализатором радикальных изменений в HR. ИИ-агенты способны использовать исторические данные о текучести кадров, продвижениях и результатах работы для прогнозирования будущих потребностей в персонале. Эти прогнозы позволяют HR-менеджерам с высокой точностью нанимать, обучать и планировать преемственность. Ранние пользователи агентного ИИ масштабируют пилотные проекты, чтобы автоматизировать и персонализировать процессы привлечения талантов. Агенты анализируют данные, а HR-менеджеры превращают полученные инсайты в конкретные действия — оптимизируют соцпакеты, уточняют схемы вознаграждения и интегрируют обратную связь сотрудников. Виртуальные ассистенты обеспечивают единый канал для обращения по HR-вопросам, а умные агенты отвечают персонализированно и выполняют транзакции — например бронирование командировок и анализ компенсаций.

HR-руководители предполагают, что к 2027 году ИИ-автоматизация повысит производительность сотрудников на 35%, эффективность обучения — на 30%, а удержание — на 20%. Они также ожидают, что за два года автоматизация увеличит положительный настрой сотрудников и удовлетворенность на 26%, и прогнозируют, что 56% их персонала потребуют переквалификации из-за ИИ-автоматизации, при этом численность штата вырастет на 2,5%.

HR-менеджеры также считают, что для реализации инициатив по ИИ-автоматизации им потребуется внешний опыт. Основные области, которые они, вероятнее всего, будут выводить на аутсорс: самообслуживание сотрудников с виртуальными ассистентами (73%) и подбор персонала (71%).

Из 750 респондентов опроса, проведённого в рамках данного исследования, 150 человек — это HR-директора. Им было предложено оценить распространённость текущей и перспективной автоматизации на основе ИИ в кадровых процессах их организаций, влияние такой автоматизации на соответствующие KPI и вероятность вывода на аутсорс различных HR-функций:

Процесс от заказа до оплаты

Финансовые руководители активно внедряют автоматизацию в процесс «от заказа до оплаты». В настоящий момент 71% организаций используют частичную или полную автоматизацию в области прогнозной аналитики заказов и работы с клиентами, 67% применяют её в управлении клиентскими заказами, а 66% — в процессе обработки платежей. И этот тренд набирает обороты: количество организаций, планирующих к 2027 году полностью автоматизировать процессы по всему циклу, примерно вдвое превосходит сегодняшние показатели. Руководители отмечают, что они в первую очередь сосредоточены на управлении кредитными рисками, оформлении требований и управлении претензиями для достижения бесконтактной автоматизации.

Агентный ИИ приводит к трансформации этого процесса. Система способна извлекать данные о заказах, проверять соблюдение условий — в том числе кредитных рисков — и запускать инструкции по выполнению на основе сегментации клиентов и логистики. ИИ-агенты анализируют тенденции продаж, прогнозы спроса, запросы по заказам и данные цепочки поставок для оптимизации запасов, снижая дефицит или избыток. Такой анализ в режиме реального времени освобождает специалистов по исполнению заказов для укрепления отношений с поставщиками и управления неожиданными сбоями в цепочке поставок.

Агентный ИИ также преобразует клиентский опыт. Он может мгновенно отвечать круглосуточно на вопросы клиентов по заказам, таким как ценообразование или сроки доставки, а также предугадывать потребности клиентов и устранять проблемы до их возникновения.

К 2027 году финансовые руководители прогнозируют, что автоматизация с помощью ИИ улучшит время выполнения цикла от заказа до оплаты на 51%, точность обработки заказов — на 42% и уровень выполнения заказов — на 39%. Они также ожидают, что время сбора платежей сократится на 48%, показатель «идеального заказа» повысится на 43%, а оборачиваемость запасов — на 34%.

Для достижения этих амбициозных целей руководители считают, что поддержка экосистемы будет критически важной. 81% отмечают, что, вероятнее всего, будут аутсорсить прогнозную аналитику заказов и работу с клиентами, а 80% — маркетинговую поддержку.

Из 750 респондентов в опросе для данного исследования 150 занимают позиции финансовых директоров. Эти финансовые лидеры оценивали распространённость текущей и будущей AI-автоматизации в их организациях, влияние такой автоматизации на ключевые показатели эффективности и вероятность аутсорсинга различных процессов от заказа до оплаты.

Закупки: от выбора поставщика до оплаты

Автоматизация на базе ИИ меняет бизнес-процесс закупок. В настоящее время 60% организаций используют частичную автоматизацию для прогнозной аналитики, 56% — для управления кредиторской задолженностью, и 55% — для управления заказами на закупку и заявками.

Однако руководители закупок стремятся к полностью автономным процессам. К 2027 году 55% планируют безкассовую прогнозную аналитику, 45% — автономное управление кредиторской задолженностью, и 37% — полную автоматизацию управления заказами на закупку и заявками.

Агентный ИИ готов дать импульс революции в закупках: агенты могут выявлять и оценивать поставщиков по качеству, цене, расположению, мощностям и репутации. Они предсказывают сбои и заблаговременно предлагают альтернативные источники. Оснащённые данными о рыночных условиях, возможностях поставщиков и потребностях организации, агенты могут даже вести переговоры по контрактам. Пока ИИ-агенты анализируют данные, специалисты по закупкам могут сосредоточиться на развитии отношений с поставщиками, инновационных стратегиях снабжения и сложных переговорах, где важны нюансы и экспертная оценка.

ИИ-агенты также оптимизируют весь процесс закупок, постоянно контролируя транзакции и соответствие регуляторным требованиям, анализируя эффективность поставщиков, рыночные тренды и новостные ленты для оценки и снижения рисков.

Руководители закупок прогнозируют, что к 2027 году ИИ-автоматизация повысит эффективность процесса закупок на 41%. Они также ожидают улучшения бесконтактной обработки счетов на 49%, повышения уровня соответствия закупочных процедур на 36% и повышения прозрачности расходов в режиме реального времени на 43%.

Для достижения этих целей руководители рассчитывают на поддержку экосистемы партнеров. Главные задачи на аутсорс: прогнозная аналитика (88%), управление заказами и заявками (77%) и управление кредиторской задолженностью (75%).

Из 750 респондентов этого исследования 150 занимают должности директоров по закупкам, директоров по цепочкам поставок, операционных директоров. Лидеров закупок попросили оценить распространённость текущей и будущей автоматизации с ИИ в их организациях, влияние такой автоматизации на ключевые показатели эффективности (KPI) и вероятность аутсорсинга различных процессов закупок.

Поддержка продаж и обслуживание клиентов

Автоматизация на основе ИИ в обслуживании клиентов — неисчерпаемый источник возможностей для выявления точечных продаж и персонализации взаимодействий с клиентами. Сегодня более половины руководителей служб поддержки отмечают минимальную автоматизацию коммуникаций с клиентами и незначительное использование цифровых ассистентов самообслуживания в полевых службах и службе поддержки. Однако 49% заявляют, что частично автоматизируют сбор отзывов и обработку запросов в поддержку, 48% — удержание клиентов, а 47% — онбординг новых клиентов.

К 2027 г. руководители планируют перейти к полностью автономной автоматизации. Их главная цель: 71% хотят безкассовую обработку запросов в поддержку. Почти половина также нацелена на бесконтактную автоматизацию обучения клиентов продукту и услугам (47%), коммуникаций (43%) и сбора отзывов (42%).

С помощью агентного ИИ организации могут совершить прорыв в обслуживании клиентов и поддержке продаж. ИИ-агенты автоматизируют скоринг лидов, улучшают прогнозирование, персонализируют взаимодействие с клиентами и готовят контент для продаж — при этом беря на себя рутинные операции через виртуальных ассистентов. Анализируя исторические данные о продажах и рыночные тренды, агенты фокусируются на наиболее перспективных клиентах, помогая командам продаж концентрироваться на возможностях с высокой ценностью, что повышает конверсию и рост выручки. В сфере клиентского сервиса агентный ИИ обеспечивает круглосуточную многоязычную поддержку с проактивными и персонализированными ответами. Он даже анализирует настроение клиентов, чтобы операторы могли точнее настраивать стратегии личного общения.

Руководители ожидают, что ИИ-базирующиеся опции самообслуживания повысят удовлетворённость клиентов. К 2027 г. они прогнозируют рост использования ИИ для персонализированного самообслуживания на 53% и повышение эффективности разрешения запросов через самообслуживание на 47%. Они также ожидают, что показатель NPS в службе поддержки вырастет на 35%.

Для ускорения трансформации в области обслуживания клиентов руководители считают критически важной поддержку экосистемы. Основные области аутсорсинга: цифровые ассистенты самообслуживания для полевых служб (86%), обработка запросов в поддержку (85%), обучение клиентов продуктам и услугам (81%) и коммуникации с клиентами (81%).

Из 750 респондентов исследования 150 — руководители службы поддержки клиентов и операционные директора. Их попросили оценить распространённость текущей и будущей ИИ-автоматизации, влияние такой автоматизации на ключевые показатели и вероятность аутсорсинга различных процессов обслуживания клиентов.

Выводы

Результаты исследования IBM демонстрируют стремительное развитие и масштабное внедрение ИИ-агентов в ближайшие пару лет. Топ-менеджеры по всему миру уверены, что уже к 2027 году автономные ИИ-агенты станут незаменимой частью операционной деятельности компаний, кардинально меняя подходы к работе и роли сотрудников. Хотя автоматизация многих задач неизбежна, это вовсе не означает полной замены человека машинами. Скорее, это путь к более эффективному сотрудничеству, где люди будут концентрироваться на стратегических задачах, а ИИ-агенты возьмут на себя оперативное исполнение. Успех компаний в новой реальности будет напрямую зависеть от способности адаптироваться, приобретать необходимые навыки и создавать гармоничную экосистему «человек + ИИ-агент».

***

Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.

? Ссылка на исследование