Как AI-агенты меняют бизнес в 2025 году
Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. Сегодня мы поговорим о том, как AI-агенты становятся неотъемлемой частью автоматизации и цифровой трансформации в мире бизнеса.
AI-агенты: новое слово в автоматизации
С наступлением 2025 года AI-агенты начинают переходить от экспериментальных проектов к полноценным внедрениям в бизнесе. Это изменение коренным образом обновляет подходы компаний к автоматизации и цифровой трансформации. Рассмотрим три ключевых направления этого процесса:
- Новая экономическая модель цифровой рабочей силы: AI-агенты нанимаются, оцениваются и масштабируются как обычные сотрудники. Ранние внедрения показывают прирост эффективности на 30-40% в административных задачах, а некоторые агенты справляются с работой, эквивалентной сотням штатных сотрудников.
- Переход к многоагентным архитектурам: Вместо единственных автономных агентов, компании, такие как Moody’s, внедряют 35 специализированных агентов, работающих в команде. Это демонстрирует, что целенаправленные и координированные агенты более эффективны, чем универсальные решения.
- Разработка надежной инфраструктуры и контрольных рамок: Ведущие организации внедряют подходы «защиты в глубину», которые объединяют технические меры, человеческий контроль и четкие структуры управления для обеспечения безопасной и надежной работы агентов.
Почему 2025 год особенный?
AI-агенты в 2025 году представляют собой одно из самых значительных достижений в сфере корпоративного AI. Они начинают приносить измеримую бизнес-ценность, выполняя конкретные задачи. Большинство крупных предприятий уже использует общие AI-инструменты, такие как ChatGPT и Claude, но настоящие AI-агенты, способные планировать и выполнять многозадачные операции, только начинают внедряться в производственные среды.
Согласно недавней технической модели Anthropic, AI-агент определяется следующими характеристиками:
- Способность понимать и планировать многозадачные действия
- Доступ к специфическим инструментам для выполнения этих задач
- Способность наблюдать и реагировать на окружающую среду
- Некоторый уровень автономного принятия решений в рамках определенных границ
Примером может служить «маркетинговый агент», который помогает менеджеру по маркетингу запускать автоматизированные email-кампании, используя данные и тональность организации, сохраняя при этом контроль человека.
Типы внедрений AI-агентов в 2025 году
В начале 2025 года внедрения AI-агентов можно разделить на три основные категории:
- AI с поддержкой инструментов: Широко распространенные LLM, улучшенные функциями вызова, интеграция с корпоративными системами, такими как Salesforce’s Agentforce, базовая автоматизация с человеческой валидацией.
- Контролируемые агенты: Агенты службы поддержки, которые могут обрабатывать рутинные запросы и эскалировать сложные случаи, а также помощники для разработчиков, такие как GitHub’s Copilot, которые предлагают и проверяют код.
- Агенты для специфических доменов: Например, помощник Johnson & Johnson для химического синтеза в открытии лекарств или система обслуживания сотрудников Deutsche Telekom, обрабатывающая 10,000 запросов в неделю.
Что работает и какие есть ограничения?
Ранние внедрения показывают как потенциал, так и текущие ограничения технологии агентов:
- Что работает:Автоматизация процессов с четкими границами
Задачи с хорошо определенными критериями успеха
Операции, требующие координации нескольких инструментов
Сценарии с сильным человеческим контролем - Текущие ограничения:Необходимость постоянной человеческой валидации
Ограниченные области действия
Требование к тщательно контролируемым средам
Ограниченная способность справляться с крайними случаями
Экономика AI-агентов в 2025 году
Переход от экспериментов к практическому внедрению AI-агентов — это не просто технологическая эволюция, а фундаментальное изменение в подходах организаций к автоматизации и внедрению AI. Новый экономический модель требует переосмысления того, как компании выделяют бюджет, оценивают ROI и распределяют ресурсы.
Подходы к ценообразованию
В начале 2025 года получили распространение три основных подхода к ценообразованию:
- Платформа + Нанять агента: Базовая плата за платформу плюс плата за использование для «наема» конкретных агентов.
- Платформа + Результат: Гибридная модель, комбинирующая доступ к платформе с платами, связанными с конкретными результатами.
- Чисто на основе результатов: Плата исключительно за достижение определенных бизнес-результатов.
Ранние внедрения показывают, что компании, такие как Klarna, обнаружили, что один AI-агент может выполнять работу, эквивалентную сотням штатных сотрудников, а административная автоматизация может повысить операционную эффективность на 30-40%.
Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ?
Переходите на наш сайт: /
С учетом того, что технологии AI-агентов продолжают развиваться, мы наблюдаем, как организации переходят от экспериментальных фаз к этапу получения измеримой ценности от своих внедрений. Опыт этих ранних пользователей в 2025 году показывает общие шаблоны успеха и служит ориентиром для других, стремящихся использовать AI-агентов для получения реальных бизнес-результатов.