Роботы приходят туда, где раньше люди были незаменимы: чем ИИ-агенты могут быть полезны бизнесу
«К 2028 году нейросети смогут принимать 15% всех решений в компаниях, которые используют ИИ-агентов», — это мнение Gather, крупной исследовательской компании в области информационных технологий.
ИИ-агенты — это нейросети, которые самостоятельно выполняют поставленные человеком команды. Нейросети обрабатывают новые данные, взаимодействуют с другими людьми или нейросетями, принимают решения и реализуют их. ИИ-агентам не нужно каждый раз ставить задачи: они работают автономно. Нужно только правильно запрограммировать агента на старте.
Рассказываем, можно ли использовать ИИ-агентов в бизнесе уже сейчас и будет ли от этого реальная польза.
📦 Готовые ИИ-агенты для решения часто встречающихся бизнес-задач
Сейчас разработано много ИИ-агентов, которые помогают вести бизнес: рассылать напоминания о совещаниях, запрашивать отчёты, помогать в найме и обучении персонала, генерировать рекламные рассылки. Это уже готовые решения, которые нужно только адаптировать под специфику бизнеса. Выйдет дешевле, чем разрабатывать нейросеть с нуля.
Чем могут быть полезны такие виды агентов:
Узнают мнение клиентов о вас и улучшают репутацию. Нейросеть будет находить комментарии о вашем бизнесе в интернете, анализировать записи колл-центра или записи разговоров продавцов с покупателями. Затем будет вычислять, что клиенты думают о бизнесе или обслуживании, и отправлять вам отчёты. Вы узнаете, что не так, и сможете принять меры.
Можно пойти дальше: например, научить нейросеть автоматически отвечать на отзывы или отправлять сотрудникам предупреждения-памятки о том, как общаться с клиентами.
👉 Сеть продуктовых установила в кассовых зонах микрофоны и внедрила агента, который расшифровывает записи разговоров и выявляет конфликтные диалоги. Владелец бизнеса каждый день получает отчёты и видит, были ли претензии со стороны клиентов. И, если нужно, разбирается, в чём дело. Через полгода после внедрения технологии конфликтов стало на 84% меньше, а хороших отзывов от клиентов — на 34% больше.
👉 Крупная IT-компания внедрила агента, который анализирует разговоры техподдержки с клиентами. Нейросеть умеет не только вычислять конфликтные ситуации, но и обнаруживать похожие проблемы пользователей. Так разработчики быстро узнают о недоработках, быстро всё исправляют и не теряют клиентов.
Помогают в найме и адаптации персонала. ИИ-агент может составлять тексты для вакансий, обрабатывать заявки и обучать новых сотрудников выполнять свои должностные функции.
👉 Сеть продуктовых внедрила агента, который обрабатывает заявки на вакансии: нейросеть фильтрует возможных сотрудников по стажу, возрасту, запрашиваемой зарплате и предлагает HR-менеджеру лучших людей на должность. Так владельцы снизили нагрузку на HR-отдел: теперь там работает четыре человека вместо шести. Бизнес экономит 140 000 ₽ в месяц.
👉 В крупном ресторане разработали агента, который помогает сотрудникам освоить свою роль: нейросеть рассказывает официантам, поварам, посудомойщикам, уборщикам об их обязанностях, а также показывает видео, как и что делать. Новички несколько суток обучаются дома, приходят в ресторан подготовленными и не отвлекают других сотрудников от работы.
Ведут и структурируют протоколы рабочих встреч. Пока вы обсуждаете дела с партнёрами или командой, ИИ всё фиксирует: какие вопросы обсудили, что решили, кто за что отвечает и о каких сроках договорились. А затем рассылает документ участникам.
👉 IT-компания начала с помощью нейросети записывать все совещания между сотрудниками — как в онлайне, так и вживую. После совещания ИИ-агент структурирует данные с совещания и отправляет их на почту сотрудникам. Теперь начальникам легче контролировать выполнение задач, а IT-продукты разрабатываются на 10–15% быстрее.
👉 В дизайнерском агентстве сделали по-другому: нейросеть за 30 минут до совещания отправляет участникам опрос с тем, какие вопросы они хотят обсудить и сколько времени это может занять. А перед разговором предлагает план разговора. Совещания получаются более сжатыми, чёткими — на 30% короче по сравнению со встречами без плана от ИИ-агента, — и на них успевают обсудить все задачи.
Берут на себя рутинные задачи. Сейчас появляются нейросети, которые выполняют различные запросы пользователей: дал задачу — и робот сделал нужное дело. Например, вы можете попросить ИИ-агента купить авиабилет или найти и заказать нужный вам товар на маркетплейсе. По сути, нейросеть может стать вашим онлайн-секретарём: пока она занимается рутиной, вы можете решать более сложные бизнес-задачи.
Сейчас самая известная модель нейросети, которая может выполнять задачи в интернете, — это Operator от OpenAI. Пока что она доступна только в США, но есть предпосылки, что ИИ-агент скоро будет доступен во всём мире.
Пока нейросети не настолько умны, чтобы выполнять сложные задачи самостоятельно. Как правило, их обучают под конкретные цели:
👉 В цветочном магазине внедрили агента, который каждое утро автоматически отправляет сотрудникам на смартфоны список заказов на день — данные поступают из внутренней системы магазина. Флористы сразу видят, какие букеты и к какому сроку нужно подготовить, поэтому всегда укладываются в срок. В результате клиенты довольны, а выручка выросла на 10%.
👉 В редакторском бюро нейросеть в конце дня запрашивает у сотрудников документ-отчёт о проделанной за день работе. В документе: выполненные задачи, потраченное на них время, ожидаемый результат и сроки. ИИ-агент собирает все данные в отдельный файл и отправляет руководителю отдела — и он всегда в курсе, выполняются ли проекты в срок.
Помогают стимулировать продажи. ИИ-агенты могут написать рекламные рассылки, скрипты продаж ваших продуктов, а редакторам или маркетологам остаётся их только отредактировать. Также нейросети умеют генерировать изображения для постов, баннеров, сайтов — это помогает либо полностью заменить дизайнеров, либо платить им только за доработку уже созданных материалов.
Если усложнять ИИ-агента, то можно научить его автоматически генерировать разные виды рекламных коммуникаций на основе одного текста: посты для соцсетей, баннеры, статьи. Всё это — с иллюстрациями.
👉 Маркетинговое агентство внедрило ИИ-агента, который автоматически создаёт контент для социальных сетей, баннеров и рассылок. Копирайтер сам пишет исходный текст, а нейросеть адаптирует его под нужные форматы. Из-за того, что исходник формирует человек, тексты почти не нужно исправлять — и сотрудник тратит на 50% меньше времени на работу.
👉 Сеть кофеен обучила ИИ-агента генерировать картинки для рекламы в фирменном стиле. Теперь вместо штатного дизайнера работает фрилансер — он только дорабатывает созданные нейросетью изображения. Компания экономит 85 000 ₽ в месяц.
Преимущества и недостатки готовых, «коробочных» ИИ-агентов:
✅ На разработку уйдёт не так много денег. Это уже созданные агенты, которые останется только адаптировать под ваш бизнес: например, синхронизировать с системой учёта или CRM. Цена будет зависеть от задач, которые вы захотите решить.
✅ Готовые ИИ-агенты уже протестированы — накладок будет минимум. Как правило, готовые нейросети уже использовали другие предприниматели. И если возникали неполадки, агентов уже доработали.
❌ Не получится использовать агентов для решения нетривиальных задач. Такие нейросети умеют выполнять самые востребованные функции, если у вас другой запрос — нужно будет разрабатывать агента с нуля.
❌ Таких ИИ-агентов трудно синхронизировать между собой. Если внедрять несколько агентов, то они не смогут обмениваться данными и будут работать отдельно. Если вы хотите создать систему агентов, нужно будет искать другие способы разработки и внедрения ИИ.
На правах рекламы ООО «Эвотор» 2RanykqcwjF
🤖Уникальные ИИ-агенты, разработанные под узкие бизнес-задачи
Это нейросети, которые создаются для конкретного бизнеса: например, чтобы совершать сложные логистические расчёты в конкретном регионе, прогнозировать выручку в зависимости от множества заданных параметров, собирать данные о клиентах или объектах по выбранным критериям.
Такого рода ИИ-агентов нужно разрабатывать с нуля — значит, затрат будет больше. От задачи будет зависеть цена: она может варьироваться от десятков тысяч до миллионов рублей.
Преимущества и недостатки уникальных ИИ-агентов:
✅ Можно решать уникальные задачи бизнеса. Разработка будет именно под ваш бизнес — не придётся довольствоваться половинчатыми решениями.
✅ ИИ-агент будет полезен в долгосрочных перспективах. Как правило, если вкладываться в такие разработки, то с расчётом, что результат сильно увеличит эффективность бизнеса.
❌ Придётся потратиться на разработку. Уникальные нейросети будут стоять немалых денег: аналогов нет, и программистам нужно писать код с нуля. А если задача сложная, требующая синхронизации с техникой, — на разработку могут уйти миллионы.
❌ Не получится внедрить решение мгновенно. Программистам нужно будет время, чтобы создать и протестировать новый продукт. Поэтому заложите от нескольких месяцев до года, чтобы увидеть результат вложений.
🕸️Мультиагентные системы
Это ИИ-агенты, которые внедряются в бизнес для решения спектра задач. По сути, это комплексная система, в которой агенты синхронизированы между собой и могут обмениваться данными — как между собой, так и с сотрудниками компании.
Можно сказать, что мультиагентные системы могут выполнять любые из задач коробочных нейросетей, а также специально разработанных для бизнеса агентов — только в комплексе. Например, одна нейросеть может анализировать данные о клиентах и решать, какую рекламу можно запустить. Вторая — писать тексты, а третья — создавать иллюстрации. Готовые рекламные материалы в нескольких вариантах система отправит маркетологу — и он решит, отправлять их или нет.
Такие системы можно синхронизировать с товароучётом, CRM и другими сервисами: нейросети будут вносить данные в вашу базу и получать их оттуда, чтобы выполнять свои задачи. Например, формировать планы на неделю, назначать совещания, собирать в интернете данные о клиентах.
Нейросети внедряют в бизнес компании, которые специально разрабатывают мультиагентные системы — они есть и в России. Например, GigaChat 2.0 от Сбера. Разработчики обещают, что ИИ-система способна решать множество задач: логистических, административных, юридических, маркетинговых.
Преимущества и недостатки мультиагентных систем
✅ Комплексный подход поможет решать сразу многие задачи бизнеса. У системы будут знания о ваших клиентах, сотрудниках, планах компании — она будет учитывать это в работе.
✅ Есть уже разработанные системы, не придётся тратиться на разработку с нуля. Затраты могут возникнуть только на этапе внедрения системы в бизнес.
❌ Пока системы работают неидеально. Без помощи человека всё равно не обойтись: системы могут закрывать многие рутинные задачи, но контролировать и проверять их всё же придётся.
❌ Не подходят для малого бизнеса. Это системы скорее для средних и крупных компаний со сложными бизнес-процессами.
Главное об ИИ-агентах
🤖 ИИ-агенты — нейросети, которые самостоятельно выполняют поставленные человеком команды. Главное их отличие — они работают автономно, без помощи человека. Нужно только правильно запрограммировать агента на старте.
🤖 Можно выделить три вида агентов: готовые ИИ-агенты для решения часто встречающихся бизнес-задач, ИИ-агенты, разработанные под узкие бизнес-задачи, и мультиагентные системы.
🤖 Готовые ИИ-агенты подойдут почти всем бизнесам: они стоят недорого и закрывают простые рутинные задачи. Их уже опробовали другие предприниматели — бери и пользуйся.
🤖 ИИ-агенты, разработанные под узкие бизнес-задачи, нужно будет разрабатывать с нуля. Нужно будет тратить сотни тысяч рублей и ждать от нескольких недель до месяцев, пока нейросеть будет готова. Преимущество — сможете решать специфическую задачу именно вашего бизнеса.
🤖 Мультиагентные системы — комплексная автоматизация бизнеса, агенты будут обмениваться данными между собой и с сотрудниками. Для внедрения обычно нанимают компании, которые такие системы разрабатывают.
Подписаться
На правах рекламы ООО «Эвотор» 2RanyoLXZiQ
Подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь на получение сообщений рекламного характера
Роботы и нейросети
785
867
929
946
652
4105
6650
Что скажете?