В мире корпоративных технологий наступает новая эпоха — эпоха агентного ИИ (agentic AI). Об этом свидетельствует свежий отчет компании UiPath — одного из мировых лидеров в области автоматизации бизнес-процессов и роботизированной автоматизации процессов (RPA). Документ, подготовленный экспертами Томасом Дэвенпортом и Иэном Баркиным, раскрывает, как именно агентные системы начинают трансформировать бизнес-операции крупнейших компаний США.
UiPath — компания, специализирующаяся на платформах автоматизации, работает с клиентами по всему миру, помогая интегрировать искусственный интеллект, роботизацию и аналитику для повышения эффективности и снижения издержек. Основанная в 2005 году в Бухаресте, UiPath сегодня — один из крупнейших игроков на рынке автоматизации в мире.
Что такое агентный ИИ?
Агентный ИИ представляет собой новую ступень эволюции искусственного интеллекта: это автономные «агенты», способные планировать действия, принимать решения и взаимодействовать друг с другом без постоянного контроля человека. В отличие от традиционных моделей искусственного интеллекта, которые требуют постоянной настройки и надзора, агентные системы стремятся минимизировать участие людей в процессе выполнения задач. Благодаря технологиям генеративного ИИ и большим языковым моделям (LLM) агенты искусственного интеллекта (или интеллектуальные агенты) умеют понимать естественный язык, принимать решения в реальном времени и моментально выполнять необходимые действия. Это делает их особенно полезными там, где важна гибкость и быстрая адаптация.
Генеративный ИИ и LLM позволяют агентам вести естественную коммуникацию с людьми, легко выполняя задачи в клиентском сервисе или координируя процессы между различными системами. Благодаря развитию no-code платформ создавать и внедрять таких агентов теперь можно без глубоких технических знаний — что значительно упрощает интеграцию в существующие рабочие процессы.
ИИ-агенты могут не только общаться в реальном времени, но и взаимодействовать с другими системами или передавать отдельные задачи роботам. Это позволяет им быстро и эффективно справляться с комплексными операциями, обеспечивая стабильную работу бизнеса с высокой скоростью и точностью.
Такая модель соединяет в себе наработки из мира генеративного ИИ (GenAI), предиктивной аналитики, RPA и процессного майнинга, создавая интеллектуальные цепочки, способные автономно управлять сложными бизнес-процессами.
ИИ-агенты бывают разными — от простых исполнителей до сложных систем, способных самостоятельно принимать решения. Вот основные типы и их особенности.
Простые рефлекторные агенты действуют по принципу «сигнал-ответ»: они мгновенно реагируют на внешние стимулы без учёта прошлого опыта. Это быстрые и надежные помощники для задач с четкими правилами — например, автоматическая фильтрация электронной почты по ключевым словам. Однако такие агенты не обучаются и не адаптируются, поэтому подходят только для однотипных задач.
Модельные рефлекторные агенты работают чуть сложнее: они опираются на упрощенную модель окружающей среды. Это позволяет им учитывать контекст и прошлые взаимодействия, что особенно важно в динамичных, но предсказуемых условиях, например на производственных линиях.
Целеориентированные агенты строят свои действия вокруг достижения конкретной цели. Вместо следования жестким инструкциям они выбирают оптимальный путь к результату, подстраиваясь под изменения. В логистике, например, такой агент может самостоятельно корректировать маршрут доставки с учетом дорожной ситуации и погоды.
Агенты, ориентированные на полезность, стремятся не просто достигнуть цели, а сделать это с максимальной выгодой. Они оценивают варианты действий и выбирают наиболее выгодные. В клиентском сервисе такие агенты могут приоритизировать обращения от ключевых клиентов, повышая общую эффективность обслуживания.
Обучающиеся агенты со временем становятся все эффективнее. Они анализируют результаты своих действий и корректируют поведение на основе полученного опыта. Это делает их незаменимыми в сферах, где поведение аудитории постоянно меняется, например, в интернет-маркетинге.
Автономные ИИ-агенты сочетают в себе черты всех вышеперечисленных типов. Они способны самостоятельно управлять сложными процессами от начала до конца, адаптироваться к новым условиям и совершенствоваться в процессе работы. Пример — финансовые торговые агенты, которые анализируют рынки, оценивают риски и совершают сделки без участия человека.
Мультиагентные системы объединяют несколько агентов, которые работают вместе, а иногда и координируют действия с людьми. Такие системы особенно эффективны для управления сложными процессами, требующими коллективной работы и быстрой адаптации — например, в логистике для отслеживания грузов и оптимизации маршрутов в реальном времени.
Почему агентный ИИ стал актуален?
По данным отчета UiPath, более 90% ИТ-директоров в США проявляют сильный интерес к агентным технологиям, а 45% планируют инвестировать в них уже в 2025 году. Это неудивительно: традиционные модели ИИ достигли своего предела. Например, генеративные модели успешно создают контент, но испытывают трудности с интеграцией в корпоративные процессы и обеспечением безопасности данных.
Агентный ИИ решает эти проблемы: он способен интегрироваться с внутренними системами, работать с неструктурированными данными и принимать решения в реальном времени.
Какие выгоды ожидают бизнес?
- Согласно исследованию, ИТ-лидеры выделяют три ключевых преимущества агентного ИИ:
- Улучшение контроля над бизнес-процессами (58% респондентов),
- Рост интеграции между приложениями (53%),
- Автоматизация сложных бизнес-процессов (52%).
Одним из ярких примеров практического применения стала разработка в компании Fiserv: их агентный искусственный интеллект самостоятельно присваивает торговые коды компаниям, используя три взаимодействующих между собой компонента. В 99% случаев результат не требует проверки человека — впечатляющий скачок эффективности.
Несмотря на общий энтузиазм вокруг агентного ИИ, компании ясно осознают вызовы, с которыми им предстоит столкнуться на пути массового внедрения этой технологии. Одним из самых серьезных опасений остается вопрос безопасности данных: более половины ИТ-руководителей выражают обеспокоенность рисками, связанными с утечкой информации и киберугрозами. Дополнительным барьером становится высокая стоимость реализации проектов, что делает переход к агентным системам непростым решением для многих организаций. Также компании отмечают трудности, связанные с интеграцией новых решений в существующие ИТ-ландшафты, что требует дополнительных ресурсов и продуманной архитектуры внедрения.
Отдельное внимание уделяется вопросам этики и необходимости сохранить «человека в процессе» для принятия критически важных решений. Специалисты подчеркивают: особенно в регулируемых отраслях (банковская сфера, страхование) полный отказ от участия человека невозможен.
Как подготовиться к агентной эре?
UiPath советует компаниям идти поэтапным путем:
- Начать с тестирования агентных решений на безопасных, малозначимых процессах,
- Обеспечить тесную интеграцию новых систем с существующими ИТ-инфраструктурами,
- Вовлекать в проектирование агентных решений экспертов по безопасности и этике.
Также важную роль играет оркестрация: грамотное управление агентами через надежные платформы (например, RPA-решения) способно минимизировать риски и повысить доверие к результатам работы ИИ.
Агентный ИИ открывает перед интернет-маркетологами совершенно новые горизонты, превращая многие рутинные и аналитические процессы в почти полностью автоматизированные потоки. В эпоху, когда скорость реакции на тренды, персонализация коммуникаций и эффективное распределение ресурсов становятся конкурентным преимуществом, агентные системы могут стать настоящим катализатором роста.
Одной из ключевых возможностей агентного ИИ становится автоматизация создания и публикации контента. Используя когнитивные навыки планирования и принятия решений, ИИ-агенты способны не просто генерировать тексты или визуальный контент, а сами определять наиболее подходящие каналы для публикации, выбирать оптимальное время выхода постов и адаптировать сообщения под особенности разных аудиторий. Такой подход позволяет выстраивать более согласованную омниканальную стратегию без постоянного участия маркетологов.
Другим важным направлением становится персонализированная работа с клиентами в реальном времени. Агентные системы способны анализировать поведение пользователей на сайтах, в приложениях и социальных сетях, оперативно предлагать релевантные офферы или персонализированные акции. В отчете UiPath подчеркивается важность интеграции ИИ с бизнес-приложениями — это значит, что агент может одновременно обращаться к CRM, системам аналитики и рекламным платформам, обеспечивая целостную, персонализированную коммуникацию с каждым клиентом.
Не менее важна роль агентного ИИ в оптимизации сквозных рекламных кампаний. Благодаря способности действовать автономно, агенты могут в режиме реального времени перераспределять рекламные бюджеты между платформами, исходя из показателей эффективности. Такой динамичный подход «на лету» позволяет минимизировать потери и максимально использовать потенциал каждого канала продвижения.
Особый интерес представляет и способность агентных систем к самостоятельному выявлению трендов. В отчёте UiPath говорится о высокой ценности возможностей ИИ в анализе данных и построении выводов. Агентный ИИ может не только фиксировать изменения в поведении аудитории, но и прогнозировать новые направления спроса, предлагая своевременные корректировки в маркетинговых стратегиях. При этом агенты могут работать с огромными объемами неструктурированных данных, находить закономерности, которые еще не очевидны для человека, и даже инициировать тестирование гипотез без прямого указания со стороны специалистов.
Таким образом, агентный ИИ обещает вывести интернет-маркетинг на качественно новый уровень: от инструментальной автоматизации отдельных задач к созданию интеллектуальных маркетинговых систем, способных самостоятельно адаптироваться к изменениям среды, снижать операционные издержки и значительно ускорять достижение бизнес-целей.
Реализация таких возможностей, конечно, потребует серьёзного подхода к вопросам безопасности, прозрачности принятия решений и правильной интеграции новых технологий в существующую инфраструктуру — что подчеркивается в отчете UiPath как один из критически важных факторов успеха.
Уже в ближайшие годы агентные системы смогут самостоятельно управлять не только кампаниями, но и целыми воронками продаж — с минимальным участием маркетологов.
Сейчас (по состоянию на начало 2025 года) для интернет-маркетинга существуют решения, которые:
— используют генеративный ИИ для контента (например, Jasper, Writesonic),
— используют AI-платформы для оптимизации рекламы (например, AdCreative.ai),
— делают аналитику в реальном времени через AI-дашборды.
Но полноценные агентные системы, которые бы сами планировали, создавали и оптимизировали маркетинг от начала до конца пока в разработке. Именно такую картину рисует UiPath: агентный ИИ как следующий шаг после существующего GenAI.
По данным отчета UiPath (Оригинал можно скачать здесь), агентный ИИ — это не отдаленное будущее, а формирующаяся реальность. Компании, которые начнут адаптацию сегодня, получат значительное преимущество завтра. Для специалистов в любой области — будь то ИТ, маркетинг или операционный менеджмент — настало время понять суть агентной эры и начать строить стратегии вокруг новых возможностей.
