Технологии искусственного интеллекта – это уже привычные помощники для сотрудников. Речь в основном идет про ИИ-ассистентов, которые помогают человеку выполнять разные задачи. Но в мире нейросетей есть и другие решения для бизнеса – это автономные агенты, которые могут действовать сами. Давайте сравним эти две технологии, и возможности их использования в ежедневных бизнес-процессах.
Что такое ИИ-ассистенты и ИИ-агенты
На первый взгляд, эти решения похожи – оба используют большие языковые модели, помогают с задачами и экономят время. Но ключевое отличие в том, кто контролирует процесс, и кто принимает решения.
ИИ-ассистент
Инструмент, который подсказывает и помогает человеку, но не принимает самостоятельных решений. Выполняет задачи только по команде пользователя.
Примеры:
- Отвечает на вопросы, пишет тексты, помогает с подготовкой документов.
- GitHub Copilot. Предлагает фрагменты кода, ускоряя работу программиста.
- Встроенные помощники в CRM. Подсказывают менеджеру, какой клиент требует внимания, или предлагают шаблон письма.
Как это работает на практике? Менеджер по продажам получает уведомление о новом лидe в CRM. Ассистент предлагает варианты письма или составления коммерческого предложения. Менеджер выбирает, редактирует и отправляет. Человек остается в центре процесса, ИИ ускоряет и упрощает работу.
Главное: ассистент дополняет человека, а не заменяет его.
ИИ-агент
Самостоятельная программа, которой можно поставить цель, и она сама разбивает ее на шаги, принимает решения и взаимодействует с разными системами без постоянного контроля человека.
Примеры:
- AutoGPT, AgentGPT. Открытые решения, которые могут выполнять цепочку действий по поставленной цели.
- Корпоративные agentic-решения. Собственная программа, которая может автоматически проверять заявки, обновлять CRM, отправлять уведомления и формировать отчеты.
Как это работает на практике? Предположим, надо обработать все новые лиды за день:
- Агент проверяет новые заявки на сайте.
- Сортирует их по приоритету и отправляет персонализированные письма.
- Создает сделки в CRM и уведомляет менеджера только о наиболее перспективных лидах.
- В конце дня формирует отчет о проделанной работе.
Человек не участвует в каждом шаге, а контролирует результат, проверяя логи и отчеты. Главное отличие от ассистента: агент сам принимает решения и действует автономно, тогда как ассистент всегда ждет команды пользователя.
|
Критерий |
ИИ-ассистент |
ИИ-агент |
|
Контроль |
Всегда под контролем человека |
Частично автономен, действует сам |
|
Решение задач |
Выполняет задачи по запросу |
Сам разбивает задачи на шаги и выполняет их |
|
Применение в бизнесе |
Подготовка писем и коммерческих предложений; Генерация текстов для маркетинга; Подсказки в CRM и ERP |
Автоматическая обработка лидов; Проверка и обновление данных в CRM; Сбор информации и формирование отчетов |
|
Уровень автономности |
Низкий: человек всегда принимает решение |
Высокий: агент может действовать без постоянного контроля |
|
Риски |
Ошибки ограничены выводами / рекомендациями, легко корректируются человеком |
Может совершать действия с данными или отправлять письма без проверки, требует логирования и контроля |
|
Преимущества |
Быстро помогает человеку, снижает нагрузку |
Снимает рутину с сотрудников, экономит время и позволяет масштабировать процессы |
Как лучше внедрять ИИ-помощников
Вот несколько полезных рекомендаций для любого бизнеса – малого или большого.
1. Начните с ассистента
Это быстрый способ увидеть эффект без больших рисков. Технология помогает людям работать быстрее, но не берет на себя полную ответственность.
Примеры:
- Автогенерация ответов в CRM – менеджер получает готовые варианты писем и выбирает лучший.
- Помощь в подготовке коммерческих предложений – ассистент создает черновик, человек проверяет.
- Автоподсказки для специалистов – подсказки по действиям в системе, чтобы не тратить время на поиск информации.
Эффект виден сразу, понятно, что работает, а что нет.
2. Параллельно готовьте инфраструктуру для агентов
Агент действует сам, поэтому ему нужны правила, логи действий и тестовые сценарии. Также важно, чтобы он был связан со всеми системами, с которыми работает.
Пример: iPaaS-платформы помогают подключить агента к CRM, почте и аналитике, чтобы он выполнял задачи в рамках бизнеса и не делал ошибок.
3. Запустите пилот на одном процессе
Выберите простой и измеримый процесс, например: обработка лидов, подготовка отчетов или проверка статусов заказов. Запустите агента в тестовом режиме, измеряйте точность, время выполнения и экономию. Gartner предупреждает: многие проекты агентов пока не окупаются, поэтому тесты обязательны.
Итог: сначала ассистент, чтобы увидеть быстрый эффект, потом агент, чтобы снять рутину с сотрудников, но с тестированием и контролем.
Как управлять рисками при использовании цифровых помощников
- Ограничьте права агента: запрет на денежные операции, удаление данных, изменение тарифов.
- Ведите полные логи и уведомления на каждое критичное действие.
- Тестируйте на исторических данных.
- Поручите человеку контролировать процессы первые 3-6 месяцев.
- Обучайте сотрудников: как работать с ассистентом и как контролировать агента. Исследования показывают: компании, которые меняют процессы и учат персонал, получают больше выгоды от ИИ.
Могут ли технологии изменить внутренние процессы компании?
У ИИ-агентов потенциала больше, чем у ассистентов. Но многие проекты с агентами пока находятся на стадии эксперимента и требуют большой работы, прежде чем станут действительно надежными.
Также читайте:
