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:
Показатель | 2024 (факт) | 2026 (ожидаемое улучшение) |
|---|---|---|
Точность прогнозов | 11.53% | 24.30% |
Снижение потерь выручки | 9.83% | 20.95% |
Дни дебиторской задолженности (DSO) | 12.59% | 29.15% |
Время обработки кредиторки | 15.74% | 34.79% |
Время обработки дебиторки | 13.70% | 32.55% |
Снижение затрат | 11.89% | 28.89% |
Закрытие периода без участия человека | 7.55% | 23.37% |
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:
Показатель | 2024 (факт) | 2026 (ожидаемое = улучшение) |
|---|---|---|
Производительность сотрудников | 15,07% | 34,95% |
Уровень удержания сотрудников | 9,30% | 19,31% |
Эффективность обучения | 16,59% | 29,63% |
Удовлетворенность сотрудников (NPS) | 12,61% | 26,01% |
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.
Метрика | 2024 г. (факт) | 2026 г. (ожидаемое улучшение) |
|---|---|---|
Уровень выполнения заказов | 15,97% | 38,63% |
Время цикла «от заказа до оплаты» | 20,57% | 51,10% |
Оборачиваемость запасов | 12,95% | 34,28% |
Показатель «идеального заказа» (Perfect) | 13,79% | 42,65% |
Время сбора платежей | 18,64% | 47,61% |
Точность обработки заказов | 13,05% | 42,08% |
Удовлетворённость клиентов (NPS) | 15,66% | 50,45% |
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.
Метрика | 2024 г. (факт) | 2026 г. (ожидаемое улучшение) |
|---|---|---|
Соответствие закупочных процедур (compliance) | 17,75% | 36,33% |
Видимость расходов в реальном времени | 22,45% | 43,31% |
Бесконтактная обработка счетов | 25,11% | 49,10% |
Тактическая экономия на закупках | 15,42% | 34,28% |
Эффективность процесса закупок | 20,68% | 41,16% |
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.
Метрика | 2024 г. (факт) | 2026 г. (ожидаемое улучшение) |
|---|---|---|
Разрешение обращений через самообслуживание | 30,04% | 46,89% |
Время обучения (подготовки) новых агентов | 26,51% | 41,40% |
Сокращение операций до и после звонков | 25,27% | 44,63% |
Персонализированные ответы через самообслуживание | 35,57% | 52,85% |
Клиентский опыт (NPS) | 16,58% | 34,71% |
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.
