Смешанный талант: шесть ключей к успешному внедрению ИИ-агентов

Разница между приложением ИИ и системой ИИ-агентов заключается в степени автономности и типе ценности, которую они могут принести. Если ИИ отвечает на конкретные и реактивные запросы, например, резюмирует текст, рекомендует продукт или отвечает на запрос, и его действие на этом заканчивается, то система ИИ-агентов, напротив, работает ориентированно на цели и становится активной частью процессов: она может планировать шаги, координировать различные задачи, взаимодействовать с несколькими системами и выполнять действия от начала до конца под контролем человека. «Отчет Gartner за август этого года показывает, что к концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут интегрированы с ИИ-агентами, специфичными для каждой задачи, по сравнению с менее чем 5 % в настоящее время. По мере того как организации ускоряют цифровую трансформацию, ИИ с агентами выйдет за рамки индивидуальной производительности, устанавливая новые стандарты для командной работы и рабочего процесса за счет более интеллектуального взаимодействия между людьми и агентами. Индекс трудовых тенденций Microsoft 2025 указывает, что 86 % лидеров планируют внедрить цифровых агентов в течение следующих 12–18 месяцев, 37 % ожидают, что их команды научатся их обучать, а 29 % — что будут активно управлять ими в ближайшие годы. «Кроме того, согласно индексу глобальной готовности к внедрению ИИ от Salesforce, ожидается, что в ближайшие два года использование ИИ-агентов, работающих рука об руку с людьми, увеличится на 327 %, что приведет к росту производительности на 30 %. Страны, способные реализовать свой потенциал, будут иметь больше шансов возглавить эту новую волну преобразований. Этот индекс, который оценивает 16 рынков, на которых компания работает, по 31 показателю, ставит Бразилию (18,0), Мексику (15,3) и Аргентину (14,1) значительно ниже среднего глобального показателя (22,1) по общей готовности к внедрению ИИ-агентов, где США (39,7) лидируют в рейтинге из 50 стран. Впереди еще долгий путь. В этом контексте LA NACION поговорила с 7 ведущими технологическими игроками страны, которые сходятся во мнении, что внедрение ИИ-агентов станет ключевым фактором конкурентоспособности в следующем году. Они уже видят это в примерах использования, которые позволили добиться эффективности, автоматизации, экономии времени и ресурсов, о которых еще два года назад и думать не могли, с внедрением в банках, страховых компаниях, розничной торговле, государственном секторе, энергетике, здравоохранении и других областях. Из их опыта можно выделить шесть ключевых моментов для успешной работы с ИИ-агентами в 2026 году: «До недавнего времени использование ИИ в компании означало применение моделей, которые анализируют информацию и генерируют ответы: например, чат-бот, отвечающий на вопросы, или инструмент, который резюмирует документы. В этих случаях ИИ помогает, но не проявляет инициативу и не выполняет действия самостоятельно. В отличие от этого, эволюция в сторону ИИ-агентов идет еще дальше: эта система получает цель, решает, как ее достичь, взаимодействует с различными системами и действует автономно в пределах, определенных и контролируемых людьми. Можно сказать, что агент не только «думает», но и действует, связывая воедино задачи, которые раньше требовали постоянного вмешательства человека. Эти агенты состоят из модели ИИ, своего рода «мозга», четко определенной цели или роли, набора доступных инструментов (баз данных, приложений, с которыми он может взаимодействовать), правил и контролей, которые ограничивают и контролируют его действия, а также системы памяти и контекста, которая позволяет ему учиться на предыдущих взаимодействиях. Вместе эти компоненты превращают ИИ в субъекта, способного выполнять полные процессы. Кроме того, эти агенты могут взаимодействовать с самыми передовыми моделями ИИ. Луис Каро, руководитель команды Latam Cloud and IA Innovation в AWS, объясняет, что происходит эволюция в сторону «пограничных агентов», которые представляют собой автономные агенты ИИ, опирающиеся на самые передовые доступные языковые модели и предназначенные для рассуждений, принятия решений в несколько этапов, взаимодействия с существующими бизнес-системами и выполнения действий от начала до конца с минимальным вмешательством человека. Эти агенты обладают когнитивными способностями, позволяющими им понимать сложный контекст, планировать задачи, обрабатывать неоднозначные инструкции и работать с несколькими источниками информации. Кроме того, они учатся на своих ошибках и проверяют свою работу по ходу выполнения задач, что означает, что они постоянно совершенствуются», — объясняет он. Первый шаг к внедрению агентов не имеет ничего общего с технологиями, а связан с правильным выбором областей, в которых они могут оказать реальное влияние. «Внедрение успешного агента начинается с выявления реальной проблемы в организации. Не случайно, согласно Индексу тенденций на рынке труда 2025, 36 % аргентинских организаций уже используют агентов для автоматизации полных потоков в контексте, где 79 % работников заявляют, что у них нет достаточно времени или энергии для выполнения своей работы», — описывает Эзекиль Глински, директор по технологиям Microsoft Latin America. «Успешное внедрение ИИ-агентов требует горизонтального и совместного подхода со стороны всех подразделений компании и охватывает все иерархические уровни. Наталья Скалитер, генеральный директор Google Cloud Argentina, рекомендует составить план, разделив его на три уровня управления: стратегический уровень, где руководители и ИТ-лидеры являются основными менеджерами. Их роль — объяснить «почему» и «для чего». Технический и имплементационный уровень, на котором находятся команды, которые создают и поддерживают систему. В то же время, данные имеют решающее значение: они управляют «памятью» агента. А на уровне управления команды по безопасности и соблюдению нормативных требований являются стражами. К этому следует добавить важность внешней поддержки для внедрения и оптимизации в больших масштабах, поскольку компании обычно работают с экосистемой партнеров. «Качество и подготовка информации являются краеугольным камнем эффективности этих систем. Чтобы данные могли быть подключены и использованы агентами ИИ, они должны соответствовать ряду основных характеристик. «Основное условие заключается в том, что информация должна быть надежной и обширной, но также и актуальной для целей агента. Это означает, что, например, если агент предназначен для технической поддержки, ему нужны данные о технических проблемах и их решениях, а не о маркетинговых акциях», — объясняет Хосе Луис Варела, вице-президент по решениям Salesforce. Кроме того, чтобы агент мог взаимодействовать естественно и близко, его «язык» должен быть настроен с использованием большого разнообразия выражений. Такое разнообразие в настроечных данных позволяет агенту распознавать намерения пользователя даже при использовании необычных фраз. «По мере взаимодействия агента генерируются новые данные о его производительности и удовлетворенности клиентов. Эта информация имеет решающее значение для постоянного совершенствования и улучшения его «языка», способности реагировать и полезности», — добавляет Варела. Эмилиано Актис Дато, руководитель отдела по работе с клиентами в IBM Аргентина, Парагвай и Уругвай, вводит понятие «AI ready Data», то есть данных, готовых для искусственного интеллекта. Как и в любом управлении данными, это включает в себя цифровые активы, которые хорошо документированы, каталогизированы и имеют связанные с ними метаданные. «Особенность генеративного ИИ заключается в том, что мы в основном говорим о неструктурированных данных, которые априори кажутся более сложными для управления. Каждый документ должен иметь своего владельца, дату создания и срок действия, теги или индикаторы по теме, которую он затрагивает, категории, процессы, в которых он используется, и т. д. Ожидается, что эти документы будут храниться в централизованном месте с контролем доступа и разрешениями, позволяющими отслеживать и контролировать их качество», — описывает Актис. «Хотя это глобальная проблема, в Латинской Америке и в частности в Аргентине большинство компаний имеют задолженность по качеству и надежности своих данных и доступу ко всей неструктурированной информации, с которой они работают. Стремление перейти в эру ИИ заставляет многих недооценивать значение первого шага, который заключается в подготовке данных для их эффективного использования агентами. «Мы советуем клиентам не ждать, пока все данные будут готовы на 100 % для работы с агентами, потому что, если вы будете ждать, вы можете потерять конкурентоспособность по отношению к конкурентам. Мы рекомендуем работать с культурными вопросами комплексно и начинать с самых простых и небольших приложений, которые не требуют 100% упорядоченных данных. Добивайтесь этих «ранних побед» и параллельно работайте над надежной общей стратегией в отношении данных», — советует Луис Каро из AWS. «Очень важно, но часто недооценивается, с самого начала включать в стратегию ответственное и этичное использование ИИ. Это подразумевает механизмы мониторинга, «объяснимость» (система ИИ должна позволять человеку понимать и доверять ее решениям) и контроль качества, которые позволяют выявлять предвзятость, галлюцинации или неправильные решения до того, как они повлияют на пользователя или критический процесс. «Ключ к успеху — не быстрое строительство, а строительство с целью, надежностью и отслеживаемостью. Агент без управления — это всего лишь эксперимент, а управляемый агент — это решение», — описывает Виктория Мартинес Суарес, менеджер по развитию искусственного интеллекта Red Hat Latin America. По мнению эксперта, речь идет о полностью междисциплинарном подходе, где взаимодействие между бизнесом, инженерией, безопасностью и данными — единственный способ гарантировать надежность и эффективность агентов. «Доступность инструментов не следует путать с технической простотой: за хорошим решением стоят решения по архитектуре, оптимизации, конфиденциальности и соответствию требованиям, которые может гарантировать только технически сильная команда», — добавляет он. «Без людей, которые управляют данными, сотрудничают между отделами и готовы учиться, как перейти к этому новому «сосуществованию», невозможно создать агентов ИИ. ИИ не следует рассматривать как нечто внешнее или чуждое организационной культуре, а как фундаментальный инструмент, который помогает улучшить процессы и качество работы и облегчает принятие решений. Поэтому важно работать над преодолением сопротивления изменениям, поощряя внутреннюю культуру, которая ценит инновации и эксперименты, — менталитет, который должен пронизывать все уровни организации, чтобы стратегия с ИИ-агентами работала», — размышляет Габриэль Антело, вице-президент по технологиям Globant Enterprise AI. Глински из Microsoft добавляет, что эта эра агентского ИИ отражает эволюцию компаний в сторону так называемых «передовых предприятий», которые ставят ИИ в центр обслуживания людей и работают с гибридными командами, состоящими из людей и агентов. Согласно Индексу тенденций на рынке труда 2025, 8 из 10 аргентинских лидеров планируют внедрить агентов в 2026 году, а это означает, что каждый сотрудник должен будет научиться ими управлять. В этой новой, более динамичной структуре любой человек может стать руководителем агентов, управляя этими системами так же, как сегодня управляет инструментами, процессами или проектами. «По мере продвижения к глубоко технологизированной среде, отличительной чертой будет человеческое лидерство, необходимое для этой новой экосистемы. Стратегия 10-20-70 Boston Consulting Group (BCG) предполагает, что успех внедрения искусственного интеллекта зависит не столько от технологии, сколько от того, как организации управляют изменениями. Согласно этому подходу, только 10% усилий приходится на алгоритмы и модели ИИ, 20% — на данные и технологии, которые их поддерживают, а остальные 70% — на людей, процессы и культурную трансформацию. Теперь да. Готовы развернуть агентов в 2026 году?