ИИ-агенты: новая рабочая сила, которая преобразует производительность бизнеса

В течение многих лет искусственный интеллект рассматривался как обещание долгосрочных изменений. Инструмент, который сможет автоматизировать и упростить процессы внутри организаций. Сегодня настал момент, когда это обещание начало принимать более конкретные очертания благодаря агентам ИИ. Речь идет о системах, способных автономно выполнять задачи, интерпретировать контексты, учиться и принимать решения в рамках рабочих процессов. То, что казалось далеким изменением, стало частью повседневной жизни нескольких компаний в регионе, которые используют их для сокращения времени, повышения производительности и освобождения команд от оперативной нагрузки. «Логика, лежащая в основе этого нового этапа, ясна. Раньше искусственный интеллект ограничивался анализом информации и предоставлением рекомендаций, теперь же агенты идут еще дальше и активно влияют на внутренние процессы. Интерес к этим инструментам растет по мере того, как компании ищут новые способы повышения эффективности и адаптации к высококонкурентной среде. Внедрение ИИ-агентов представляется ответом на эту потребность: они позволяют автоматизировать повторяющиеся задачи, сократить количество человеческих ошибок и повысить креативность команд. Но они также поднимают вопросы о будущем занятости и организации труда. В настоящее время некоторые компании принимают решение о внедрении этих систем. В финтех-компании MODO внедрение внутренних агентов повлекло за собой культурные изменения. Проект был реализован с помощью Jarvis, платформы, которая объединяет различных ИИ-помощников для поддержки различных сфер бизнеса. По словам Пабло Скольо, старшего вице-президента по развитию продуктов, стратегия заключалась в переходе к модели «AI First», в которой первым ответом на проблему должна была стать технология: «Отличительной особенностью является то, что агенты искусственного интеллекта не ограничиваются повторением одного и того же действия в ответ на стимул, как в случае традиционной автоматизации, а обладают уровнем адаптивности, который позволяет им интерпретировать контекст, учиться и генерировать различные результаты». Другим примером является компания Naranja X, которая также внедрила агентов с целью освободить рабочее время. С помощью NiXi AI, системы, разработанной для ответа на внутренние запросы финансового отдела, им удалось оптимизировать процессы, которые ранее требовали отправки писем, звонков и ручной проверки. Компания оценивает экономию в более чем 600 часов в месяц. «Агенты позволяют ускорить управление и освободить команды для задач, требующих большего анализа и творчества, одновременно укрепляя культуру сотрудничества», — говорит Кристиан Деферрари, руководитель отдела инфраструктуры. Со своей стороны, глобальная платформа Deel представила AI Workforce, набор агентов, которые автоматизируют критически важные функции, такие как управление заработной платой, лицензиями и проверкой контрактов. Среди них выделяются Payroll Detective, который выявляет аномалии в выплатах, и PTO Fairy, который автоматически анализирует запросы, выявляет пробелы в покрытии и ускоряет утверждение. По мнению Аарона Голдсмида, руководителя отдела продуктов компании, разница заключается в масштабе: «Невероятно, чего человек может достичь за рабочий день с помощью ИИ по сравнению с тем, что он может сделать без него. Экономия времени имеет огромное значение, делая команды более гибкими. Речь уже не идет о том, должна ли компания внедрять ИИ или нет, а о том, когда и как обеспечить его эффективную интеграцию в работу команд». Развитие агентов вызывает неизбежную дискуссию: влияние на занятость. Во многих секторах сохраняется опасение, что эти технологии приведут к сокращению рабочих мест. Голдсмид признает наличие напряженности: «Я твердо верю, что ИИ не пришел, чтобы заменить нас, но может случиться так, что кто-то останется без работы, если не будет знать, как использовать ИИ и внедрять его в свою повседневную работу, будь то в компании или в других сферах». Эта точка зрения повторяется во всех трех упомянутых случаях. В Naranja X подчеркивают, что дизайн агентов сохраняет схему «человек в контуре», где ИИ помогает, но окончательное решение остается за людьми. В MODO подчеркивают, что основное внимание уделяется не замене функций, а их перенастройке: агенты рассматриваются как поддержка, а не как замена. «Сегодня мы видим, что очень немногие должности могут быть полностью заменены ИИ. Ясно одно: эти инструменты могут повысить эффективность любой специальности. «Настоящая трансформация заключается в улучшении способа работы, а не в замене людей», — отмечает Сколио. «Помимо экономии времени и сокращения ошибок, внедрение ИИ-агентов сталкивается с двумя основными проблемами: обучение команд и формирование доверия. В технологических компаниях внедрение может происходить более естественным образом, но в традиционных отраслях важно, чтобы высшее руководство уделяло приоритетное внимание этим вопросам. Успех интеграции в значительной степени зависит от того, обладают ли сотрудники необходимыми навыками для работы с этими инструментами». Доверие также является ключевым фактором. Агенты обрабатывают конфиденциальную информацию и принимают решения, которые могут повлиять на критически важные операции. Поэтому организации разрабатывают протоколы безопасности, шифрование данных и постоянные аудиты».