Искусственный интеллект перестал быть игрушкой для IT-отделов и стал инструментом для топ-менеджеров. Сначала ИИ анализировал данные, потом помогал создавать контент, а сейчас мы говорим об эпохе агентности — времени, когда ИИ-агенты становятся частью операционной модели бизнеса.
На прошедшей в начале июня конференции ИИ СОЧИКЕМП лидеры рынка финтех, InsurTech и девелопмента пришли к выводу — через 18 месяцев рынок разделится на два лагеря. Первые — кто уже встроил ИИ в бизнес-процессы. Вторые — кто безнадежно догоняет.
Ориентир для управленцев: по прогнозам Gartner и McKinsey к 2030 году до 80% операционных и тактических решений внутри компаний будут приниматься или готовиться ИИ-агентами, а не людьми с нуля.
Что такое агентный ИИ на языке бизнеса
Агентный ИИ — это набор специализированных агентов, встроенных в цепочку операций. Они анализируют данные, планируют шаги, общаются с клиентами, собирают отчеты и передают решения человеку либо исполняют их по заданным правилам.
Ключевое отличие от «бота второго экрана» — агенты становятся частью операционной модели, а не декоративным сервисом. В правильно выстроенной архитектуре каждый агент выполняет одну микро-задачу, а человек управляет оркестром и несет ответственность за финальный результат.
Правильно выстроенные агентные процессы позволяют снижать стоимость отдельного процесса на 30–60%, а его потенциал заработка — увеличивать в 3,5 раз за счёт скорости, масштабируемости и точности.
Практика: страхование
В страховании агентный ИИ закрывает ключевые операционные процессы — от контента до клиентского сервиса. Основатель "Полис Онлайн" и организатор ИИ СОЧИКЕМП Андрей Креер привёл на конференции три работающих кейса из своей практики.
Первый — конвейер ИИ-журналистов. Раньше написание качественных SEO-статей требовало цепочки: SEO-специалист — копирайтер — редактор. Сейчас выстраивается конвейер из агентов: аналитик, маркетолог, копирайтер, корректор, арбитр, редактор. Каждый делает свою микро-задачу. Результат: стоимость одной статьи упала с 15 000 до 2 500 рублей, а объём вырос с 50–60 до 1000–2000 статей в месяц.
Второй — BI-аналитика. Раньше построение сводного отчёта по продажам требовало месяцев разработки. Сегодня через ИИ за 24 часа можно собрать дашборд, который отвечает на любые вопросы команды: динамика премий, средний чек, доли по кураторам, срезы по городам. Андрей Креер подчеркнул: ни один разработчик не пострадал, компания просто сэкономила время и ресурсы.
Третий и самый амбициозный вектор — Zero-Interface страхование. Идея в том, чтобы клиент вообще не видел форм. Он загружает документы в чат, ИИ-агент распознает данные, доспрашивает недостающее, отправляет запрос в страховую по API и возвращает готовый полис. Продление, страховой случай — всё через диалог. По оценке Андрея Креера, это позволяет сократить операционные расходы на десятки процентов.
