Содержание
Некоторые системы искусственного интеллекта умеют самостоятельно распознавать потребности клиентов, составлять стратегию их закрытия и следовать этой стратегии. Такие системы называют AI-агентами. Они имеют отличия от AI-помощников вроде Алисы и Siri и работают иначе, чем программируемые сервисы. Подробно о том, что такое AI-агенты, как они устроены и что умеют — в статье.
Что такое AI-агенты
AI-агенты — это независимые интеллектуальные системы, предназначенные для решения взаимосвязанных задач в одном процессе без участия оператора. Будучи внедренными в компанию, они помогают сотрудникам справляться с повседневными проблемами.
Например, привычные многим чат-боты реагируют на введенный пользователем запрос. AI-агент способен принимать решения независимо от действий пользователя согласно заданному алгоритму. Эти программы автоматизируют относительно сложные повседневные задачи: обслуживание заказчиков, анализ больших объемов данных, написание кусков кода вместо программиста или тестировщика. AI-агент “берет на себя” решение задачи от первого шага до окончания.
Выделяют следующие типы систем искусственного интеллекта с функцией принятия независимых решений:
- Простые реактивные — совершают действие после получения запроса от пользователя в чате или в формате диалога, не накапливают опыт, реагируют строго по заданным правилам.
- На базе AI-моделей — изучают данные в реальном времени и меняют свои действия, чтобы успешно решать задачи.
- Полностью автономные — умеют анализировать происходящее в окружающей среде, совершать самостоятельные действия и учиться.
- Мультиагентные — группа совместно работающих механизмов, решающих единую многоступенчатую задачу без потери автономности каждого агента.
Как устроены AI-агенты
Вот основные компоненты такой программной системы:
- Центр принятия решений. Этот модуль распознает нюансы запросов от пользователей, изучает их и отвечает в доступной форме. Агенты “рассуждают” над задачами по-разному, опираясь на конкретный перечень правил и алгоритмы машинного обучения.
- Прикладной программный интерфейс и ПО. Агент взаимодействует с внешними программными продуктами компании (часто это CRM), чтобы анализировать базы данных, обмениваться информацией с API. Для этого пишется специальный код и используется математический движок.
- Временное хранилище информации. AI-агент имеет модуль для запоминания данных.
Чтобы анализировать происходящее, эти механизмы собирают и распознают данные из окружающей среды, изучают их, решают задачи на основе запросов и ранее принятых решений, учатся на базе прошлого опыта, взаимодействуют с другими программами, копят историю и данные. Машинное обучение с подкреплением помогает искусственному интеллекту менять поведение, принимать все более рациональные и удачные решения.
При внедрении подобных модулей бизнесу важно учитывать следующие риски:
- Непредсказуемость с точки зрения кибербезопасности. Компании доверяют AI-агентам чувствительные данные. Уязвимыми к действиям мошенников могут быть интерфейсы ввода-вывода, источники данных с потенциально вредоносными файлами, протоколы обмена сообщений. Чтобы защититься от атак и утечек, необходимо постоянно отслеживать события безопасности, фильтровать запросы, закрывать доступ к основным компонентам системы, проверять реакцию механизма на имитацию действий мошенника, доверять решение критичных задач доверенным лицам, тестировать промпты на устойчивость к непроверенным шаблонам запросов.
- Ошибки в машинном обучении и зависимость от качества предлагаемых данных. AI-агенты учатся на базах данных, выбранных экспертом или полученных из интернета. В обоих случаях может быть выдана неправильная, неполная или противоречивая информация.
Для эффективной работы AI-агента необходимо определить круг приоритетных задач, подготовить сотрудников к работе с сервисом на базе искусственного интеллекта, определиться с бюджетом и сроками внедрения, продумать критерии оценки успеха от внедрения. После этого следует собрать экспертную команду сотрудников, запустить пилотный проект на конкретный срок, настроить его мониторинг и постепенно составить представление о бизнес-результатах внедрения. Важные этапы работы — описание новых регламентов и обучение персонала.
Что умеют AI-агенты
Использование этих систем повышает производительность бизнеса через сокращение времени на решение задач по таким направлениям:
- Обслуживание клиентов. Агенты умеют самостоятельно и без задержек принимать запросы от пользователей, не привлекая операторов. Они изучают обращения людей и подбирают выгодные решения.
- Реклама и продажи. В этих отраслях также пригождается умение агентов отслеживать поведение пользователей и создавать для них интересные решения. AI-системы умеют писать тексты для рассылок по электронной почте и генерировать другой контент.
- Финансы. Искусственный интеллект вычленяет подозрительные транзакции из общей массы и не допускает мошеннические действия. Еще он умеет изучать данные рынка и давать советы по инвестированию.
- Автоматизация внутренних процессов в компании. ИИ-механизм с независимым принятием решений изучает бизнес-метрики и использует полученные данные для составления отчетов.
По сведениям Google Trends, в 2024-2025 годах темпы внедрения AI-агентов в бизнес-процессы растут. Например, компания ServiceNow доверяет ИИ-системе обработку восьми из десяти обращений клиентов. Компания подключает механизм прямо к корпоративным мессенджерам и CRM, чтобы сотрудники быстрее и проще разбирались с рутинными задачами. В результате уменьшилось время ответа на запросы, клиенты в среднем стали более довольны обслуживанием, персонал разгрузился от части работ.
Юридическая корпорация Mike Morse переложила на AI-агента проверку юридических документов. В эту организацию ежедневно обращается около тысячи человек, все они присылают документы и данные. Искусственный интеллект проверяет их на 20% быстрее, чем сотрудники. Благодаря этому шагу продуктивность работников увеличилась почти на 40%, это положительно повлияло на доходность бизнеса и лояльность клиентов.
IT-компания “Первая форма” делегировала искусственному интеллекту часть рутинных менеджерских задач. Программа документирует и расшифровывает созвоны, резюмирует информацию. Она проверяет счет-фактуры и другие документы, безошибочно выделяет из них необходимые сотрудникам данные. Благодаря этому в компании упростился документооборот, сократилось количество ошибок при ручном вводе.
В банковской сфере AI-агенты обнаруживают мошенников и автоматизируют торговлю ценными бумагами. В ритейле они персонализируют рекомендации, в складском деле помогают управлять запасами и регулировать работу транспорта.
Будущее AI-агентов
Внедрение агентов способствует раскрытию потенциала бизнеса, помогает быстрее и проще справляться с огромными объемами данных и большими задачами. Ожидается, что в следующие 3-5 лет автономные системы искусственного интеллекта продолжат развиваться, и ими заинтересуются новые компании. AI-агенты станут более умными, гибкими, способными принимать рациональные и нестандартные решения в любых условиях.
Предположительно будет сделан упор на развитие мультиагентных моделей, где несколько механизмов искусственного интеллекта совместно находят ответы на вопросы в реальных условиях. От бизнеса будет требоваться четкая постановка целей для таких систем.
Пока создание эффективных и адаптивных агентов и мультиагентов — не самая простая задача для IT-индустрии. Вложения в развитие этой сферы будут повышать конкурентоспособность бизнеса в долгосрочной перспективе.
