ИИ-ассистенты для бизнеса: что это и какие задачи решают

AI-агенты – ПО на основе ИИ. Они позволяют автоматизировать определенные задачи или целый их спектр, кооперируясь с иными интеллектуальными системами или пользователем.

Сейчас ИИ ассистент для бизнеса стал важнейшим элементом делового пространства. Малые предприятия применяют его для клиентской помощи, контроля за графиком, а крупный бизнес – анализирования промокампаний, информации.

Тема ИИ-ассистентов крайне актуальна: это хайп, инвестиции, внедрение в реальном бизнесе.

Но интеграция ИИ-агентов – сложный процесс, требующий учета многих факторов. Так, исследование Gartner показало, что 85% проектов ML не могут дойти до масштабного внедрения из-за проблем на стадии развертки. А согласно статистике Deloitte, 68% проектов по интеграции ИИ становятся неуспешными из-за неоправданно высоких ожиданий, неправильно обозначенных задач.

Что значит AI-агент

Это сложная система из 1 или нескольких AI-моделей, создающаяся под определенную цель и далее действующая самостоятельно, учитывает внешнее окружение и способна настраивается автономно.

В отличие от стандартных ботов, лишь следующих заранее установленным алгоритмам, ИИ-агенты могут адаптироваться, проводить анализ и сами принимать решения на базе комплексной информации. Структура AI-агента:

• AI-модель.
• API для сотрудничества с иными системами.
• Логика для кооперации со средой.
• Хранилище сведений для обучения, адаптирования.

При этом есть масса типов ИИ-агентов:

• С памятью – аудиоассистенты, запоминающие прошлую практику взаимодействия.
• Реактивные – чат-боты, действующие по загруженной инструкции, заданному алгоритму.
• Целеполагающие – GPS-навигаторы, доводящие пользователя до цели более быстрым путем.
• Агенты-оптимизаторы – большинство ПО, аккумулирующего различные таск-менеджеры, календари, трекеры для облегчения работы.
• Утилитарные, оптимизирующие свои манипуляции для максимизации конкретной опции полезности.
• Обучающиеся – повышающие свою производительность на базе обратной связи, опыта.

Как AI-агенты работают: сравнение с AI-моделями

AI-модель не оснащена интегрированным функционалом для осуществления манипуляций или кооперации с окружением. Например, клиент не сможет дать такому ИИ задание внести напоминание в календарь, поскольку у AI-модели для этого просто нет инструментария. Таким образом, AI-ассистент = модель + действия + интерфейсы.

Задачи, которые решают AI-агенты

ИИ-агенты могут, например:

• Проводить сбор сведений из различных источников (текст, аудио, видео), а для реализации цели применять специализированные нейросети и транскрибаторы.
• Форматировать и анализировать большую базу информации. Допустим, сегментировать аудиторию по конкретному признаку или извлекать из нескольких таблиц данные и формировать новую БД.
• Совершать звонки и отвечать на них, в том числе отправлять короткие сообщения. Голосовой помощник способен вносить в свою память ход беседы, имитировать интонации человека, разговаривать на любом языке, давать индивидуальные рекомендации пользователям. Далее аудиоассистент компилирует статистику в отчетной форме и перенаправляет информацию в CRM.
• Получать и отправлять файлы. Например, обмениваться баннерами с прочими ИИ-ассистентами.
• Генерировать «человеческий» разговор в переписке, имитируя даже обиходные фразы и междометия, для применения в мессенджерах и email-переписке.
• Выполнять роль персонального секретаря. ИИ-ассистент-помощник для бизнеса сможет зарезервировать место в отеле и расплатиться за него, организовать трансфер, после чего все операции внести в календарь с уведомлением.
• Генерировать видеоматериалы и алгоритмы.
• Создавать профили в социальных сетях и вести их.
• Автоматически планировать встречи с учетом загрузки.
• Корректировать текст для улучшения стиля письма и исключения ошибок.
• Определять приоритетные дела из их перечня на базе активности клиента.
• Автоматизировать документооборот.
• Оптимизировать деловые процедуры.

ИИ-помощники могут взаимодействовать с внешними системами: учетными, БД, CRM, платежными. AI-ассистенты могут назначать встречи, группировать лиды и даже организовывать предварительные презентации.

Примеры бизнес-сценариев: лидогенерация в любой нише, автоматизация продаж, автоматизация HR (подбора сотрудников), автоматизация техподдержки.

Кейсы применения

Приведем кейсы по отделам:

1. Поддержка. Использование ИИ-агента Zendesk AI для автоматизации техподдержки онлайн-магазина, который способен консультировать о товарных позициях, правилах возврата, статусе заказов и моментально группировать вопросы клиентов, генерировать реплики и перенаправлять трудные случаи менеджеру. В итоге время ожидания клиентов уменьшается, увеличивается CSI-кооперация с технической поддержкой.
2. Рекрутинг. ИИ-ассистент HireVue способен автоматизировать анализ резюме, проводить ознакомительные собеседования и консультировать кандидатов. Так, благодаря такому AI-помощнику компания Unilever смогла сократить срок рекрутинга на 75%.
3. Маркетинг и реклама. Bannerbear может создавать адаптивные дизайны под различные площадки на базе получаемой информации. Adzooma способен оптимизировать маркетинговые стратегии, генерировать ключевики и отчетные формы о результативности бизнеса. В «AI-ассистенте» есть ИИ-помощник «Контекстная реклама», генерирующий адаптированные под клиентуру коммерческие тексты, которые можно выгружать и добавлять в Adzooma для настраивания промокампании. Также «AI-ассистент» включает «Лайны», генерирующие баннерную рекламу, которую можно залить в Bannerbear и получить адапты для различных площадок.
4. Креатив. Runway ML для генерации графических материалов и видеороликов ускоряет создание анимации и монтаж, может удалять шумы и объекты. Kaedim для генерации 3D-моделей способен преобразовывать 2D-картинки в 3-мерные, оптимален для геймифицированного дизайна, визуала и игровой архитектуры.

Использование AI-агентов имеет сразу несколько эффектов: уменьшение издержек, ускорение бизнес-операций, повышение точности деловых процессов.

Форматы внедрения

Внедряться ИИ-ассистент может в разных форматах:

• Площадка SaaS.
• Онлайн-сервис с API.
• SDK (Software Development Kit).
• TensorFlow Lite – инструментарий для внедрения AI-агента в приложения для смартфона.

В качестве примеров можно привести связку OpenAI с фреймворком LangGraph для управления AI-ассистентом, обеспечивающую оптимизацию между функциональностью и легкостью внедрения ИИ-агентов для бизнеса; интернет-сервис ElevenLabs API, позволяющий трансформировать текстовую информацию в аудио, а также новейшую интеллектуальную колонку SberBoom с голосовым ассистентом Салют.

Перспективы и риски

Тренды, которые ожидаются в следующие 5 лет:

• Углубленная кастомизация решений под определенные сферы.
• Усложнение задач, алгоритмов общения, интеграция в более системные бизнес-процессы.
• Интенсивное внедрение в медицинскую и образовательную сферу, в юриспруденцию.
• Совершенствование технологий.

При этом нельзя не отметить и проблемы: завышенные ожидания, слабая интеграция, путаница с RPA/ботами.

За маркетингом с пометкой «ИИ» нередко скрываются RPA-решения старого образца. На практике проекты с AI-помощниками все еще находятся на раннем этапе. Хайп на эту тему далеко не всегда соответствует получаемому результату, так как бизнес часто недооценивает расходы на обслуживание ИИ-систем и использует их недостаточно эффективно. В итоге все тормозится на пилотном этапе. Усугубляется ситуация тем, что нередко стандартные чат-боты и RPA-сценарии преподносятся как «новые AI-агенты».

По прогнозу Gartner, в 2028 году 15% рутинных рабочих операций будут выполняться AI-агентами самостоятельно (это настоящий прорыв в сравнении с нулевым процентом в 2024 году). Более того, в 33% корпоративного ПО будут интегрироваться агентные опции (текущая доля даже не дотягивает до 1%). Конечно, часть проектов определенно потерпит крах по причине неправильного подхода, но на долгосрочной дистанции сверхинтеллектуальные помощники станут незаменимы в бизнес-процессах.

Рекомендации для бизнеса

Дадим советы, как подходить к внедрению AI-ассистента:

• Перед началом разработки ознакомьтесь с лучшими онлайн-площадками для обучения – в сети можно отыскать эффективную подборка курсов по нейросетям.
• Лучше понять возможность и архитектуру ИИ-агентов.
• Перед тем, как приступить к техническим аспектам создания AI-помощника, нужно четко установить, какие именно задачи он должен решить и насколько полезен будет ИИ-инструмент для бизнеса.

Каждая кооперация с AI-агентом должна анализироваться и логироваться. Ключевые метрики для мониторинга:

• Точность ответов – доля правильных ответов ИИ-ассистента.
• Время отклика – усредненное время генерирования ответа.
• Степень эскалации – доля случаев перенаправления человеку.
• Удовлетворенность пользователей – отзывы и рейтинги.
• Стоимость за взаимодействие – издержки на API-вызовы.

Производственная эксплуатация ИИ-агента нуждается в непрерывном мониторинге ключевых метрик и быстрой реакции на проблематичные точки. Исследование MLOps Community демонстрирует, что фирмы с развитыми системами контроля ML-моделей на 40% оперативнее выявляют и ликвидируют проблемы.

Исследователи рекомендуют внедрять AI-помощника лишь там, где они смогут принести измеримую отдачу. А вместо интегрирования ИИ-инструмента в устаревшие бизнес-процедуры целесообразно тщательно проанализировать деятельность организации, ориентируясь на эффективность бизнеса в целом.

Для начала лучше использовать такие фреймворки, как GPT-4, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Microsoft Copilot Studio.

Выбор верной архитектуры крайне важен для успешности проекта. Новейшие ИИ-агенты построены на базе LLM (больших языковых моделей), но нуждаются в добавочных элементах для обеспечения функциональности и надежности.

Заключение

ИИ ассистент для бизнеса – это не модное течение, а фундаментальный прорыв, который способен сделать работу более эффективным, а бизнес – более конкурентоспособным. Интеграция AI-ассистентов не только позволяет автоматизировать простые повседневные задачи, но и открывает новые перспективы для развития. Доскональный подход к выбору и настраиванию ИИ-бота для бизнеса даст возможность свести к минимуму риски и добиться феноменальных результатов. Не нужно бояться нового: небольшие экспериментальные проекты позволят дать оценку потенциала и заложить базис для масштабного внедрения AI-агентов в будущем.

Изучайте, тестируйте, внедряйте ИИ-агента поэтапно!