AI-агенты для бизнеса: что это такое и какие задачи они могут выполнять

Обычный чат-бот отвечает на сообщение пользователя.

AI-агент может получить задачу, разобраться в контексте, обратиться к необходимым данным и выполнить последовательность действий в подключённых системах.

Именно поэтому AI-агенты становятся интересными для бизнеса.

Вместо отдельного помощника, который только разговаривает с клиентом, компания может создать цифрового исполнителя, который работает внутри конкретного процесса.

Например:

получить заявку → изучить клиента → квалифицировать → создать сделку → сформировать задачу → уведомить менеджера → проконтролировать следующий шаг.

Что такое AI-агент

AI-агент — это программная система, которая использует искусственный интеллект для выполнения определённой задачи или последовательности задач.

В зависимости от архитектуры агент может:

• получать информацию;

• анализировать её;

• использовать корпоративные данные;

• обращаться к внешним системам;

• принимать решения в рамках заданных правил;

• запускать действия;

• возвращать результат;

• передавать задачу человеку.

Главное отличие от обычного AI-чата заключается в действиях.

Чат:

«Какие документы нужны клиенту?»

Агент:

«Найди клиента, проверь его данные, определи необходимые документы и создай задачу ответственному сотруднику».

Границы между этими понятиями могут пересекаться, поэтому важнее смотреть не на название, а на реальные функции системы.

Условно архитектуру можно представить так:

Задача

↓

AI-модель

↓

Контекст и данные

↓

Инструменты

↓

Действие

↓

Результат

Например:

«Обработай новую заявку»

↓

AI анализирует сообщение

↓

получает данные из CRM

↓

проверяет историю клиента

↓

определяет категорию обращения

↓

создаёт задачу

↓

отправляет менеджеру результат.

Один из наиболее очевидных сценариев.

Представим компанию, которая получает 100 заявок в день.

Каждую заявку нужно:

• прочитать;

• определить потребность;

• проверить контакт;

• внести данные;

• определить менеджера;

• поставить задачу;

• иногда отправить дополнительный вопрос.

AI-агент может взять на себя значительную часть этой работы.

Сценарий

Клиент оставляет заявку:

«Нужен расчёт стоимости автоматизации отдела продаж для компании из 30 сотрудников».

AI определяет:

Тип клиента: B2BЗадача: автоматизация продажРазмер: 30 сотрудниковИнтерес: CRM / AIСледующий шаг: квалификация

После этого агент может:

• создать сделку;

• заполнить поля CRM;

• отправить клиенту уточняющие вопросы;

• назначить ответственного;

• подготовить краткое резюме менеджеру.

Компании получают сообщения из разных источников.

Проблема заключается в том, что информация оказывается распределена между:

• сайтом;

• Telegram;

• почтой;

• CRM;

• телефонией;

• формами;

• социальными сетями.

AI-агент может стать единым интеллектуальным слоем обработки обращений.

Например:

сообщение → AI → классификация → CRM → ответ → задача менеджеру.

Агент может работать с большим количеством документов.

Например:

письмо → вложение → распознавание → определение типа → извлечение информации → проверка → передача сотруднику.

Можно автоматизировать подготовку:

• коммерческих предложений;

• внутренних документов;

• отчётов;

• карточек клиентов;

• заявок;

• резюме договоров.

При этом документы, имеющие юридические или финансовые последствия, могут требовать обязательной проверки сотрудником.

Сотрудник задаёт вопрос:

«Какой порядок запуска нового клиента?»

Агент ищет информацию в корпоративных документах и формирует ответ.

Если система правильно настроена, сотруднику не приходится искать нужный файл среди сотен документов.

Это особенно актуально для компаний, где:

• много регламентов;

• большая база документов;

• часто меняются инструкции;

• сотрудники регулярно задают одинаковые вопросы.

Агент может выполнять роль интеллектуального интерфейса к корпоративным данным.

Например, руководитель спрашивает:

«Какие сделки сейчас требуют внимания?»

Система обращается к CRM и формирует ответ.

Или:

«Какие заявки остались без обработки?»

Агент проверяет данные и показывает список.

Это превращает обычные корпоративные системы из набора таблиц и интерфейсов в систему, с которой можно взаимодействовать естественным языком.

AI-агент особенно интересен, если процесс:

• повторяется;

• состоит из нескольких этапов;

• использует цифровые данные;

• связан с несколькими системами;

• требует анализа информации;

• имеет понятный результат.

Например:

заявка → квалификация → CRM → задача → уведомление

— хороший кандидат.

А:

один раз в год принять стратегическое решение

— совсем другой случай.

Иногда бизнес пытается использовать AI там, где достаточно простой автоматизации.

Например:

Если статус сделки изменился → отправить уведомление.

Для этого не обязательно нужен AI.

Обычная автоматизация будет:

• дешевле;

• быстрее;

• предсказуемее.

AI стоит использовать там, где появляется необходимость понимать неструктурированную информацию или выполнять интеллектуальную часть процесса.

Для серьёзного проекта обычно нужно определить:

1. Задачу

Что именно должен выполнять агент?

2. Источники данных

Откуда он получает информацию?

3. Инструменты

К каким системам может обращаться?

4. Ограничения

Что ему разрешено и запрещено делать?

5. Роли и доступы

Какие данные доступны конкретному агенту?

6. Контроль

В каких ситуациях решение должен подтвердить человек?

7. Логи

Какие действия агента необходимо сохранять?

8. Метрики

Как определить, что внедрение действительно принесло пользу?

Чем больше полномочий получает система, тем важнее контроль.

Для корпоративного решения необходимо понимать:

• какие данные использовались;

• какое действие было выполнено;

• кто его инициировал;

• какие системы были затронуты;

• какой результат получен.

Поэтому архитектура AI-агента — это не только AI-модель.

Это:

модель + данные + права доступа + интеграции + бизнес-правила + логирование + контроль.

Лучше начинать с ограниченного сценария.

Например:

Этап 1: агент обрабатывает только входящие заявки.

Этап 2: подключается CRM.

Этап 3: появляется автоматическая квалификация.

Этап 4: агент создаёт задачи.

Этап 5: подключаются дополнительные каналы.

Такой подход позволяет проверять систему постепенно.

Цена зависит от конкретной архитектуры.

Простейший AI-модуль может быть относительно небольшим проектом.

Корпоративный агент, который:

• работает с CRM;

• использует внутреннюю базу знаний;

• имеет несколько ролей;

• подключён к ERP;

• выполняет действия;

• ведёт журнал операций;

• работает в закрытом контуре,

— уже является полноценной программной системой.

Поэтому стоимость правильнее определять после описания процесса и архитектуры.

Начинать с технологии:

«Давайте подключим самую мощную модель».

Правильнее начинать с процесса:

«Какую работу сейчас выполняет сотрудник?»

Затем:

«Какая часть этой работы может быть передана системе?»

И только после этого выбирать архитектуру.

AI-агент — это не просто умный чат.

Это программный компонент, который способен работать с данными, использовать подключённые инструменты и выполнять последовательность действий внутри определённого бизнес-процесса.

Наиболее перспективные сценарии:

• обработка заявок;

• продажи;

• CRM;

• документы;

• корпоративная база знаний;

• аналитика;

• внутренние процессы;

• клиентский сервис.

Для бизнеса наиболее полезным обычно оказывается не универсальный AI-агент «на всё», а узкоспециализированный агент, который хорошо выполняет конкретную работу.

Разработка AI-агентов в ZELVEX

ZELVEX проектирует AI-агентов под конкретные процессы компании: от обработки заявок и продаж до работы с корпоративными данными и внутренними системами.

Проект можно начать с одного процесса, проверить его на реальных данных и затем расширять архитектуру.

Связанные материалы:

• AI для бизнеса

• AI для отдела продаж

• AI-консультант для сайта

• Автоматизация бизнес-процессов

• Как внедрить искусственный интеллект в компанию