Автоматизація складних бізнес-процесів відкриває новий рівень ефективності. Але щоб штучний інтелект справді приносив результат, компаніям доведеться змінити саму логіку роботи — не просто інтегрувати інструменти, а перебудувати процеси навколо агентів. Мовні моделі вже давно допомагають бізнесу у генерації текстів, підсумуванні даних та роботі з природною мовою. Та залишаються обмеженими: вони не пам’ятають минулі сесії, не зберігають контекст і не здатні до самостійних дій.
Це змінюють агентні системи — нове покоління штучного інтелекту, яке поєднує LLM з пам’яттю, плануванням, інтеграцією та автономністю. Такі агенти можуть розуміти цілі, розбивати їх на етапи, взаємодіяти з людьми та системами, адаптуватися в реальному часі та ухвалювати рішення без постійного нагляду. Це дозволяє не лише автоматизувати рутину, а й повністю змінити підходи до роботи.
Агенти не просто пришвидшують виконання завдань — вони змінюють саму структуру процесу. Завдяки паралельній роботі, адаптивності, персоналізованим рішенням і гнучкому масштабуванню агенти перетворюють процеси на більш ефективні й витривалі. Наприклад, у складній логістиці агент може прогнозувати попит, виявляти ризики, змінювати маршрути й вести комунікацію — без участі менеджера. Це не лише економія витрат, а й зниження викидів і підвищення якості обслуговування. В онлайн-торгівлі агенти вивчають поведінку клієнтів і пропонують потрібні товари, а в банківській сфері — підбирають персоналізовані фінансові продукти. У промисловості вони можуть автоматично запускати обслуговування обладнання чи активувати нові функції за підпискою.
Практичні приклади це підтверджують. Один із банків використав цифрові “фабрики” — агенти писали та тестували код, а люди координували їхню роботу. Це скоротило час на розробку більш ніж удвічі. У дослідницькій компанії агенти аналізували як внутрішні, так і зовнішні події, виявляли аномалії та пропонували пояснення — що зекономило мільйони доларів. А в іншому банку агенти допомогли кардинально змінити підхід до створення кредитних меморандумів, автоматично готуючи чернетки та пріоритизуючи перевірку — це пришвидшило ухвалення рішень на 30% і підняло продуктивність до 60%.
Але додавання агентів до старих схем не дає прориву. Якщо залишити структуру незмінною, результат буде лише помірним. Справжня трансформація можлива лише тоді, коли процеси перебудовують повністю — щоб агенти не просто виконували завдання, а діяли автономно, виявляли проблеми, ініціювали рішення і взаємодіяли з клієнтами напряму. У кол-центрі, наприклад, агенти можуть не тільки підказувати відповіді, а й самостійно виявляти причини звернень, оновлювати акаунти або повертати кошти. Людина підключається лише в разі винятків. Це дозволяє автоматизувати до 80% запитів і скоротити час реагування на 60–90%.
Щоб це стало можливим, потрібна не просто мовна модель, а нова архітектура — agentic AI mesh. Вона має бути модульною, розподіленою, незалежною від постачальника, здатною поєднувати агентів і моделі з різних джерел, масштабуватися та контролювати дії систем. Але головний виклик — не технічний. Найскладніше — це побудувати довіру. Як взаємодіятимуть люди й агенти, хто прийматиме рішення, як уникнути дублювання чи безконтрольного створення нових агентів — це питання культури, управління та прозорості. Довіра формується не через функціонал, а через зрозумілу логіку, передбачувану поведінку та органічну інтеграцію у щоденну роботу.
Сьогодні агентні системи перестають бути експериментом. Вони стають новим етапом еволюції штучного інтелекту. Але їхній справжній потенціал розкриється лише тоді, коли компанії не просто додадуть агентів до старих процесів, а переосмислять саму природу праці — в новій реальності, де люди та агенти працюють разом.
Авторка: Дар’я Бровченко
Немає коментарів:
Дописати коментар
Примітка: лише член цього блогу може опублікувати коментар.