Что такое ИИ-агенты, для чего они нужны и как бизнесу ими пользоваться

← Журнал

Все больше компаний не просто автоматизируют рутинные операции, но и вкладываются во внедрение ИИ-агентов, которые умеют поддерживать целые бизнес-процессы без участия сотрудников. По данным исследования Cloud.ru и НИУ ВШЭ, сегодня крупные компании тратят на запуск проектов с агентными системами около 10-50 млн рублей, что говорит о высоком интересе к новому решению.

Разберем, как пользоваться ИИ-агентами, чем они отличаются от обычных ИИ-моделей и какую пользу могут принести бизнесу.

Что такое ИИ-агент

AI-агент — это автономная система, которая воспринимает информацию, анализирует ее, принимает решения и выполняет действия для достижения цели. На данный момент это можно назвать высшей ступенью развития искусственного интеллекта.

Условно можно выделить три ступени развития ИИ:

• Базовые модели: например, Яндекс GPT или Gemini. Они отвечают на вопросы, создают текст, объясняют сложные вещи. Такая система может искать информацию в интернете, но работает только в рамках диалога: пользователь задал вопрос — модель ответила.
• ИИ с доступом к данным и сервисам. Такие системы подключаются к бизнес-инфраструктуре: CRM, базе клиентов, заказам, внутренним сервисам. Они могут не просто отвечать, а использовать данные компании и выполнять операции. При этом они по-прежнему действуют по запросу: пользователь инициирует действие, а система его выполняет.
• ИИ-агент: переходит от ответов на запрос к самостоятельным действиям и решениям. Агент получает задачу — например, обработать обращение или довести клиента до заявки, сам выстраивает последовательность шагов и доводит задачу до результата.

Например, AI-агент получает задачу: найти 10 подходящих кандидатов на вакансию инженера для компании по заданным критериям.

Он может:

• самостоятельно разложить задачу на последовательные шаги;
• подключиться к работным сайтам, отобрать релевантные резюме и отправить сообщения кандидатам;
• зафиксировать отклики и занести данные в CRM или HR-систему;
• повторять шаги, пока не наберется 10 кандидатов, готовых к собеседованию.

Именно этот цикл — от постановки задачи до ее выполнения — и отличает ИИ-агента от обычных ИИ-моделей. AI-агент — это почти виртуальный сотрудник, которому поставили задачу. Для бизнеса это означает переход от автоматизации отдельных действий к автоматизации целых процессов.

Виды ИИ-агентов

ИИ-агенты различаются по уровню автономности. Он показывает, насколько агент способен сам принимать решения и вести процесс — от выполнения отдельных задач до полной работы без участия человека.

Ассистирующие агенты. Работают в рамках конкретной задачи, но уже не ограничены жесткими сценариями. Они понимают смысл запроса, могут уточнять детали и гибко вести диалог. При этом агент не управляет процессом целиком — его задача ограничена одним этапом.

Полуавтономные агенты. Могут принимать решения внутри процесса и выбирать, как действовать дальше. Они анализируют контекст, используют данные из систем и помогают двигать задачу вперед. Человек в этом случае принимает финальные решения или подключается на ключевых этапах.

Автономные агенты. Самостоятельно ведут процесс от начала до результата. Они не только понимают запрос, но и решают, какие шаги нужно выполнить, и реализуют их — без постоянного участия сотрудника. Сотрудник подключается только в сложных или нестандартных ситуациях.

Какие типы задач решают ИИ-агенты

Компании чаще всего внедряют агентов в те процессы, где много повторяющихся действий, входящих запросов и ручной обработки данных. Все зависит от того, для чего нужен ИИ-агент именно вашему бизнесу. Рассмотрим, как работают ИИ-агенты в разных сферах.

Клиентский сервис и контакт-центры

Агенты помогают разгрузить операторов и ускорить работу с клиентами. AI-агент может принимать и совершать голосовые звонки, запоминает ход разговора, сам формирует персонализированные предложения, отправляет SMS с подтверждениями или дополнительной информацией, а после завершения звонка может фиксировать результат в CRM и формировать отчет по обращениям.

Например, клиент пишет в поддержку интернет-магазина: «Где мой заказ?» ИИ-агент запрашивает уточнение — номер заказа или телефон, проверяет статус доставки, отвечает клиенту и при необходимости предлагает решение. Например, связаться с курьером или оформить возврат. В результате клиент решает свой вопрос без участия оператора.

Для автоматизации всех процессов клиентского сервиса удобно использовать не отдельные инструменты, а единую платформу для коммуникаций. Например, интеллектуальные решения MANGO OFFICE позволяют автоматизировать обработку обращений с помощью голосовых роботов с ИИ-агентами, чат-ботов и ИИ-аналитики. Платформа объединяет звонки, чаты и мессенджеры в одном интерфейсе и помогает автоматизировать рутинные этапы клиентского сервиса.

Такие решения помогают бизнесу:

• автоматически принимать и обрабатывать все обращения;
• ускорять ответы клиентам;
• сокращать нагрузку на первую линию поддержки;
• контролировать качество коммуникаций с помощью речевой аналитики;
• собирать историю общения по всем каналам в одном окне.

Вот как работает голосовой робот с ИИ-агентом:

Для бизнеса это особенно важно в периоды высокой нагрузки: чат-боты, роботы и ИИ-агенты помогают масштабировать клиентский сервис без увеличения штата.

Продажи и лидогенерация

В продажах ИИ-агенты в первую очередь берут на себя первичную обработку обращений. Агент работает с входящим трафиком: принимает запрос, уточняет потребность и доводит клиента до следующего шага — заявки или контакта с менеджером.

Например, клиент пишет: «Сколько стоит внедрение CRM?» Агент не просто отвечает, а уточняет параметры: масштаб и специфику бизнеса, задачи, сроки. На основе полученных данных он формирует более точный ответ и оформляет заявку. В результате менеджер получает подготовленный лид: с понятной задачей, контактами и контекстом обращения. Это сокращает время на первичную коммуникацию и повышает шанс сделки.

Маркетинг

В маркетинге ИИ-агенты помогают управлять взаимодействием с аудиторией — от первого касания до повторных продаж.

ИИ-агенты в маркетинге могут сегментировать аудиторию по поведению и интересам, тестировать разные варианты рекламы, помогать в создании контента. А еще могут анализировать поведение пользователей — какие сообщения открывают, на что кликают, где теряются — и на основе этого корректировать коммуникацию.

Например, агент может составить контент-план, подготовить по нему посты в заданном стиле и публиковать их в социальных сетях по расписанию. Или самостоятельно сегментировать аудиторию и персонализировать email-рассылку под каждый сегмент.

Операционные процессы

В операционных задачах AI-агент — это способ автоматизировать рутину, которая отнимает время сотрудников: обработку заявок, работу с документами, перенос данных и контроль выполнения задач.

Например, агент может обрабатывать входящие документы: распознать данные из счета, сверить их с заказом в системе и передать на оплату. Если данные не совпадают — зафиксировать ошибку и отправить задачу ответственному сотруднику с пояснением.

В результате сокращается количество ручных операций, снижается риск ошибок и ускоряется выполнение внутренних процессов — от обработки документов до подготовки отчетности.

В HR-процессах ИИ-агенты помогают ускорить и упростить работу с сотрудниками — от найма до адаптации и обучения. Здесь много повторяющихся задач: ответы на одинаковые вопросы, первичный отбор кандидатов, сопровождение новичков. ИИ-агенты позволяют автоматизировать эти этапы и не нагружать HR-команду.

Например, кандидат оставляет отклик на вакансию. Агент анализирует его резюме, задает уточняющие вопросы, проводит первичное интервью и оценивает соответствие требованиям. Подходящим кандидатам он предлагает выбрать время собеседования и передает HR-специалисту уже отобранных кандидатов с кратким резюме и ключевыми параметрами.

В результате HR-команда тратит меньше времени на рутину, быстрее обрабатывает поток кандидатов и получает более структурированную информацию для принятия решений.

Примеры ИИ-агентов

На российском рынке есть много ИИ-агентов и платформ для разных отраслей и задач. Приведем несколько примеров таких решений.

Mymeet.ai

Российский ИИ-агент для онлайн-встреч и конференций. Сервис подключается к Zoom, Google Meet, MS Teams, Яндекс Телемосту и другим платформам.

Агент умеет:

• автоматически записывать встречу и делать расшифровку;
• определять спикеров и формировать саммари;
• формировать отчеты для продаж, HR и проектных команд;
• автоматически фиксировать задачи с дедлайнами и ответственными;
• очищать запись от шумов и слов-паразитов для более точной аналитики;
• анализировать содержание встреч: выделять инсайты, искать информацию в расшифровке через AI-чат.

Mymeet.ai интегрируется с календарями и CRM. Его часто используют в продажах, HR и управлении проектами, чтобы не вести заметки вручную.

Стоимость: Бесплатный тариф — 180 минут в месяц, платные начинаются от 850 рублей в месяц за пользователя.

DIVA

Российский ИИ-агент для продаж, клиентского сервиса и автоматизации коммуникаций. Платформа позволяет создать цифрового сотрудника без программирования.

Агент умеет:

• отвечать клиентам в Telegram, WhatsApp, MAX, Avito и на сайте;
• записывать пользователей на услуги;
• обрабатывать возражения и передавать данные в CRM;
• работать со звонками: проверять свободные слоты, назначать встречи и обрабатывать обращения;
• автоматически формировать отчеты, сохранять историю общения и делать расшифровки звонков.

DIVA поддерживает интеграции с ERP-системами, календарями и сервисами записи.

Стоимость: бесплатный тариф включает 1 агента, 1 канал и до 100 диалогов в месяц, платный тариф рассчитывается индивидуально под бизнес.

Марта AI от Битрикс24

Встроенный ИИ-агент внутри CRM, который помогает автоматизировать работу с клиентами, задачами и внутренними процессами компании.

Агент умеет:

• анализировать структуру CRM и предлагать изменения под задачи бизнеса;
• создавать поля в лидах и сделках, добавлять направления и этапы воронки;
• настраивать автоматические сценарии — уведомления, задачи, изменения статусов;
• выполнять команды на естественном языке — например, изменить воронку или логику обработки заявок;
• работать с задачами и коммуникациями внутри системы;
• составлять тексты, кратко пересказывать переписки и встречи.

Например, сотрудник может написать: «Добавь отдельное направление для корпоративных клиентов и настрой уведомление менеджеру после заявки» — и агент сам внесет изменения в CRM. В результате компания быстрее настраивает процессы и снижает нагрузку на сотрудников.

Стоимость: AI-функции входят в тарифы Битрикс24 — от 2 490 рублей в месяц за организацию.

Как создать, настроить и использовать ИИ-агента

Самый быстрый способ внедрения ИИ-агента — использовать готовую платформу для их создания. На таких платформах можно настроить простого агента самостоятельно или выбрать готового под свои задачи. А если нужен сложный ИИ-агент, платформа работает как внедренческое решение: агента настраивает команда сервиса под запрос компании.

Нейро42

Российская платформа для создания и запуска ИИ-агентов. Позволяет собирать агентов для поддержки, продаж и внутренних процессов, имея начальные навыки программирования. На сайте Нейро42 можно пройти обучающий вебинар по созданию ИИ-агентов. Платформа поддерживает интеграции с CRM, базами данных и внешними сервисами.

Тарифы: 7 дней бесплатно, далее от 1 000 рублей в месяц.

ASAI

Российская платформа для создания AI-агентов для продаж и коммуникаций. Позволяет запускать агентов для Telegram, WhatsApp, Avito и сайта, подключать CRM и автоматизировать обработку заявок. Есть готовые сценарии для бизнеса: например, ИИ-агент техподдержки или агент-продажник.

Тарифы: 7 дней бесплатно, далее от 5 000 рублей в месяц.

Docora AI

Платформа, где можно настроить ИИ-агента в диалоге, выбрать готовое решение или заказать внедрение. Подходит для автоматизации HR, клиентской поддержки, документооборота и внутренних сервисов. На базе Docora AI можно создавать агентов с разными ролями. Есть готовые агенты, в том числе с узкой специализацией: например, юридический агент, 1С-агент, тендерный агент.

Пример работы 1С-агента:

Тарифы: индивидуальный расчет.

Как запустить ИИ-агента: пошаговый подход

Чтобы протестировать ИИ-агента в бизнесе, лучше начать с одного сценария.

Шаг 1. Выберите конкретную задачу. Лучше взять один процесс, который повторяется и легко измеряется: например, обработку входящих заявок, первичную квалификацию лидов или подготовку регулярных отчетов.

Шаг 2. Опишите логику работы. AI-агент — это система, которой нужно задать понятные правила: что он должен делать, какие данные учитывать, как реагировать в разных ситуациях и когда передавать задачу сотруднику.

Шаг 3. Определите, с какими данными он будет работать. Нужно понять, откуда агент будет брать информацию и куда ее передавать. Это могут быть CRM, формы на сайте, мессенджеры, база клиентов.

Шаг 4. Выберите платформу и форму работы. Определитесь, будет ли это готовый агент, настройка силами вашего IT-специалиста, или нужна разработка и внедрение под ключ.

Шаг 5. Запустите пилот. На первом этапе лучше, чтобы сотрудник проверял действия, которые выполняет AI-агент — это помогает избежать ошибок и убедиться, что все настроено правильно.

Как проверить эффективность внедрения интеллектуального агента

Эффективность работы с ИИ-агентами нужно оценивать по тому, как он влияет на бизнес-показатели. Внедрение — это инвестиция, и ее результат должен быть измеримым.

Какие показатели смотреть:

• Сокращение FTE (Full-Time Equivalent). Показывает, какую часть работы сотрудников берет на себя агент. Например, если раньше для обработки обращений требовалось пять менеджеров, а после внедрения тот же объем закрывается силами трех — это прямой экономический эффект.
• Ускорение процессов. Нужно оценить, насколько агент сокращает время прохождения задачи — от первого обращения до результата. Например, если заявка раньше обрабатывалась 30 минут, а теперь — 10, это напрямую влияет на выручку, особенно в потоковых бизнесах.
• Снижение количества ошибок. Эффективная автоматизация должна уменьшать влияние человеческого фактора: меньше некорректно заполненных заявок, пропущенных обращений и потери данных. За счет этого снижаются издержки на исправление ошибок, и падают риски потери клиентов.

Краткий пересказ статьи от нейросети YandexGPT

Разбор статьи от ИИ Perplexity

← Читать Журнал