Автономные агенты искусственного интеллекта помогают стартапам перейти от использования чат-ботов к реальным рабочим процессам, повышающим производительность и обеспечивающим рост.
На ранних стадиях развития стартапы обращаются к искусственному интеллекту, чтобы рационально использовать ограниченные ресурсы, автоматизировать рутинную работу и ускорить рост. Но для компаний с небольшими командами и ограниченным бюджетом задача состоит в том, чтобы найти инструменты, которые принесут немедленную пользу, а не экспериментировать с технологиями, которые усложняют процесс без очевидной отдачи.
Агентный ИИ становится одним из подходов к решению этой проблемы, позволяя стартапам выйти за рамки простых чат-ботов и перейти к автономным рабочим процессам, способным обрабатывать задачи в отделах продаж, операционной деятельности и поддержки клиентов.
Что такое агентный ИИ?
Традиционный ИИ и чат-боты часто анализируют данные для получения прогнозных данных или ответа на конкретные вопросы. Агентный ИИ идет дальше, обеспечивая автономные рабочие процессы .
Искусственный интеллект способен понимать бизнес-цели, анализировать бизнес-данные, планировать последовательность действий и выполнять задачи с различной степенью автономности, всегда с разрешения пользователя.
«При необходимости агенты могут поддерживать связь с людьми через разговорный интерфейс», — объясняет Патрик Пак, вице-президент группы по стратегии, разработке и проектированию ИИ в Oracle .
Для растущих предприятий автономные рабочие процессы могут быстрее и с меньшим количеством ошибок обрабатывать повторяющиеся операционные задачи, такие как сопоставление счетов-фактур, обновление заказов и проверка запасов.
Семь лучших инструментов искусственного интеллекта, которые каждый стартап должен оценить в первую очередь.
Инструменты искусственного интеллекта, приносящие наибольшую пользу стартапам, как правило, автоматизируют повторяющиеся операционные задачи, напрямую интегрируются с существующими бизнес-системами и демонстрируют явное повышение производительности, связанное с надежной базой данных.
Искусственный интеллект в качестве агента поддержки клиентов обрабатывает типичные запросы, сокращает количество обращений и обеспечивает более быстрое время ответа.
Инструменты автоматизации продаж и привлечения клиентов позволяют генерировать лиды, персонализировать сообщения и ускорять циклы сделок.
Платформы для обработки и извлечения документов автоматически анализируют контракты, счета-фактуры и внутренние файлы.
Системы поиска знаний на основе искусственного интеллекта позволяют командам быстро получать доступ к внутренним документам и информации компании.
Платформы для организации рабочих процессов и автоматизации агентской деятельности координируют задачи между системами и исключают ручные процессы.
Инструменты интеграции данных и аналитики объединяют данные компании, позволяя моделям искусственного интеллекта работать в точном контексте бизнеса.
Платформы управления и обеспечения надежности обеспечивают надзор, контроль соответствия нормативным требованиям и стабильность работы поставщиков по мере масштабирования внедрения ИИ.
В оперативных процессах агентный ИИ может объединять данные из разрозненных источников и обеспечивать принятие решений в режиме реального времени.
Рассел Фишман
Старший директор по управлению продуктами и работе с клиентами в сфере решений, NetApp.
Примеры применения ИИ в агентской среде: автоматизация продаж, операционной деятельности и работы с клиентами.
Agentic AI обеспечивает немедленную выгоду в продажах, операционной деятельности и обеспечении успеха клиентов, демонстрируя доказанное влияние на производительность и удовлетворенность клиентов.
Рассел Фишман, старший директор по управлению продуктами и работе с клиентами в NetApp , говорит, что в сфере продаж и обеспечения успеха клиентов агентный ИИ может непрерывно анализировать данные о взаимодействии, контракты и модели использования, чтобы заблаговременно выявлять возможности для расширения или риски оттока клиентов.
«В операционной деятельности агентный ИИ может объединять данные из разрозненных источников и обеспечивать принятие решений в режиме реального времени, подобно тому, как организации интегрируют видео, аналитику и операционные системы для мгновенной адаптации к меняющимся условиям», — говорит он.
Пак отмечает, что для команд по работе с клиентами агенты на основе ИИ могут анализировать настроения , расставлять приоритеты для проблемных учетных записей и запускать кампании по удержанию клиентов.
«Общим критерием во всех вариантах использования является автономность, основанная на событиях, которая сокращает объем ручных процессов и позволяет людям сосредоточиться на более важных задачах», — объясняет он.
Как рассчитать рентабельность инвестиций в инструменты ИИ, когда на счету каждый доллар
Дэвид Шубмел, вице-президент по исследованиям в области ИИ и автоматизации в IDC, говорит, что рентабельность инвестиций следует отслеживать с помощью операционных показателей — времени цикла, частоты ошибок, удовлетворенности клиентов и производительности, — а не только за счет снижения затрат.
«Начните с пилотных внедрений, измерьте исходные результаты и результаты после автоматизации, и расширяйте внедрение только после того, как будет продемонстрирована очевидная выгода», — говорит он.
Фишман добавляет, что стартапам и малым и средним предприятиям следует измерять рентабельность инвестиций не только с точки зрения экономии затрат, например, сокращения потребности в штатных сотрудниках за счет автоматизации, но и с точки зрения более широкого влияния на бизнес, такого как сокращение циклов продаж, ускорение итераций продукта и сокращение ручных рабочих процессов.
Создание собственной платформы ИИ для стартапа: интеграция без привлечения инженерных ресурсов.
Шубмел предлагает использовать платформы с готовыми коннекторами, интерфейсами с низким/нулевым уровнем кодирования и открытыми стандартами (включая MCP и A2A) для минимизации инженерных издержек.
«Отдавайте приоритет поставщикам, предлагающим надежные средства оркестрации, управления и поддержки для автоматизации, ориентированной на бизнес», — говорит он.
Пак утверждает, что организациям следует рассматривать решения, которые обеспечивают надежную интеграцию с существующими корпоративными системами и отдают приоритет настройке или минимальному объему кода для расширения возможностей бизнес-пользователей.
«Начните с узкоспециализированных, высокоэффективных сценариев использования, прежде чем переходить к более сложным и комплексным рабочим процессам», — говорит он.
При необходимости агенты могут поддерживать связь с людьми через разговорный интерфейс.
Патрик Пак
Вице-президент группы по стратегии, разработке и проектированию искусственного интеллекта, Oracle
Когда инструменты ИИ дают сбой: распространенные ошибки внедрения, которых следует избегать.
Пак предупреждает, что внедрение ИИ чаще всего терпит неудачу, потому что организации начинают с нечетких сценариев использования, низкого качества данных или нереалистичных ожиданий относительно того, что может дать эта технология.
Он утверждает, что организации могут избежать дорогостоящих ошибок, сосредоточившись на конкретных сценариях использования в операционной деятельности, обеспечивая качество основных и транзакционных данных, а также выбирая возможности ИИ, которые интегрируются непосредственно с существующими бизнес-системами, а не работают как отдельные инструменты.
«Начиная с целенаправленных пилотных проектов, заблаговременного согласования действий заинтересованных сторон и внедрения ИИ в повседневные рабочие процессы, шансы на успех значительно повышаются», — говорит он.
Узнайте больше: как малые и средние предприятия могут использовать центры передового опыта в области искусственного интеллекта для повышения эффективности.
Обеспечение устойчивости вашей стратегии в области ИИ в будущем по мере масштабирования бизнеса.
Фишман утверждает, что стартапам следует обеспечить устойчивость своих стратегий в области ИИ в будущем , создав интеллектуальную инфраструктуру данных, охватывающую различные местоположения, рабочие нагрузки и поколения, гарантируя соответствие меняющимся глобальным нормам, таким как Закон ЕС об искусственном интеллекте и сингапурская нормативная база в области генеративного ИИ.
«Хотя модели и возможности ИИ будут продолжать развиваться, именно устойчивость и адаптивность уровня данных обеспечивают долгосрочное конкурентное преимущество», — говорит он.
Это включает в себя способность соответствовать текущим требованиям законодательства и адаптироваться к будущим изменениям в нормативно-правовой базе по мере их возникновения.
Пак добавляет, что современная бизнес-система помогает разрушить информационные разрозненные хранилища, обогатить данные четким семантическим смыслом и позволить организациям извлечь больше пользы из ИИ.
«Это станет еще более важным по мере развития ИИ и попыток организаций внедрить более сложные сценарии использования агентного ИИ», — говорит он. Н. Эдди