AI-агенты — это эволюция от генерации контента по промпту к автономному выполнению задач.

Традиционные GenAI-инструменты работают реактивно: они отвечают на запросы, генерируют тексты или анализируют данные, но остаются изолированными от корпоративных систем и не могут действовать самостоятельно. Они — помощники человека, который выполняет задачу, но не исполнители.

AI-агенты же способны выполнять задачи от начала до конца: понимают свою роль и цели, разбивают их на подзадачи и могут делегировать их другим агентам-исполнителям. Агенты взаимодействуют с внешними и корпоративными системами — CRM, базами данных, API сервисов — учитывают контекст, который влияет на результат, и адаптируются к изменениям.

Например, агент способен самостоятельно работать по такой схеме:

Все это — без участия человека, если процесс полно и доступно описан в инструкциях для AI-агента.

По данным McKinsey, внедрение агентного подхода трансформирует процессы по пяти направлениям:

• Параллельные задачи. Агенты координируют несколько шагов одновременно, а значит можно не ждать, пока один сотрудник передаст задачу коллеге. То, что раньше занимало дни последовательной работы, AI-агент может выполнять за часы.
• Адаптивность вместо жестких правил. Агенты могут сами анализировать данные и в процессе работы менять приоритеты и выявлять аномалии до того, как все сломается. За счет этого процесс становится более гибким.
• Персонализация в масштабе. Раньше персонализация коммуникации с клиентами требовала ручной работы, а теперь агенты могут динамически менять подходы в зависимости от ситуации.
• Эластичность вместо фиксированных мощностей. Исполнительная емкость агентов расширяется или сокращается в зависимости от нагрузки и сезонности — без найма новых людей или простоя ресурсов.
• Устойчивость операций через автоматическое восстановление. Агенты отслеживают сбои и находят альтернативные пути решения задачи: например, перенаправляют поставки через другой порт при задержках или переключаются на резервные системы при отказе основных. Человека агент подключает только в критических ситуациях.

Чтобы AI приносил ценность, недостаточно встроить агентов в старые схемы работы. Эффект возникает, когда компании перестраивают сами процессы, распределяют роли между людьми и агентами заново.

Если просто «вшить» агентов в существующий порядок — они будут действовать как быстрые ассистенты: собирать данные, писать черновики, выполнять команды. Процесс при этом останется линейным и завязанным на человеке.

McKinsey показывает разницу подхода на примере call-центра:

Уровень 1: GenAI-ассистенты → улучшение на 5-10%
GenAI помогает операторам искать статьи, суммировать обращения. Например, Jay Copilot может интегрироваться с корпоративной базой знаний, чтобы сотрудники получали точные ответы без поиска по документам. Оператор работает быстрее, но логика процесса не меняется — человек по-прежнему принимает все решения.

Уровень 2: Агенты в существующем процессе → улучшение на 20-40%
Агенты классифицируют обращения, предлагают решения, автономно решают простые задачи. Но процесс не перестроен.

Уровень 3: Процесс переосмыслен под автономность → улучшение на 60-90%
Агенты проактивно выявляют проблемы клиентов, отслеживают паттерны, инициируют решение. До 80% инцидентов решаются автономно.

Не каждый бизнес-процесс требует полного переосмысления. Для стандартных повторяющихся операций с минимальной вариативностью достаточно простой автоматизации — например, расчет зарплаты по фиксированным правилам, согласование командировочных расходов, сброс паролей, распределение заявок между отделами по жесткой логике или ежедневное обновление таблиц по шаблону. Здесь эффект идет от снижения ручного труда.

А вот если процесс вовлекает несколько функций, часто выходит за рамки стандартных сценариев или критичен для бизнес-показателей — стоит задуматься о полном редизайне.

Главные сигналы к переосмыслению процесса:

• Высокие затраты на координацию между отделами
• Жесткая последовательность шагов, которая замедляет реакцию на изменения
• Постоянное участие людей в принятии решений там, где можно опереться на данные
• Возможности для динамической адаптации или персонализации

В таких случаях перестройка процесса вокруг способности агентов координировать действия, адаптироваться и обучаться дает гораздо больший эффект, чем простое ускорение старых воркфлоу.

McKinsey отмечает, что переход к агентному AI — это стратегическая точка перелома, которая переопределит, как компании работают, конкурируют и создают ценность.

При этом смену подхода невозможно делегировать — он требует лидерства CEO и включает три шага: завершение фазы экспериментов с аудитом пилотов, создание стратегического AI-совета для координации инвестиций и отслеживания бизнес-KPI, запуск первых проектов трансформации параллельно с построением технологического фундамента.

Ключевой сдвиг — от фрагментированных пилотов к системной трансформации бизнес-процессов. От изолированных AI-команд к кросс-функциональным командам. От экспериментов к промышленной реализации, спроектированной для масштаба с первого дня.

Главный вызов при этом — не технический, а организационный: выстроить схему взаимодействия людей и агентов, контроль автономности, управление ростом экосистемы агентов. Но когда стратегия определена и процессы переосмыслены, нужен технологический фундамент для реализации.

Сейчас 78% компаний используют GenAI, но большинство застряло на уровне ассистентов с улучшением в 5-10%. Агенты дают рост в 60-90%, но только при условии перестройки процессов под автономность.

Разница между этими цифрами — в готовности переосмыслить логику работы. Компании, которые сделают это первыми, получат преимущество. Их процессы будут быстрее и дешевле, причем это преимущество нельзя будет компенсировать наймом новых людей.