Агентный рабочий процесс: как объединить ИИ, данные и процессы

В последние десятилетия цифровая трансформация в компаниях следовала четкой схеме: для каждого операционного узкого места приобреталось новое специализированное программное обеспечение. Результатом этой гонки за технологиями стало создание крайне фрагментированных корпоративных экосистем, в которых маркетинг, продажи, финансы и логистика функционируют изолированно.

С недавним появлением генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в залах заседаний советов директоров возникла новая проблема. В то время как руководство требует немедленного внедрения ИИ для снижения затрат и ускорения выполнения задач, ИТ- и операционные команды оказываются в ловушке повседневной рутины «тушения пожаров».

Главная корпоративная истина современной эпохи проста: искусственный интеллект не работает без структурированных процессов и централизованных данных. Чтобы выйти за рамки поверхностного слоя технологического «ажиотажа», организациям необходимо перейти от использования разрозненных инструментов к построению интеллектуальных рабочих процессов, так называемых агентных рабочих процессов.

Настоящее узкое место для бизнеса: разрозненные системы и данные, представляющие собой своего рода «островок»

Нередко компании используют до 15 различных платформ для управления своей деятельностью. Хотя каждая программа выполняет свою специфическую функцию, отсутствие бесшовной связи между ними приводит к серьезным искажениям в процессе принятия решений.

В недавнем выпуске Trend Off, ведущим которого был Фелипе Вассерман, директор по маркетингу компании Skyone, эта реальность была освещена в ходе подробного обсуждения влияния ИИ на бизнес-экосистему. Лукас Андраде, генеральный директор MIA и профессор ESPM, специализирующийся на оптимизации процессов и внедрении ИИ.

Лукас подчеркнул, как отсутствие интеграции приводит к хроническим расхождениям в показателях внутри организаций:

Когда каждый отдел анализирует бизнес, используя изолированный показатель (денежный поток, метод начисления, валовая выручка), руководство теряет истинное представление о финансовом отчете. Без «единого источника достоверной информации»любаяпопытка внедрения ИИ приводит к неточным ответам, вводящей в заблуждение информации и потере контроля.

Завершение ручного процесса: влияние автономных агентов на практике

Исторически автоматизация бизнес-процессов основывалась на жестких скриптах Python, макросах Excel или негибких условных потоках («если произойдет X, сделай Y»). Сегодня чистый разговорный ИИ и архитектура на основе LLM (Large Language Model) позволяют создавать автономных агентов, способных интерпретировать сложные команды, принимать решения в контексте и выполнять задачи от начала до конца.

В ходе подкаста Лукас Андраде проиллюстрировал этот эволюционный скачок, приведя в пример случай реструктуризации, который MIA провела в крупной юридической фирме, специализирующейся на трудовом праве.

История успеха: реорганизация операционной деятельности юридической фирмы

• Традиционный сценарий: получение заявок требовало от опытных юристов ручной проверки, оценки потенциала каждого дела, согласования гонораров, сбора подписей под контрактами и подготовки документов. Этот процесс занимал недели и отнимал техническое время высококвалифицированных специалистов.
• Решение на основе ИИ: была внедрена чисто разговорная система искусственного интеллекта через WhatsApp и аудиосвязь. Теперь автоматизированный агент работает от начала до конца: задает квалификационные вопросы, анализирует потенциал дела, ведет переговоры о гонорарах на основе заранее определенных условий, отправляет договор на платформу для подписания и отслеживает ход работы с потенциальным клиентом до завершения сделки.
• В результате время первоначальной обработки сократилось с 3 месяцев до 5 дней. Теперь юрист работает только на заключительном этапе процесса — стратегическом составлении ходатайства, что позволяет масштабировать возможности фирмы по предоставлению услуг без ущерба для качества.

Еще один яркий пример ранее невозможных способов автоматизации — обработка медицинских справок. Компании, получающие тысячи справок в месяц, часто не располагают достаточными человеческими ресурсами для анализа достоверности документов. Благодаря агентам искусственного интеллекта, подключенным к внешним данным, система может в режиме реального времени проверять данные в CRM-системе врача, сопоставлять данные и выявлять мошеннические изменения, что позволяет немедленно сэкономить средства и избежать трудовых издержек.

Интегрированная структура: как Skyone Studio обеспечивает рабочий процесс агента

Для автономной и безопасной работы агентов искусственного интеллекта в корпоративной среде технологическая инфраструктура должна поддерживать четыре фундаментальных столпа: интеграцию, централизацию, оркестровку и управление. Именно эта единая экосистема и составляет основу Skyone Studio.

Благодаря комплексному подходу, сочетающему iPaaS, Lakehouse, AI-агентов и разговорную бизнес-аналитику, Skyone Studio позволяет преобразовывать разрозненные данные в реальную стратегическую ценность.

Основные слои Skyone Studio:

• Единая интеграция (iPaaS): объединяет более 400 рыночных систем (таких как SAP, TOTVS, Salesforce, HubSpot и ZOHO CRM) без необходимости медленной или дорогостоящей ручной разработки.
• Управление данными (Lakehouse): организует структурированные и неструктурированные данные в единый источник достоверной информации, обеспечивая анализ, обогащение и непрерывное управление данными в режиме реального времени.
• Оркестрация агентов (рабочий процесс агентов): позволяет создавать и обучать виртуальных агентов, способных планировать действия, запрашивать корпоративные базы данных и автономно выполнять оперативные задачи.
• Многоканальная публикация: делает аналитические данные и интерфейсы ИИ доступными в тех каналах, где команды уже работают, таких как WhatsApp, Google Chat, Microsoft Teams и панели мониторинга бизнес-аналитики (Power BI и Metabase).

Как подчеркивается в официальном документе Skyone Studio: «Способность к рассуждению заключается в уникальности ваших данных, что позволяет моделям предпринимать автономные действия и выполнять сложные задачи в рамках рабочих процессов.

Профиль профессионала будущего: логическое мышление и умение задавать вопросы

В связи со стремительным развитием искусственного интеллекта в организациях возникает распространенный вопрос: заменит ли автоматизация человеческий труд?

Исторически сложилось так, что каждая технологическая революция устраняет рутинные задачи и открывает пространство для создания новых, более сложных требований. По мере того, как искусственный интеллект берет на себя операционную основу организационной пирамиды, ценность человеческого труда смещается от ручного выполнения задач к критическому мышлению.

дебатов Trend OffЛукас Андраде выделил два важнейших навыка, которые определят успех профессионалов в эпоху искусственного интеллекта:

1. Логическое мышление: понимание структуры данных и процессов. Умение мыслить в терминах информационной архитектуры и организации имеет решающее значение для обучения и управления инструментами автоматизации.
2. Умение задавать правильные вопросы: в эпоху, когда ответы стали доступны широкой публике благодаря искусственному интеллекту, конкурентное преимущество заключается в том, как вы формулируете проблемы.

Стратегическое сравнение: традиционный подход против единой платформы

Для наглядной визуализации преимуществ в эффективности, достигаемых за счет внедрения интегрированного решения, такого как Skyone Studio, по сравнению с традиционной ИТ-моделью, проанализируйте приведенную ниже диаграмму:

Следующий шаг: освободиться от инерции и осуществить трансформацию

Сегодня для компаний наибольший риск заключается не в неудачном тестировании технологии, а в застое из-за чрезмерного планирования. Современный рынок прощает управляемые ошибки, но не терпит нерешительности.

Консолидация данных и автоматизация процессов больше не требуют многомиллионных инвестиций или многолетней разработки с нуля. Благодаря поддержке таких мощных платформ, как Skyone Studio , и стратегическому направлению, ориентированному на решение реальных проблем бизнеса, ваша компания может выйти за рамки поверхностного уровня ИИ и возглавить цифровую трансформацию в своей отрасли.

Хотите еще глубже погрузиться в эту увлекательную дискуссию об искусственном интеллекте, данных и будущем бизнеса? Послушайте полный выпуск Trend Off на Spotify и ознакомьтесь с полной беседой между Фелипе Вассерманом и Лукасом Андраде!

Автор: Skyone