AI-агент — это ИИ, который самостоятельно выполняет задачи: от составления плана до исполнения и проверки результатов после получения цели. Например, при запросе на расчёт расходов за месяц он откроет систему расходов, найдёт данные чеков и введёт их в требуемом формате — человеку нужно дать указание только один раз.
GMO интернет-группа сообщила, что уровень использования AI-агентов в бизнесе достиг 71,4 %. Благодаря этому рабочее время удалось сократить на 53,9 часа в месяц на одного сотрудника.
Важно понимать три ключевых момента, чтобы оценить, как AI-агенты меняют работу:
* механизм, при котором работа завершается после передачи цели;
* отличие роли от генеративного ИИ;
* расширение интеграции в бизнес-системы.
Генеративный ИИ («создающий ИИ») выдаёт текст или изображение и завершает работу. AI-агент («действующий ИИ») использует вывод для следующих операций. Например, генеративный ИИ сделает из записи расшифровку и краткое содержание, а AI-агент извлечёт из краткого содержания решения и внесёт задачи в инструмент управления по ответственным лицам.
AI-агенты всё чаще встраиваются в приложения как стандартная функция, а не как отдельные инструменты. Gartner прогнозирует, что доля бизнес-приложений с специализированными AI-агентами вырастет с менее чем 5 % в 2025 году до 40 % в 2026 году. Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025Gartner
AI-агенты могут выполнять 8 типов задач:
* сбор информации и обобщение исследований;
* составление протоколов и упорядочивание принятых решений;
* первичная обработка электронной почты и чатов;
* создание черновиков предложений и внутренних документов;
* агрегация данных и составление регулярных отчётов;
* согласование расписания и обработка заявок;
* ввод данных и сопоставление между системами;
* проверка кода и тестирование функциональности.
Вот несколько примеров задач, которые можно делегировать AI-агентам:
* сбор информации о пересмотре цен у трёх конкурентов: обход официальных публикаций, сбор данных о датах и процентах пересмотра в таблицу;
* обработка аудиозаписей совещаний: преобразование в текст, обобщение, выделение ответственных и сроков, регистрация в системе управления;
* первичные ответы на типовые запросы в почте и чатах (например, запросы на отправку документов, подтверждение расписания, повторную отправку сметы) — с последующим получением одобрения человека перед отправкой;
* создание черновиков предложений и отчётов на основе типовых структур и прошлых материалов (с указанием отрасли клиента, его проблем и желаемой ценовой категории — система формирует черновик с разделами «текущая ситуация», «проблемы», «решения», «структура», «расходы»);
* еженедельная или ежемесячная агрегация данных и формирование отчётов (с фиксированными источниками данных и условиями подсчёта, возможностью сверки с предыдущими значениями).
При этом есть задачи, которые нельзя доверить AI-агенту: принятие окончательных решений и несение ответственности за результаты; переговоры с сторонами, имеющими противоположные интересы; постановка задач без прецедентов; межличностные задачи, основанные на доверии; работы, требующие подтверждения на месте. Например, переговоры при конфликте интересов ведутся человеком с учётом динамики отношений и обстоятельств (например, при запросе повышения цен или пересмотре сроков поставки).
Для определения задач, которые можно делегировать AI‑агентам, используют четыре критерия:
1. Возможность вербализации процедуры.
2. Возможность возврата к исходному состоянию при ошибке.
3. Возможность проверки правильности результата.
4. Ограничение влияния задачами внутри организации.
Если хотя бы один критерий не выполняется, нужно пересмотреть процедуры и полномочия. Например, вербализация возможна для задачи сопоставления суммы в счёте с данными заказа и составления списка расхождений; невозможна для определения приоритетов на основе «атмосферы» дела.
Существует пять подходов к работе в эпоху AI‑агентов:
1. Передавать не указания, а цель и ограничения: вместо детальных инструкций — желаемое состояние и условия, которые нужно соблюдать.
2. Перед началом работы чётко формулировать предпосылки и критерии оценки (например, установить ограничение скидки в 10 % или правило не использовать числа без первичных данных).
3. Выполнять несколько задач параллельно: не ждать завершения одной задачи, а одновременно продвигать несколько — поскольку AI‑агенты не требуют участия человека в процессе выполнения.
4. Включать проверку результатов в свой рабочий процесс: выделять время на сверку чисел с исходными данными, проверку цитат по первоисточникам, фиксировать проверенные пункты и даты.
5. Сохранять отработанные процедуры в форме, пригодной для повторного использования: объединять цель, ожидаемый результат, условия и метод проверки в единый блок, давать ему название и накапливать такие блоки по разным видам работ — при совместном использовании в команде это обеспечит одинаковый уровень качества результатов.
По анализу Anthropic, в диалогах Claude.ai в ноябре 2025 года использование для дополнения человеческой работы составило 52 %, а для полной передачи работы — 45 % (Anthropic Economic Index report: Economic primitivesAnthropic). LINE Yahoo испытала поддержку генерации кода с помощью ИИ для около 550 инженеров и сократила время кодирования примерно на 1–2 часа в день на человека; затем решение развернули для около 7000 инженеров (LINE7,000AIGitHub Copilot for BusinessLINE).
По данным Всемирного экономического форума, к 2030 году появится 170 млн рабочих мест, исчезнет 92 млн, чистый прирост — 78 млн; при этом навыки 39 % работников изменятся или станут невостребованными (Future of Jobs Report 2025World Economic Forum).
В эпоху AI-агентов особенно ценятся следующие навыки:
* способность разбивать бизнес-процессы на отдельные операции;
* способность формулировать цели и ограничения;
* способность проверять результаты работы ИИ;
* способность координировать участников процесса;
* способность формулировать новые задачи.
При использовании AI-агентов в работе нужно учитывать четыре момента:
* заранее определить диапазон ввода конфиденциальной информации;
* ограничить права выполнения операций до минимально необходимых;
* сохранить этап проверки с учётом возможности ошибочной работы;
* ответственность за результаты несёт человек.
Бесплатный план сервисов AI позволяет выполнять несколько этапов по инструкциям, но есть ограничения по числу выполнений и подключаемым инструментам — для постоянного использования в работе нужно проверить условия корпоративного контракта. Неинженер может внедрить AI в работу — условие: возможность описать процесс в текстовом виде, знание программирования не требуется. Рекомендуется начать с выбора одной задачи за день: её процесс должен быть определённым и завершаться внутри компании.
С расширением зоны делегирования акцент смещается с быстрого выполнения задач на проектирование процесса и проверку результатов — эту роль должны выполнять люди, обученные проектированию и проверке, а не просто имеющие большой опыт. AI735.2GMO Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025Gartner Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027Gartner Anthropic Economic Index report: Economic primitivesAnthropic LINE7,000AIGitHub Copilot for BusinessLINE Future of Jobs Report 2025World Economic Forum
HOME
AI735.2GMO
□ この仕事の手順を、他人に渡せる文章で書けるか
□ 間違えた場合、気づいてから元に戻せるか
□ 出てきた成果物の正しさを、何と突き合わせて確かめるか
□ 誤ったとき、影響は社内にとどまるか
目的：来週の価格改定会議で使う比較資料をつくる
成果物：競合3社の価格を製品別に並べた表と、改定の傾向を3行でまとめた要約
条件：出典は各社の公式発表のみ。推測は書かず、確認できない項目は空欄にする
確認：表が完成した時点で集計方法を報告し、承認を得てから要約に進む
Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027Gartner
Подписаться в Макс
