ИИ-агенты — одна из самых обсуждаемых технологий сегодня. Отчеты называют их революцией, а новостные заголовки — заменой сотрудникам. Но за громкими заявлениями часто теряется главный вопрос: как именно это работает для бизнеса уже сейчас.

Для руководителя и инвестора важно не увлечься технологией, а понять ее практическую ценность. В каких случаях агенты действительно снижают затраты и ускоряют процессы, а в каких пока остаются лишь дорогим экспериментом?

Чтобы лучше разобраться в практической пользе ии-агентов, мы пообщались с Евгением Орловым — NLP lead в red_mad_robot!

А еще подготовили простой гайд, чтобы каждый смог попробовать, что такое ИИ-агент на самом деле!

Большие языковые модели умеют генерировать текст по запросу, но их возможности ограничены: они не планируют и не действуют сами по себе.
Агент — это следующий уровень. Он воспринимает задачу, анализирует данные из внешних источников, строит план действий, выполняет его и учится на опыте.

Представьте помощника, которому вы говорите: «Организуй мой график». В ответ на это он реализует следующий алгоритм.

1. Получает цель.
2. Собирает информацию из писем, календаря, контактов.
3. Строит план действий.
4. Сам рассылает приглашения и обновляет календарь.
5. Проводит работу над ошибками.

Такой цикл делает агента исполнителем, способным брать на себя реализацию задачи от начала до конца.
По сути — агент подключается к системам компании и делает за человека рутинную работу.

Агентов преимущественно делать на два типа по принципу их работы: Workflow и автономные. Разберемся ниже в чем разница.

Workflow-агенты
Это агенты, встроенные в четко описанный бизнес-процесс.

1. Действуют строго по шагам, заданным схемой: вход → обработка → выход.
2. Напоминают цифрового сотрудника, который всегда следует инструкции.
3. Выполняют действия вроде маршрутизации входящих писем по отделам, автоматической проверки кода по чек-листу или заполнения заявки в ERP-системе.

Преимущество этой технологии для бизнеса — надежность.
Такие агенты редко выходят за рамки сценария. Они подходят для задач, где риск ошибки должен быть сведен к минимуму. Но при этом главный их минус — ограниченность. Если процесс меняется, агента нужно перестраивать.

Автономные агенты
Это агенты следующего уровня, которые получают цель и сами решают, как ее достичь. У них нет четкой схемы действий, они комбинируют инструменты и сами настраивают процесс.

Пример таких агентов — ассистенты-разработчики вроде Cursor, которые могут исправить ошибки в коде, предложить новый подход или даже самостоятельно вести проект от задачи до релиза.

Плюс такого подхода для бизнеса — гибкость. Автономным агентам можно поручать больше задач, включая творческие и исследовательские. Очевидный минус — высокая цена ошибки и меньшая предсказуемость.
Пока что эта технология чаще тестируется в лабораториях и пилотах, нежели внедряется массово.

Агентов нельзя назвать универсальным решением. Да и как ИИ в целом — это все ещё инструмент для конкретных задач.
Их ценность проявляется там, где процессы рутинные, объемные и хорошо формализованы. Ниже — ключевые направления, в которых компании уже получают ощутимый эффект.

HR и управление персоналом
— Автоматизация скоринга кандидатов. Агент анализирует резюме и анкеты, отбирая наиболее релевантные.
— Оценка кандидатов после интервью. Агент формирует сводку на основе заметок интервьюера или записи встречи.
— Составление вакансий — генерация текстов с учетом требований компании и рынка.

Ключевая выгода: сокращение времени, которое HR-специалисты вынуждены тратить на рутину, ускорение найма, более прозрачная оценка кандидатов.

Документооборот и внутренние процессы
— Работа со сканами и неструктурированными данными — извлечение ключевой информации, заполнение полей.
— Оформление заявок и бюрократических процедур. Агент берет на себя заполнение форм в ERP или CRM.
— Маршрутизация писем. Автоматическое распределение входящих запросов в нужные отделы.

Ключевая выгода: снижение нагрузки на сотрудников, сокращение количества ошибок в документах, ускорение согласований.

Разработка программного обеспечения
— Проверка кода (код-ревью): агент запускается при создании merge request и оставляет комментарии по стилю, безопасности, стандартам.
— Автоматический патчинг: после классификации ошибок агент предлагает или даже сам пишет исправления.
— Поддержка всего цикла разработки (PDLC) — от анализа багов до подготовки релиза.

Ключевая выгода: значительное сокращение времени разработчиков на рутину, рост качества кода, снижение затрат на тестирование.

Поддержка и взаимодействие с партнерами
— Ответы на типовые запросы подрядчиков или клиентов.
— Мониторинг коммуникаций: агент отслеживает SLA, напоминает о сроках, закрывает стандартные вопросы.

Ключевая выгода: снижение нагрузки на поддержку, повышение скорости обслуживания клиентов и партнеров.

Компания ФСК, один из крупнейших девелоперов, столкнулась с типичной проблемой: поддержка и менеджеры тратят слишком много времени на ответы клиентам и подрядчикам, а сотрудники внутри компании — на поиск информации в громоздких документах.
Команда red_mad_robot помогла ФСК ускорить процессы и снизить количество ошибок при помощи смарт-платформы на базе двух ИИ-агентов.

Ниже мы пройдемся по основным вехам этого проекта и обсудим его значение для бизнеса. Если захотите углубиться в тему, прочитайте подробный кейс.

Первый агент берет на себя ответы на частые вопросы и разгружает техподдержку, таким образом помогая контрагентам и клиентам.
Второй — быстро находит нужные сведения во внутренних документах по запросам сотрудников.
Агенты не идут по заранее прописанному сценарию: они анализируют контекст запроса, понимают, какие данные могут быть полезны, и самостоятельно принимают решение, как искать и формировать ответ.

Главная сложность была в том, чтобы полностью исключить «галлюцинации» ИИ — ситуации, когда модель придумывает информацию, которой нет в реальности. Для бизнеса это критично: неправильный ответ, например о характеристиках квартиры, может привести к репутационным и финансовым рискам.
Поэтому команда сделала ставку на подход RAG — когда ИИ приоритизирует поиск ответов в настоящих документах компании.

Для этого системы сначала «прочитали» весь массив внутренних данных ФСК: PDF, инструкции, FAQ, таблицы, изображения.
Агенты распознавали структуру документов, выделяли смысловые части, выстраивали их в единую базу знаний и приводили в удобный формат для дальнейшего поиска. Эта работа вручную заняла бы недели, а агент справляется с ней за часы.

После обработки документы превращаются в удобное цифровое пространство, где информация представлена так, что ИИ может быстро и точно находить нужные фрагменты. Когда поступает запрос, система понимает, что именно спрашивают, выбирает нужную область знаний, находит релевантные документы, извлекает из них факты и только потом формирует ответ.

Если данных недостаточно, агент может повторить поиск или уточнить стратегию. Такой механизм делает ответы точными и исключает фантазии модели.

За два месяца получилось развернуть систему, которая обработала более миллиона токенов корпоративных знаний. Нагрузка на поддержку и коммерческий отдел снизилась на 30–40%. Контрагенты получают точные ответы быстрее, а сотрудники экономят время на работе с документами.

Этот кейс хорошо показывает, что верный подход к агентам поможет автоматизировать не отдельные операции, а целые процессы.

Агенты могут показаться универсальным инструментом, но на практике они подходят не для каждой задачи. Ошибки при выборе сценария или области применения могут обернуться потерей времени и бюджета.
Ниже простые правила, которые помогут сэкономить ресурсы

1. Хаос не автоматизировать
Агент не создаст порядок из ничего. Если процесс не формализован и сотрудники действуют каждый по-своему, внедрение агента только закрепит хаос. Пример: компания хочет автоматизировать обработку заявок, но сами заявки заполняются по-разному и нет единых правил их согласования. В итоге агент не поможет, а только усилит путаницу.

2. Потенциальная цена ошибки
Есть процессы, в которых ошибка агента критична. Например, завод хотел автоматизировать технологическую процедуру, но выяснилось, что ошибка может привести к аварии. Такие сценарии нужно исключать: агент уместен только там, где допустима определенная толерантность к ошибкам и есть человек для финальной валидации.

3. Выгода не всегда очевидна
Сэкономленные пять минут сотрудника не всегда имеют серьезный бизнес-эффект. Если нет параллелизации процесса, сотрудник просто переключится на другую задачу или потеряет время. Настоящая ценность появляется тогда, когда агент экономит часы работы команды или снимает нагрузку с целого подразделения.

4. Низкая готовность компании
Для внедрения нужны описанные процессы, понятная инфраструктура и доступ к системам. Если IT-ландшафт компании фрагментирован или основан на устаревших внутренних системах, интеграция может занять больше времени и ресурсов, чем сама разработка агента.

Руководителям важно понимать не только технические возможности агентов, но и их экономику. Внедрение — это инвестиция, и она должна быть оправданной.
Иногда она может считать напрямую в деньгах как экономика, иногда это решение продиктовано стратегией и следованием за трендом.
Но всегда нужно считать ожидаемый итог относительно затрат, ниже поговорим про экономическую составляющую

Частая ошибка — оценивать результат в сэкономленных минутах. Такой подход не дает реальной картины: сотрудник все равно останется на месте, и пять минут не превратятся в сокращенную ставку.

Как мы рекомендуем считать

— сокращение FTE* — когда агент реально заменяет работу одного или нескольких сотрудников;
— ускорение процессов — например, время прохождения заявки сокращается вдвое, и компания может обрабатывать больше данных без расширения штата;
— снижение ошибок — меньше штрафов, доработок и потери качества.

При этом важно учитывать стоимость самой работы агента — часто это платный доступ к моделям, инфраструктура для работы моделей и многие скрытые затраты, которое несет внедрение технологии.

Горизонт окупаемости
Для большинства проектов возвращаемость инвенстиций — это история от года. Редко, но можно оценить эффект за 6 месяцев.
Поэтому средний горизонт окупаемости может быть от 6 до 18 месяцев: первые месяцы уходят на пилот и тестирование, затем идет масштабирование и накопление эффекта. Важно заранее договориться о метриках: что именно будет считаться успехом — количество обработанных заявок, сокращенные часы работы, рост скорости обслуживания.

Но а что за горизонтом? Эффект масштаба!

Автоматизация одного процесса почти всегда тянет за собой соседние.
Например, если агент уже оформляет заявки, далее можно добавить агента для проверки документов, а затем — агента для анализа отчетов.
Через несколько итераций формируется система агентов, где каждый усиливает эффект другого. Экономия начинает расти нелинейно, и именно здесь компании получают максимальную отдачу.

Как не поддаться на иллюзию быстрого ROI?
Не стоит запускать агента ради символического эффекта. Если проект экономит считанные часы в месяц, а интеграция и поддержка стоят дорого, выгоды не будет. Здесь лучше ограничиться доработкой интерфейса или автоматизацией простыми средствами.

Считать экономику агентов нужно в с точки зрения замененных ролей, ускорения процессов и качества. Отдача приходит не сразу, но усиливается по мере масштабирования. Это стратегия вдолгую, а не быстрый выигрыш здесь и сейчас.

ИИ-агенты — инструмент автоматизации, который уже сегодня приносит пользу бизнесу. Они умеют выполнять конкретные действия внутри процессов и снимать рутинную нагрузку с сотрудников.

Но ценность появляется только там, где процессы зрелые и формализованные, где ошибка допустима и где есть понятный критерий выгоды. Попытка «поставить агента ради агента» оборачивается потерей времени и бюджета.
Для бизнеса главный вывод прост: начинайте с малого, считайте экономику и масштабируйте постепенно. Первые пилоты показывают эффект за несколько месяцев, а вдолгую именно система агентов может стать новым уровнем эффективности компании.