Где они уже полезны, а где лучше не спешить
В 2026 году интерес к искусственному интеллекту в российских компаниях стал более прикладным. Бизнес уже меньше смотрит на ИИ как на модную технологию и больше оценивает его через конкретный результат: помогает ли он быстрее обрабатывать заявки, снижать ручную нагрузку, упрощать доступ к знаниям и ускорять работу ИТ-команд.
Один из заметных трендов — ИИ-агенты. В отличие от обычных чат-ботов, они могут не только отвечать на вопросы, но и выполнять цепочку действий: искать информацию, классифицировать обращения, готовить ответы, помогать с аналитикой и подсказывать следующий шаг. Российские отраслевые источники также отмечают смещение фокуса от генеративного ИИ к агентным и мультиагентным системам.
Источник: CNews
Наиболее понятные сценарии применения ИИ-агентов сегодня — внутренняя поддержка, работа с корпоративной базой знаний, маршрутизация обращений, первичная аналитика, мониторинг и разбор типовых событий. Агент особенно полезен там, где есть повторяемый процесс, понятные правила и много ручной работы.
При этом запускать ИИ “везде и сразу” не стоит. Если в компании неактуальные инструкции, хаос в заявках, неописанные роли или плохо настроенные доступы, ИИ-агент не решит эти проблемы. Скорее наоборот — быстрее покажет слабые места процесса.
Отдельное внимание нужно уделять безопасности. Если агент работает с внутренними данными, заявками, доступами или бизнес-процессами, он становится частью корпоративного ИТ-контура. Значит, для него важны права доступа, журналирование действий, контроль качества ответов и защита данных.
Источник: CNews Security
Один из заметных трендов — ИИ-агенты. В отличие от обычных чат-ботов, они могут не только отвечать на вопросы, но и выполнять цепочку действий: искать информацию, классифицировать обращения, готовить ответы, помогать с аналитикой и подсказывать следующий шаг. Российские отраслевые источники также отмечают смещение фокуса от генеративного ИИ к агентным и мультиагентным системам.
Источник: CNews
Наиболее понятные сценарии применения ИИ-агентов сегодня — внутренняя поддержка, работа с корпоративной базой знаний, маршрутизация обращений, первичная аналитика, мониторинг и разбор типовых событий. Агент особенно полезен там, где есть повторяемый процесс, понятные правила и много ручной работы.
При этом запускать ИИ “везде и сразу” не стоит. Если в компании неактуальные инструкции, хаос в заявках, неописанные роли или плохо настроенные доступы, ИИ-агент не решит эти проблемы. Скорее наоборот — быстрее покажет слабые места процесса.
Отдельное внимание нужно уделять безопасности. Если агент работает с внутренними данными, заявками, доступами или бизнес-процессами, он становится частью корпоративного ИТ-контура. Значит, для него важны права доступа, журналирование действий, контроль качества ответов и защита данных.
Источник: CNews Security
Сейчас заказчики всё меньше спрашивают про ИИ как про модную технологию и всё чаще — про конкретный эффект. Где можно убрать рутину? Где ускорить сервис? Где помочь сотрудникам быстрее принимать решения? На старте лучше всего работают не самые громкие сценарии, а самые прикладные: поддержка, база знаний, маршрутизация обращений, первичная аналитика. Но важное условие — всё это должно быть встроено в ИТ-контур безопасно и управляемо
Дмитрий Старков.
Технический Директор Quality
Технический Директор Quality
Что в итоге:
ИИ-агенты уже могут приносить пользу в корпоративной ИТ-среде, но только при правильной точке входа. Начинать стоит с процессов, где есть понятные данные, повторяемые действия и измеримый эффект. В этом случае ИИ становится не экспериментом ради тренда, а рабочим инструментом для повышения эффективности ИТ и бизнеса.
ИИ-агенты уже могут приносить пользу в корпоративной ИТ-среде, но только при правильной точке входа. Начинать стоит с процессов, где есть понятные данные, повторяемые действия и измеримый эффект. В этом случае ИИ становится не экспериментом ради тренда, а рабочим инструментом для повышения эффективности ИТ и бизнеса.
