Поделиться
Денис Селезнев, «Первая Форма»: Масштабировать ИИ-агентов значительно проще, чем искать и обучать новых сотрудников
В условиях растущего рынка и нехватки квалифицированных специалистов на рынке труда, компании ищут способы оптимизации бизнес-процессов. Одним из наиболее перспективных направлений становится использование искусственного интеллекта (ИИ). Компания «Первая Форма», разработчик low-code BPM-платформы, представила решение — ИИ-агентов, способных автономно выполнять сложные задачи. Как они устроены и что умеют делать, в интервью CNews рассказал Денис Селезнев, генеральный директор компании «Первая Форма».
CNews: На рынке много решений, связанных с ИИ. В чем принципиальное отличие ваших агентов? И почему вы называете их «виртуальными сотрудниками»?
Денис Селезнёв: Чат-боты, как правило, созданы для простых диалогов: ответить на типовой вопрос, помочь пользователю найти нужную информацию, перенаправить его по заранее прописанному сценарию. Они работают в узком контексте и сильно ограничены теми скриптами, которые в них заложены. ИИ-агенты — это принципиально другой уровень.
Технологии ИИ обладают потенциалом, способным кардинально повысить производительность труда — эффект можно сравнить с последствиями индустриализации. Однако текущие применения ИИ на практике часто ограничены. Многие сталкивались с неудобством виртуальных ассистентов, предпочитая живого человека. Существует и проблема «страха чистого листа» при работе с большими языковыми моделями (LLM) — не всегда понятно, какой запрос сформулировать. Чтобы ИИ стал действительно полезным, ему нужен контекст, четкая задача, а в идеале — способность самостоятельно предлагать решения.
Здесь на помощь приходят ИИ-агенты. Их ценность сравнима с той, которую приносит живой человек, работающий на данном участке. Поэтому мы и говорим о «виртуальных сотрудниках» — это первый реальный шаг к тому, чтобы дополнить, а в некоторых случаях и заменить человека в бизнес-процессах.
CNews: Какие задачи ИИ-агенты решают наиболее эффективно? Есть ли какие-то ограничения?
Денис Селезнёв: Приведу пример из сферы документооборота. Получив пакет документов от контрагента, делопроизводитель выполняет стандартные проверки: комплектность, реквизиты, полномочия подписантов, добросовестность контрагента. ИИ-агента можно обучить выполнять все эти проверки, а со временем — и принимать самостоятельные решения о корректности документов, позволяя перейти к следующим этапам бизнес-процесса, например, к подписанию договора.
Отличие ИИ-агентов от классических методов автоматизации в том, что они способны работать с не полностью детерминированными процессами. Например, мы не можем создать четкий алгоритм, определяющий, достаточно ли информации о контрагенте для принятия решения. Но мы можем обучить ИИ-агента анализировать предыдущие случаи и делать выводы.
ИИ-агент характеризуется тремя ключевыми особенностями: во-первых, он может работать с задачами, поставленными в произвольной форме; во-вторых, способен обучаться с учетом накопленного опыта; и, в-третьих, может эскалировать проблему и обратиться к человеку в случае затруднений.
CNews: Какие ключевые преимущества получает бизнес от внедрения ИИ-агентов?
Денис Селезнёв: Большинство компаний уже умеют рассчитывать ключевые экономические показатели своих бизнес-процессов: стоимость обработки документа, заключения договора, цикла продаж и так далее. Сравнив затраты на оплату труда специалиста со стоимостью машинных ресурсов и амортизацией, мы можем точно оценить экономию.
Если специалист по документообороту обрабатывает 100 договоров в месяц, получая за это 80 000 рублей, и ИИ-агент способен взять на себя половину этой работы, то самая очевидная экономия составит 40 000 рублей в месяц.
Следует учитывать и другие факторы: улучшение качества клиентского сервиса, ускорение ответа на запросы, снижение рисков, связанных с дефицитом кадров. Масштабировать ИИ-агентов значительно проще, чем искать и обучать новых сотрудников.
CNews: Насколько сложен процесс внедрения? Какие ресурсы для этого необходимы?
Денис Селезнёв: Чтобы создать ИИ-агента, нужен задокументированный процесс работы человека или должностная инструкция. Наша методология позволяет преобразовать эти данные в алгоритм для ИИ-агента. Если формальной инструкции нет, но сотрудник уже работает в системе, мы можем восстановить процесс, анализируя логи его действий. На основе этого создаётся инструкция, которая затем трансформируется в алгоритм для ИИ-агента.
Мы извлекаем ключевые навыки, критерии принятия решений и логику процесса из инструкций, описаний и зафиксированных в системах кейсов — этот подход называется AI Process Mining.
В отличие от классического Process Mining, который анализирует только цифровые «следы» бизнес-процессов, AI Process Mining дополняет его анализом коммуникаций, что позволяет точнее воссоздать картину работы специалиста.
Наша цель при создании ИИ-агентов — сместить фокус на решение бизнес-задач, а не на изучение сложных языков программирования. Мы хотим, чтобы пользователи без навыков работы с ИИ могли генерировать алгоритмы и создавать ИИ-агентов с помощью low-code.
CNews: Какие преимущества получат компании, внедрившие ИИ-агентов?
Денис Селезнёв: Внедрение ИИ-агентов позволяет выполнять бизнес-процессы быстрее, качественнее, с меньшей себестоимостью и с меньшими рисками. Прежде всего, это относится к процессам, обеспечивающим основную деятельность компании — так называемому бэк-офису.
ИИ-агенты, в том виде, в котором они существуют сейчас, не способны напрямую снизить потребность в материалах или сырье. Однако они могут существенно оптимизировать все вспомогательные процессы, окружающие основное производство, снижая издержки и риски, в том числе и кадровые.
CNews: Один из самых острых вопросов, связанных с ИИ, — это безопасность. Насколько безопасно использование ИИ-агентов, и насколько контролируемы их действия?
Денис Селезнёв: Многие компании уже сейчас вводят строгие правила использования ИИ, а государства разрабатывают программы, направленные на обеспечение информационного суверенитета и локализации данных.
Ключевое отличие нашего подхода заключается в том, что при внедрении используется собственная инфраструктура заказчика. Ни один байт информации не покидает организацию. Мы все обрабатываем локально, внутри периметра безопасности. Мы используем предобученные open-source модели (такие как DeepSeek, Qwen и другие), которые могут быть развернуты на собственной инфраструктуре. Это обеспечивает полный информационный суверенитет: данные под полным контролем компании, нет зависимости от сторонних поставщиков.
Корпоративные знания и особенности ведения бизнес-процессов уникальны. Отправляя данные на внешние большие языковые модели, мы не можем быть уверены в том, как они будут использованы. Когда данные находятся внутри компании, мы дообучаем модели на собственных данных, гарантируя, что ноу-хау не покидают ее пределы.
CNews: В СМИ часто звучат опасения, что внедрение ИИ приведет к массовым сокращениям. Что вы думаете по этому поводу?
Денис Селезнёв: Здесь можно провести аналогию с промышленной революцией. Ткача, работавшего на ручном станке, заменил оператор механического станка. Ответственность за конечный результат никуда не исчезла, она лишь трансформировалась, но осталась на человеке.
Любая промышленная революция, любое внедрение новых технологий неизбежно приводит к трансформации потребностей рынка труда. В новых условиях потребуется более высокая экспертиза, более широкий кругозор, дополнительные навыки. Речь идет о переходе к более квалифицированному труду.
ИИ-агент — это не замена текущих сотрудников. Это инструмент, который можно использовать для повышения эффективности или для восполнения недостающих ресурсов.
CNews: И каким вы видите будущее этой технологии в России и в мире?
Денис Селезнёв: Я склоняюсь к тому, что технология ИИ постепенно станет чем-то обыденным, привычным, примерно так же, как сейчас системы видеоконференцсвязи. Инструменты ИИ проникнут во все отрасли для улучшения и оптимизации существующих процессов. Не исключено, что появятся и принципиально новые рынки.
Приведу пример из нашей практики: создание полностью автоматизированной витрины для поставщика. Поставщик, не вступая в контакт со специалистами компании-покупателя, полностью обслуживается ИИ: узнает требования, предоставляет документы, участвует в тендере и так далее. Портал работает автономно, без участия сотрудников отдела закупок, у которых остается лишь надзор и внесение изменений.
Можно представить ИИ-агента на стороне покупателя, который самостоятельно находит порталы поставщиков, размещает предложения, участвует в контрактовании, заказывает продукцию. И все это без участия человека.
Или, если пойти дальше: ИИ-агент формирует документы для ФАС, инициирует судебное заседание. А на стороне ответчика и в суде — свои ИИ-агенты. Это будущее уже наступает.
Мы видим подобные примеры в HR: ИИ-агенты занимаются первичным отбором резюме, а кандидаты используют ИИ для подготовки резюме и прохождения интервью. Роботы начинают взаимодействовать с роботами.
Краткая биография
- Основатель компании «Первая Форма».
- Более 25 лет занимается задачами автоматизации бизнес-процессов и коммуникаций между сотрудниками компании.
- Имеет опыт реализации более 150 проектов в ритейле, страховании, производстве, образовании, госсекторе, металлургии, фармацевтике и др.
- В 2003 г. создал уникальный программный продукт «Первая Форма» — эффективное решение для автоматизации бизнес-процессов и оптимизации выполнения задач в компаниях разного уровня.
- Окончил физический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова.
- 1995-2006 гг. — ИТ-директор «ПРАДО Банкир и Консультант».
- С 2006 г. — генеральный директор компании «Первая Форма».
Короткая ссылка
