🎯 Агентный ИИ — не технологический проект,
, а перепроектирование работы. 🎥
Прочитал статью BCG — о том, как CIO и CTO перейти от экспериментов к масштабируемой стратегии агентного ИИ. Главный тезис: внедрять агентов нужно как перепроектирование сквозных способов работы, начиная с измеримой бизнес-ценности.
Где агенты оправданы?
Агенты полезны там, где есть сложность, интерпретация контекста и обмен информацией между участниками. Приоритеты: скорость → рост → затраты. Передовые компании уже втрое ускоряют кампании, втрое увеличивают ROI медиабюджетов и сокращают 15–20% расходов.
Какую архитектуру строить?
BCG предлагает отделить агентную логику от ядра ERP и CRM. Core-системы оставлять стандартными, а специфическую логику выносить в агентный слой. Ключевые компоненты: единый слой бизнес-контекста, knowledge graph, model gateway и единый пользовательский интерфейс.
Данные и управление риском.
Агентам нужны не идеальные, а честные данные — те, которым организация доверяет. Автономность вводится ступенчато: shadow mode → supervised mode → guided autonomy → full autonomy. Каждый уровень нужно заслужить результатами.
Почему пилоты не масштабируются?
Три причины: люди и управление изменениями (70% успеха), остановка при проблемах обмена контекстом и неясное владение governance.
Для BPM это означает: агентный ИИ требует зрелой процессной архитектуры — ясных E2E-потоков, семантики данных, decision rights и непрерывного контроля.
· 02.09
Согласен, что тут не про технологии, а про перестройку процессов — у меня похожая история с B2B-разведкой: раньше ручной сбор данных по компании и ЛПР перед заходом занимал часы, теперь агент собирает досье за минуты, но пришлось переосмыслить сам процесс подготовки, а не просто "добавить ИИ". Как у вас с этим — уже пробовали перепроектировать под агентов или пока на уровне пилотов?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён