Головна
/
Rethink Work
/
Інструменти
/
Чому компаніям варто довіряти ШІ-агентам вже зараз і чому це не те саме, що ШІ-асистенти

Подія Microsoft Ignite у листопаді 2025 року дала чіткий сигнал: майбутнє роботи належить ШІ-агентам. Майже всі ключові анонси – від Microsoft 365 і Dynamics до Azure – були зосереджені навколо концепції ШІ-агентів. Нові фреймворки агентів, розширені можливості автоматизації, самонавчальні системи та спеціалізовані копілоти для фінансів, безпеки, розробки, продажів й операцій. Багато з цих інновацій базуються на важливій зміні парадигми: штучний інтелект більше не є лише реактивним – він не просто аналізує, а й діє. Але що це означає на практиці для бізнесу? У чому різниця між ШІ-асистентами, такими як Microsoft Copilot, та ШІ-агентами? І як компанії можуть отримати від них вигоду?

У чому полягає різниця між ШІ-асистентом та ШІ-агентом?

Терміни «ШІ-асистенти» та «ШІ-агенти» часто використовують як взаємозамінні, але це не одне й те саме. Щоб зрозуміти різницю, варто почати з базової технології – генеративного штучного інтелекту (GenAI).

Генеративний штучний інтелект лежить в основі більшості сучасних ШІ-рішень. Він дозволяє системам створювати контент: тексти, код, аналітику. І ШІ-асистенти, і ШІ-агенти використовують цю технологію – але принципово відрізняються способом застосування.

  • ШІ-асистенти: ШІ-асистенти – це застосунки на базі генеративного ШІ. Інструменти, такі як Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot або ChatGPT, використовують генеративний штучний інтелект для створення контенту, підсумовування документів, написання текстів, аналізу інформації чи генерації коду на основі запитів. Однак вони реагують виключно на дії користувача і не діють самостійно. Їхня сила – у підтримці окремих завдань, а не у виконанні повноцінних процесів. Прийняття рішень завжди залишається за людиною.
  • ШІ-агенти (Agentic AI): ШІ-агенти роблять суттєвий крок уперед. Вони також використовують генеративний штучний інтелект як основу, але доповнюють його можливостями планування, прийняття рішень і виконання дій. Замість того щоб лише реагувати на запити, вони діють проактивно та самостійно рухаються до визначеної цілі – під контролем людини та в заданих межах. Для цього вони оркеструють багатокрокові процеси, приймають рішення та взаємодіють з інструментами й системами, такими як CRM, календарі чи вебсервіси. Таким чином, ШІ-агенти поводяться як цифрові співробітники, які самостійно виконують завдання. Наприклад, агент у сфері продажів може знаходити ліди, збагачувати дані та автоматично створювати персоналізовані follow-up повідомлення. Завдяки цим можливостям ШІ-агенти значно перевершують традиційних ШІ-асистентів. Результат – швидші цикли прийняття рішень, вища продуктивність і відчутна конкурентна перевага.

Практичний приклад із сфери маркетингу

Уявімо собі таке завдання: «Спланувати та запустити рекламну кампанію для нового продукту».

Типовий ШІ-асистент:

Натомість ШІ-агент може:

  • Напише рекламні тексти

  • Можливо, згенерує ідеї для зображень

  • Проводити аналіз ринку та конкурентного середовища

  • Визначати цільову аудиторію

  • Розробляти стратегії кампаній

  • Створювати контент (текст, візуальні матеріали, рекламу)

  • Проводити кампанії за допомогою різних інструментів

  • Аналізувати та оптимізувати ефективність

Отже, очевидно, що ШІ-асистенти та ШІ-агенти – це не одне й те саме, хоча нещодавнє дослідження IDC показує, що багато компаній сприймають ШІ-асистентів, які вони вже використовують, як ШІ-агентів: 47% організацій у регіоні EMEA заявляють, що вже впроваджують ШІ-агентів у масштабі. Водночас за визначенням IDC, справжня технологія Agentic AI все ще перебуває на етапі формування, а технологічна база, на якій будуються ШІ-агенти, залишається недостатньо зрілою.1

Проте IDC прогнозує, що кількість компаній, які використовують ШІ-агентів, потроїться протягом наступних двох років. І це може принести відчутні результати: у нашому попередньому матеріалі ми зазначали, що компанії-піонери у використанні ШІ створюють у чотири рази більше цінності, ніж ті, хто відстає – і однією з причин цього є саме впровадження ШІ-агентів.

Приклади того, як штучний інтелект впливає на бізнес

Ось 5 прикладів бізнес-сценаріїв, у яких ШІ-агент може створювати додаткову цінність:

  • Агент з продажів може
    • формувати воронку продажів
    • аналізувати дані CRM для виявлення перспективних лідів
    • збагачувати дані зовнішньою інформацією про компанії
    • пріоритизувати можливості за визначеними критеріями
    • готувати персоналізовані комерційні пропозиції
  • Агент клієнтського сервісу може
    • обробляти звернення клієнтів
    • забезпечувати актуальність і точність бази знань
    • інтерпретувати наміри клієнтів
  • Маркетинговий агент може
    • відстежувати ефективність кампаній у різних каналах
    • визначати неефективні цільові групи або сегменти
    • коригувати параметри таргетингу
    • створювати звіти для зацікавлених сторін
  • Фінансовий агент може
    • консолідувати дані з різних систем
    • виявляти та перевіряти невідповідності
    • формувати щомісячні звіти
    • проактивно визначати ризики та аномалії
    • розробляти внутрішні політики та рекомендації
    • перевіряти контрактну документацію
    • допомагати у пошуку постачальників
  • Агент-оркестратор ланцюга постачання може
    • оцінювати поточні запаси, виробничі потужності та логістику
    • виявляти потенційні дефіцити
    • паралельно взаємодіяти з агентом переговорів із постачальниками, який у межах заданих повноважень й етичних обмежень автоматично переглядає умови контрактів і забезпечує постачання сировини від альтернативних постачальників

Рентабельність інвестицій в ШІ-агента

ШІ-агент відкриває значні переваги, адже він не просто допомагає виконувати роботу – він виконує її самостійно. Замість створення результатів, які людина має інтерпретувати та реалізовувати, агентні системи планують завдання, приймають рішення та виконують багатокрокові процеси в різних інструментах і системах – із мінімальним втручанням людини. Саме тому компанії, що впроваджують ШІ-агентів, підвищують ефективність завдяки автоматизації, зменшують навантаження на персонал, швидше отримують результати, покращують клієнтський досвід, скорочують цикл прийняття рішень і підвищують продуктивність. За даними Google Cloud, 88% компаній, які є ранніми користувачами ШІ-агентів, вже отримують позитивну рентабельність інвестицій від генеративного штучного інтелекту.

Як компаніям підготуватися до agentic-майбутнього

Отже, які кроки варто зробити, щоб впровадити ШІ-агента та отримати від нього максимальну користь?

  1. Визначення ефективних процесів: однією з ключових передумов є чітко сформульований сценарій використання з вимірюваною бізнес-цінністю. Варто фокусуватися не на окремих задачах, а на наскрізних процесах, які можна автоматизувати або оптимізувати. Почніть із невеликої кількості процесів, де автономність може дати найбільший ефект – у підвищенні ефективності, зниженні витрат або зростанні доходів – і масштабуйтесь поступово.
  2. Забезпечення доступності та якості даних: не менш важливими є доступність і якість даних, адже агенти приймають рішення на їх основі. Дані мають бути актуальними, узгодженими та релевантними. У багатьох компаніях вони досі зберігаються у «сайлах» або погано структуровані. Лише інтегровані та доступні дані дозволяють агентам повністю реалізувати свій потенціал.
  3. Впровадження governance і обмежень (guardrails): ШІ-агенти потребують чіткого контролю. Компанії мають визначити, які рішення агент може приймати самостійно, а де потрібен контроль людини. Важливо відстежувати, що роблять агенти, чому вони це роблять і який це має вплив. Прозорість, моніторинг і відповідність регуляторним вимогам – критично важливі для довіри та мінімізації ризиків.
  4. ШІ-агент – це не лише ІТ-проєкт: необхідно розвивати ШІ-компетенції в компанії та визначати нові ролі, а також тренувати працівників і розвивати їхні навички. Потрібна тісна взаємодія бізнесу, ІТ і data-фахівців. З’являються нові ролі, наприклад «Agent Orchestrator», які керують агентами, навчають їх і задають напрям роботи.
  5. Побудова технологічної архітектури: ще один критично важливий фактор – це технологічна архітектура. Компаніям потрібна архітектура, яка виходить за межі можливостей генеративного штучного інтелекту. Вона має забезпечувати планування, логіку прийняття рішень, збереження контексту та оркестрацію процесів. Існує три варіанти архітектури: одноагентна архітектура –  підходить для вузьких сценаріїв використання, де один ШІ-агент відповідає за сприйняття, аналіз і виконання дій у межах конкретного процесу; мультиагентна архітектура – передбачає взаємодію кількох спеціалізованих агентів для обробки складних процесів; гібридна архітектура – поєднує автономних агентів для рутинних рішень із контролем людини (human-in-the-loop) для дій із підвищеним ризиком

Що пропонує Konica Minolta у сфері ШІ-агентів

Konica Minolta вже активно впроваджує рішення у сфері ШІ-агентів:

  • Рішення Agentic Document Extraction (ADE) дозволяє витягувати інформацію з будь-яких документів і перетворювати її на структуровані дані. Замість однієї ШІ-моделі використовуються кілька спеціалізованих агентів, які аналізують структуру і зміст документів – незалежно від їх формату (таблиці, рукописні нотатки, зображення чи змішані типи). Це значно зменшує потребу в перенавчанні моделей. Приклад використання – виробництво, де паперові журнали потрібно оцифровувати та інтегрувати в системи.
  • У сфері закупівель Konica Minolta розробила рішення, яке допомагає виявляти потенційні можливості для економії в таких напрямках, як maverick buying (закупівлі поза офіційними процедурами), управління контрактами постачальників, коливання цін, оптимізація запасів тощо. Використовуючи принципи ШІ-агентів, система безперервно аналізує великі обсяги транзакційних даних – рахунки, замовлення на закупівлю та дані з ERP-систем – самостійно виявляє закономірності, пріоритизує результати та надає командам із закупівель чіткі рекомендації для дій. Це дозволяє швидше реагувати, приймати більш обґрунтовані рішення та досягати вимірюваного бізнес-ефекту.

  • Konica Minolta також забезпечує високий рівень доступності та якості даних. У межах воркшопів компанія разом із клієнтами аналізує поточний стан їхніх даних, визначає доступні джерела та виявляє приховані, невикористані інформаційні ресурси в організації. Такий підхід дає чітке розуміння того, які системи, підрозділи та процеси генерують дані – і де можуть виникати «сайли». На цій основі Konica Minolta об’єднує всі релевантні джерела даних у єдине середовище. Технологічною основою виступає платформа Microsoft Fabric, яка забезпечує інтеграцію структурованих і неструктурованих даних у режимі реального часу. У результаті формується єдина база даних, що створює надійний фундамент для впровадження ШІ-агента.

Чому бізнесу варто діяти вже зараз

Перехід до ШІ-агентів – це вже не майбутнє, а реальність. Якщо ШІ-асистенти покращували окремі задачі, то ШІ-агенти трансформують цілі бізнес-процеси. Компанії, які почнуть діяти зараз, зможуть автоматизувати складні процеси підвищити операційну ефективність, значно скоротити ручну роботу. І, як результат, отримати реальну конкурентну перевагу.

1 IDC eBook, AI in EMEA, 2025

Поділитися: