Axenix и МГУ им. М.В. Ломоносова опубликовали обзор возможностей применения агентов на базе искусственного интеллекта в бизнесе. В работе приводится информация о свойствах и уровнях автономности агентов, примеры использования, а также карта зрелости отраслей по регионам. Исследователи определили драйверы, барьеры и прогнозируемые затраты на использование ИИ-агентов.

Документ основан на данных консалтинговой компании и на информации из открытых источников.

Ключевые выводы:

• авторы определили три уровня автономности агентов. На первом уровне они используются в качестве инструмента для решения атомарных задач, на втором — контролируют группы процессов, на третьем — становятся ядром бизнеса;
• в России наиболее зрелые отрасли в сфере ИИ-агентов — это ритейл, финансовый сектор и ИТ. Наименее зрелыми из рассмотренных названы здравоохранение и образование;
• среди драйверов развития ИИ-агентов приводятся увеличение цифровой грамотности, изменение рабочих моделей, прогресс в обучении моделей, синергия с робототехникой, сенсорами и интернетом вещей (IoT), рост эффективности вычислений, расширение возможностей для монетизации. Барьерами называются страх перед утратой рабочих мест, этические и правовые опасения, трудности интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой, сложность расчета экономических показателей, риски регуляторной неопределенности и другие;
• авторы определили семь моделей монетизации внешних ИИ-агентов — это лицензия, подписка, оплата за результат, комиссия площадки, плата за использование, плата за продвинутый функционал, а также гибридные варианты. Внутренние ИИ-агенты монетизируются через вносимые эффекты, в частности через снижение затрат и ускорение процессов;
• как считают аналитики, стоимость внедрения ИИ-агентов в компании малого бизнеса за три года составит 5–15 млн руб., среднего — 30–60 млн руб., крупного — 200–300 млн руб., в корпорациях — от 950 млн руб.;
• ожидается, что совокупная экономия от внедрения ИИ-агентов будет варьироваться от 15% до 40% в зависимости от отрасли. Например, в финансовом секторе прогнозируется экономия 30–40% при ускорении процессов на 25–45%, в ритейле — экономия 30–35% при ускорении процессов на 30–50%. Среди косвенных эффектов — улучшение клиентского опыта, увеличение адаптивности продуктов, эффект кадрового замещения, новые источники дохода и инноваций;
• исследователи разработали процесс оценки целесообразности внедрения ИИ из семи этапов — это постановка задачи, техническая оценка решений, оценка изменений процессов и организационной структуры, затрат, ожидаемых экономических эффектов, рисков, а также комплексная оценка целесообразности;
• как считают авторы, стоимость владения ИИ-агентами снижается при массовом масштабе, но первые стадии внедрения дороже и будут медленнее окупаться.