ИИ-агенты для бизнеса: как передать им рутину и сохранить контроль

Ассоциативная 3D-иллюстрация автоматизации подготовительных задач с помощью ИИ-агентов

ИИ-агент может взять на себя цепочку подготовительных действий: извлечь данные, сопоставить их, найти расхождения и собрать результат для специалиста. В статье разберём, какие операции подходят для такой автоматизации и как встроить агента в рабочий процесс. Покажем это на двух проектах DIGITAL SECTOR: сервисе проверки договоров для клиента и внутреннем сценарии тестирования, который сэкономил 20% рабочего времени команды.

Что такое ИИ-агент простыми словами

ИИ-агент — это исполнитель конкретной задачи с ИИ «под капотом». Там, где чатбот задает вопросы и уточняет, ожидая постоянного взаимодействия с пользователем, ИИ-агент сразу формирует путь решения задачи и действует для достижения результата.

Такие агенты отлично подходят для автоматизации сложных многошаговых задач, которые требуют работы с данными, выполнения расчётов и взаимодействия с внешними сервисами. Например, агент может найти необходимые документы, сравнить их, подготовить чек-лист и сохранить его в рабочей системе.

Главные особенности ИИ-агентов:

Простота использования. Вы выбираете, что нужно сделать, агент решает, как это сделать.
Автономность и глубокая автоматизация. Агент делит задачу на отдельные этапы, определяет их последовательность и при необходимости корректирует дальнейшие действия.
Работа с инструментами. Агент может обращаться к документам, базам данных, почте и корпоративным системам, а также взаимодействовать с внешними сервисами через API.
Память и контекст. Агент учитывает информацию, полученную на предыдущих этапах, сохраняет промежуточные результаты и использует их в дальнейшей работе.

При этом ИИ-агент действует только в пределах заранее установленных прав. Действия, которые могут повлиять на данные или работу системы, выполняются после подтверждения человека. Когда задача выполнена – человек может проверить результаты работы ИИ.

Применение ИИ-агентов в компании: с каких задач начать

ИИ-агенты для автоматизации особенно полезны в процессах, где сотрудники регулярно выполняют типовые операции, занимающие много времени. Агент может собирать и сопоставлять данные, переносить информацию и готовить предварительный результат, а специалист — проверять его и решать задачи, требующие опыта и профессиональной оценки. Определить подходящий для автоматизации процесс помогут несколько признаков:

специалист каждый раз заново собирает контекст из документов и разных систем;
одни и те же действия регулярно повторяются по схожему алгоритму;
подготовка результата занимает намного больше времени, чем его проверка;
квалифицированный сотрудник тратит часы на поиск, сравнение и перенос данных;
предварительный результат можно проверить по понятным критериям.

Какие типовые операции в вашей компании регулярно повторяются и занимают у квалифицированных специалистов больше всего времени?

Этот вопрос помогает найти подходящий процесс точнее, чем просьба просто перечислить рутинные задачи. ИИ для бизнеса имеет практический смысл там, где агент может взять на себя повторяющуюся часть процесса, а специалист — контролировать результат.

ИИ-агент для проверки договоров: кейс клиента DIGITAL SECTOR

К DIGITAL SECTOR обратился клиент, который занимается проектированием, поставкой и внедрением ИТ-инфраструктуры. Компания работает с договорами на поставку оборудования, выполнение работ и оказание сопутствующих услуг. Перед согласованием каждого документа юристам приходилось вручную сверять реквизиты сторон, проверять обязательные условия и искать формулировки, которые могут создавать дополнительные риски.

Документы поступали от разных контрагентов, отличались по структуре и могли объединять условия поставки, монтажа, настройки и дальнейшего обслуживания. Одни и те же сведения иногда повторялись в нескольких разделах, а важные условия приходилось собирать по всему тексту. Клиент поставил задачу автоматизировать первичную проверку договоров, чтобы специалист получал не только исходный файл, но и подготовленный перечень замечаний.

От загруженного файла до карты замечаний

DIGITAL SECTOR разработал веб-приложение с ИИ-агентом для анализа договоров. Пользователь загружает документ в формате DOCX или PDF и при необходимости указывает реквизиты поставщика и покупателя, с которыми нужно сопоставить данные в тексте.

Поскольку договоры содержат конфиденциальную информацию, приложение и ИИ-компонент развернули на серверах заказчика. Документы обрабатываются внутри корпоративной инфраструктуры и не передаются во внешние ИИ-сервисы.

После запуска ИИ-агент последовательно выполняет несколько действий: распознаёт структуру документа, извлекает сведения, сопоставляет их с данными из формы, анализирует условия и распределяет найденные замечания по категориям. Это не обычный поиск по заданным словам. Агент работает с неструктурированным текстом и учитывает контекст, в котором используется конкретная формулировка.

Исходный договор и результаты анализа отображаются в одном интерфейсе. Пользователь видит тип замечания и фрагмент документа, к которому оно относится, поэтому может сразу проверить вывод ИИ-агента в контексте. Ошибки, отсутствующие сведения, неоднозначные формулировки, предупреждения и возможные риски представлены отдельно: специалисту не нужно заново искать каждое отмеченное место по всему файлу.

Реквизиты, обязательные условия и риски в одной проверке

ИИ-агент анализирует договор по нескольким группам параметров:

Стороны и реквизиты. Проверяет наличие наименований организаций, регистрационных и банковских данных, адресов и сведений о подписантах. Если реквизиты в форме и договоре не совпадают или по-разному указаны в отдельных частях документа, агент отмечает расхождение.
Ключевые условия. Выделяет предмет договора, состав поставки или услуг, сумму, валюту, порядок оплаты, сроки поставки, выполнения работ и приёмки. В результаты попадают пропущенные значения, несогласованные даты и противоречия между разделами.
Полнота документа. Проверяет наличие обязательных блоков, находит пустые поля, ссылки на отсутствующие приложения и сведения, без которых условие нельзя однозначно применить.
Формулировки и возможные риски. Обращает внимание на двусмысленные положения, отсутствие ответственности сторон, нетипичные условия, ошибки в юридической терминологии и другие фрагменты, которые требуют отдельной оценки.

Состав проверки можно настраивать под тип договора и правила компании. Для клиента это важно, поскольку один документ может одновременно регулировать поставку оборудования, внедрение ИТ-инфраструктуры и последующее обслуживание.

Интерфейс ИИ-агента для анализа юридических договоров и отображения ошибок и рисков

Юрист принимает решение по найденным расхождениям

ИИ-агент не согласовывает договор и не выносит окончательное юридическое заключение. Он проводит первичный анализ и готовит структурированный результат. Юрист проверяет замечания с учётом условий конкретной сделки, отличает ошибку от допустимого исключения и определяет, какие положения нужно изменить или дополнительно обсудить с контрагентом.

В результате рутинную подготовительную часть проверки выполняет ИИ-агент, а профессиональная оценка остаётся за специалистом. Кейс показывает именно агентный сценарий: система получает цель и исходные данные, выполняет несколько связанных действий с документом и передаёт специалисту результат, по которому тот принимает решение.

ИИ-агент выявил двусмысленную формулировку предмета договора и отсутствие детализации сроков

ИИ в тестировании: как DIGITAL SECTOR сэкономил 20% рабочего времени команды

Команда отдела QA (тестирования) заметила, что при тестировании много времени уходит на подготовку. Сама подготовка занимала немного времени, но действия регулярно повторялись и в сумме создавали заметную нагрузку. ИИ-агентам передали операции с понятными исходными данными и результатом, который специалист может оценить по заданным критериям.

Какие задачи передали агентам

ИИ-агентов подключили к трём направлениям:

Работа с документацией. Агент анализирует техническое задание или план приёмочного тестирования, выделяет основные требования, составляет по ним чек-лист, сравнивает версии документов и готовит черновик инструкции для другой команды, участвующей в проекте.
Скрипты, автотесты и сводные отчёты. Агент помогает подготовить скрипт — небольшую программу для конкретной задачи, базовый автотест или сводный отчёт по результатам тестирования. Тестировщик задаёт условия, проверяет работу скрипта или автотеста и анализирует данные в отчёте.
Тестирование API. API — это интерфейс, через который системы обмениваются данными. Для его тестирования агент получает готовый cURL-запрос, команду для обращения к API, и пример ответа в формате JSON. В JSON данные представлены в структурированном виде. На основе этих материалов агент составляет чек-лист: определяет обязательные поля, ожидаемые статусы, коды ошибок и реакцию системы на пустые, некорректные или предельные значения. Он также может подготовить скрипт для автоматической проверки и сравнить фактический ответ API с требованиями из плана приёмочного тестирования. Полученный результат проверяет специалист по тестированию: он анализирует расхождения и определяет, соответствует ли работа API требованиям.

Что осталось за специалистами по тестированию

ИИ-агент готовит предварительный результат по заданным условиям. Специалист по тестированию проверяет его с учётом требований и контекста проекта, добавляет нестандартные и пограничные сценарии, оценивает риски и анализирует расхождения. Именно специалист определяет, соответствует ли готовый функционал требованиям и готов ли он к выпуску.

При таком распределении ИИ-агент берёт на себя подготовительную работу, а экспертная оценка остаётся за специалистом. Проверить и при необходимости доработать подготовленный результат быстрее, чем создавать его с нуля. Благодаря этому команда экономит время, не передавая ИИ ответственность за качество.

Как распределяются задачи между ИИ-агентом и специалистом по тестированию

Задача	Что готовит агент	Что остаётся за специалистом
Документация	Выделяет требования, составляет чек-лист, сравнивает версии, готовит инструкцию	Проверяет контекст, спорные требования и полноту сценариев
Скрипты, автотесты и отчёты	Готовит скрипт или автотест, формирует сводный отчёт	Задаёт условия, проверяет результат и анализирует данные
API	Составляет чек-лист, готовит скрипт, сравнивает JSON с требованиями	Анализирует расхождения и принимает решение о готовности

Как DIGITAL SECTOR измерил результат

Команда сравнила, сколько времени специалисты по тестированию тратили на одинаковые подготовительные задачи до и после подключения ИИ-агентов. Раньше специалисты выполняли их полностью самостоятельно. В новом процессе агент готовил предварительный результат, а специалист проверял и при необходимости дорабатывал его.

Сэкономленное на этих задачах время суммировали и сопоставили с общим рабочим временем команды за спринт — период, на который запланирован определённый объём работ. Экономия составила 20%.

Это не означает, что каждая задача стала выполняться на 20% быстрее. Команда высвободила пятую часть рабочего времени, которое раньше уходило на подготовительные и рутинные операции. Теперь специалисты могут направить его на исследовательское тестирование, сложные случаи и пограничные сценарии, где особенно важны опыт и экспертная оценка.

ИИ-агенты в тестировании DIGITAL SECTOR: процесс до и после автоматизации подготовительных задач

Какие бизнес-процессы можно упростить с помощью ИИ-агентов

ИИ-агенты полезны не только для переноса данных между формами и системами. Более сложный сценарий — подготовка информации для принятия решения: собрать материалы из разных источников, сопоставить факты, найти связи и показать возможные расхождения. Такие задачи возникают в продажах, закупках, логистике, производстве, клиентском сервисе, финансах и других направлениях. Агент готовит предварительный результат, а специалист проверяет его и принимает решение.

Проверить последствия изменения

Изменение цены, условий поставки, настройки тарифа или внутреннего регламента может затронуть расчёты, заявки, настройки систем и задачи разных подразделений. ИИ-агент может найти связанные объекты в корпоративных системах, сопоставить актуальные значения и показать, где изменение ещё не учтено.

Специалист проверяет найденные связи и определяет, какие данные, настройки и процессы нужно обновить. В пилоте можно измерять время подготовки списка, долю подтверждённых связей и количество выявленных расхождений.

Собрать картину спорной ситуации

При разборе обращения клиента, задержки поставки, расхождения в расчётах или отклонения на производстве информация часто распределена между перепиской, заявками, договорами, историей операций и комментариями сотрудников. ИИ для анализа данных может сопоставить события, выделить противоречия и подготовить предварительную хронологию.

Специалист оценивает достоверность собранных фактов, устанавливает причину и определяет дальнейшие действия. Результат можно оценивать по времени подготовки материалов, полноте хронологии и доле подтверждённых фактов.

Подготовить сводку по отклонениям

Данные о сроках, расходах и статусах могут храниться в CRM, учётной системе, таск-трекере и таблицах. ИИ-агент собирает показатели, сравнивает их с планом и группирует отклонения: просроченные этапы, изменение бюджета, неравномерную загрузку или повторяющиеся причины задержек.

Специалист проверяет исходные данные, оценивает значимость отклонений и принимает решение. В пилоте можно измерять время подготовки сводки, долю корректно выявленных отклонений и количество ручных исправлений.

Этапы внедрения ИИ-агентов в бизнес: от задачи до масштабирования

Внедрение ИИ в бизнес лучше начинать с одного процесса, в котором есть повторяющиеся действия, понятные исходные данные и результат, который специалист может проверить. Дальше нужно определить роль агента, провести пилот и сравнить новый процесс с исходным.

Схема этапов внедрения ИИ-агентов в бизнес: процесс, роль агента, данные, контроль, пилот и масштабирование

Описать текущий процесс. Зафиксировать последовательность действий, источники данных, результат, затраты времени и количество доработок.
Определить роль ИИ-агента. Установить, какие операции он будет выполнять: например, собирать и сопоставлять данные, проверять документы или готовить предварительный результат. Решения, требующие профессиональной оценки, остаются за специалистом.
Подготовить данные и доступы. Определить, с какими документами и системами будет работать агент, проверить качество данных и предоставить только необходимые права.
Установить ограничения и порядок проверки. Задать допустимые действия агента, критерии оценки результата и ситуации, в которых требуется подтверждение человека.
Провести пилот. Проверить работу агента на небольшом объёме реальных задач. Специалист оценивает результат, фиксирует ошибки и определяет, какие этапы процесса нужно скорректировать.
Оценить эффект и принять решение о масштабировании. При расчёте учитывать время работы агента, проверку и исправления, количество ошибок и стоимость выполнения операции. Полученные показатели нужно сравнить с исходными данными.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ даёт измеримый результат, если после пилота процесс стал быстрее, качество сохранилось, а специалисты стали тратить меньше времени на типовые операции. Если эффект нельзя подтвердить цифрами, масштабировать решение рано.

Разработка ИИ-агентов для бизнеса в DIGITAL SECTOR

DIGITAL SECTOR может разработать отдельного ИИ-агента под конкретную задачу. Однако наибольшую пользу такие решения приносят внутри портала, личного кабинета или внутреннего сервиса. В этом случае агент работает в связке с данными и интерфейсами компании, получает необходимые роли и права, взаимодействует с другими системами, а его действия можно контролировать.

К таким проектам DIGITAL SECTOR подходит комплексно: помогает найти операции, которые можно передать ИИ-агенту, описывает текущий и целевой процессы, определяет точки контроля со стороны специалиста и составляет дорожную карту. Затем команда разрабатывает и внедряет решение, проводит пилот и отвечает за его работоспособность после запуска.

Согласен