ИИ-агенты в России: барьером становятся не модели, а отсутствие четких бизнес-процессов
CNews AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
Российские компании сталкиваются с застоем внедрения ИИ-агентов из-за неструктурированных внутренних регламентов. Эксперты предлагают переводить правила работы в формат машиночитаемых инструкций, что позволит автоматизировать процессы без постоянного ручного контроля.
Внедрение агентного ИИ требует не только технологических решений, но и фундаментальной переработки корпоративных процессов. Без четких правил автоматизация невозможна, что делает стандартизацию инструкций ключевым фактором конкурентоспособности.
Российский рынок искусственного интеллекта сталкивается с системной проблемой: внедрение ИИ-агентов часто застревает на этапе пилотных проектов. По данным внутреннего исследования компании Comindware, причина кроется не в недостаточном качестве нейросетей, а в неспособности бизнеса сформулировать четкие правила работы для алгоритмов. Представители разработчика low-code платформ отмечают, что во многих организациях регламенты либо отсутствуют вовсе, либо описаны так, что их выполнение возможно только при наличии глубокого контекстного знания, которое есть у конкретных сотрудников.
Эта ситуация приводит к тому, что ИИ-системы либо совершают ошибки, либо требуют постоянного ручного надзора, что делает проекты экономически нецелесообразными. В Comindware указывают на то, что корпоративные правила часто устаревают быстрее, чем их обновляют, а исключения согласуются устно или хранятся в устаревших презентациях. Такой хаос в документации блокирует потенциал автоматизации и превращает внедрение ИИ в бесконечный цикл тестирования.
Решением этой проблемы становится концепция «скиллов» — машиночитаемых инструкций, которые агент подгружает при выполнении конкретных задач. Этот подход не является новинкой: в декабре 2025 года компания Anthropic опубликовала спецификацию Agent Skills как открытый стандарт. За несколько месяцев этот формат внедрили более чем в 30 инструментов, включая продукты таких гигантов, как OpenAI, Microsoft и Google. Логика проста: регламент перестает быть статичным PDF-файлом и становится живым текстом, по которому работает алгоритм.
Аналогичный подход уже реализован в CRM-системе самой Comindware. Например, методика оценки готовности клиента к сделке хранится в базе знаний в виде скилла. Генеральный директор компании Виталий Шпак поясняет, что агенты упираются не в возможности моделей, а в неспособность компаний внятно объяснить им собственные процессы. Перевод правил из голов руководителей в структурированные инструкции помогает выявить слабые места, где бизнес держится на устных договоренностях.
По прогнозу Шпака, через пару лет у российских предприятий появятся целые библиотеки таких цифровых инструкций, сопоставимые по значимости с текущими базами знаний. Он утверждает, что конкуренция в эпоху ИИ будет строиться не на качестве используемых моделей, которые у всех компаний будут примерно одинаковыми, а на «силе» и точности описанных бизнес-процессов. Именно качество этих правил станет новым фактором конкурентоспособности.
Эти выводы совпадают с глобальными прогнозами: аналитическая компания Gartner ожидает, что к концу 2027 года будет закрыто более 40% проектов агентного ИИ. Чтобы избежать этой участи, компаниям необходимо начинать трансформацию регламентов прямо сейчас, переводя их в формат, пригодный для исполнения машинами. Это позволит бизнесу управлять изменениями через правку обычного текста, без привлечения программистов и сложных технических доработок.