7 лучших ИИ-агентов для бизнеса

Что такое ИИ-агенты и зачем они бизнесу

ИИ-агенты — автономные системы с использованием возможностей искусственного интеллекта, которые способны выполнять задачи и принимать решения без постоянного участия человека. В отличие от обычных чат-ботов, которые просто отвечают на поставленные человеком вопросы, ИИ-агенты могут спланировать действия, обращаясь к различным источникам данных, ставить внутренние задачи и тем самым достигать более точного и комплексного результата. По сути, это — цифровой сотрудник нового поколения.

ИИ-агенты берут на себя рутинные, повторяющиеся процессы: обработка заказов, анализ документов, сбор данных. Сотрудники компании, которая внедряет агентов, получают возможность сосредоточиться на стратегических задачах.

К тому же, искусственный интеллект не болеет, не допускает ошибок из-за усталости и способен работать 24/7. Так, в отчете McKinsey Global Institute говорится о том, что агентные технологии теоретически могут автоматизировать до 44% текущих рабочих часов, если бизнес-процессы перестроены под людей и агентов.

Где используются ИИ-агенты и какие задачи решают

Клиентский сервис и коммуникации

ИИ-агент обрабатывает входящие обращения, «понимает» вопросы и проблемы клиента, подбирает необходимую информацию в базе знаний или внутренних системах, предоставляет ответ. Если вопрос сложный, агент может переадресовать его человеку. Это значительно сокращает время ответа и позволяет специалистам сосредоточиться на сложных кейсах.

Продажи, маркетинг и аналитика клиентов

Агенты собирают информацию о потенциальных клиентах, отправляют первые письма, договариваются о звонках, квалифицируют лидов, анализируют поведение клиентов, выявляют, кто готов к покупке, и рекомендуют продукты для кросс-продаж.

Операционная автоматизация и управление процессами

ИИ-агенту можно поручить:

• документооборот и обработку заявок;
• управление рабочими процессами и маршрутизацию задач;
• сбор и анализ данных из разных источников;
• автоматизацию HR-процессов (подбор персонала, онбординг).

Аналитика, финансы и принятие решений

ИИ-агенты мониторят новости, отслеживают действия конкурентов, анализируют финансовые данные в реальном времени, а затем на основе этого создают отчеты, уведомляют команду о рисках и возможностях.

Топ-7 ИИ-агентов для бизнеса: сравнение платформ

Salesforce Agentforce

Для каких задач подойдет:

• Управление продажами и цикл продаж
• Автоматизация клиентского сервиса
• Обработка заявок и квалификация лидов
• Интеграция с ERP и внутренними системами

Ключевые функции:
Agentforce встроен прямо в экосистему Salesforce, поэтому агент имеет доступ к истории взаимодействий, профилям клиентов, прогнозам продаж.

Claude + Model Context Protocol (Anthropic)

Для каких задач подойдет:

• Создание нестандартных агентов под специфику вашего бизнеса
• Интеграция с любыми системами (API, базы данных)
• Сложная обработка информации и многошаговые процессы
• Работа с чувствительными данными (здравоохранение, финансы)

Ключевые функции:
Claude от Anthropic поддерживает Model Context Protocol (MCP) — открытый протокол, который позволяет агенту подключаться к практически любым внешним инструментам и данным. Это как конструктор: вы выбираете, какие части системы подключить к агенту.

OpenAI ChatGPT Agents

Для каких задач подойдет:

• Быстрое прототипирование идей
• Автоматизация для стартапов и SMB
• Обработка запросов, поиск информации
• Интеграция с популярными инструментами (Gmail, Slack, etc.)

Ключевые функции:
ChatGPT Agents (режим агента в ChatGPT) позволяет агенту «выходить» в интернет при работе, запускать код, использовать встроенные инструменты. Все делается через простой интерфейс — не нужно писать код.

Google Gemini Agents

Для каких задач подойдет:

• Анализ больших объемов данных
• Работа с Google Workspace (Sheets, Docs)
• Создание отчетов и дашбордов
• Интеграция с BigQuery и другими сервисами Google

Ключевые функции:
Gemini интегрирован в экосистему Google, поэтому легко работает с Sheets, Docs, Gmail. Агент может извлекать данные, создавать визуализации, отправлять отчеты.

Zapier AI Actions

Для каких задач подойдет:

• Объединение разных приложений в один workflow
• Автоматизация повторяющихся процессов
• SMB и компании с ограниченным IT-бюджетом
• Быстрое соединение разных инструментов

Ключевые функции:
Zapier имеет 6000+ готовых интеграций. Агент может совершать действия в любом из этих приложений: отправить письмо, создать задачу в Trello, добавить контакт в CRM, все это без кода.

Manus AI

Для каких задач подойдет:

• Выполнение сложных многошаговых задач без жестких регламентов
• Веб-исследования, работа с документами и формами
• Автоматизация через браузер и API-интеграции
• Проектная работа аналитиков и операционных менеджеров

Ключевые функции:
Manus использует многоагентную архитектуру (Planner, Executor, Verifier): агент сам разбивает задачу на шаги, выполняет действия в браузере, собирает данные из веб-источников и SaaS-систем, генерирует отчеты и код. Работает как автономный «цифровой исполнитель» в облачном окружении.

Как выбрать ИИ-агента и внедрить его в бизнес-процессы

Признаки готовности компании к внедрению ИИ-агентов:

1. Повторяющиеся процессы. Если 30–50% времени команда тратит на одинаковые действия (обработка заявок, отправка писем, сбор данных), то такая трансформация будет наиболее эффективной.
2. Перегруженность сотрудников. Если сотрудники заняты рутиной, а не делают стратегическую работу — это сигнал для перестроения процессов.
3. Ошибки из-за ручной работы. Еще один сигнал: если человеческий фактор приводит к потере денег или клиентов.
4. Перспектива кратного роста прибыли. Вкладываться в перестроение процессов под ии-агентов стоит только, если есть понимание, что внедрение искусственного интеллекта в процессы принесет значительно большую доходность.
5. Растущий объем операций. Если руководитель сталкивается с необходимостью расширения штата только для увеличения объемов обработки данных, то есть смысл вложиться в агента.
   

Пошаговый план внедрения ИИ-агента

Шаг 1. Аудит процессов

Стартуйте с одного процесса, а не пытайтесь автоматизировать все сразу. Оптимальный срок для завершения пилота: 2–4 недели.

Шаг 2. Выбор платформы

Подбор инструментов зависит от конкретных задач. Вопросы, которые помогут сориентироваться: 

1. Какие системы нужно интегрировать?
2. Какой бюджет?
3. Есть ли ресурсы для настройки?
4. Нужна ли поддержка регулируемых данных (финансы, здравоохранение)?

Шаг 3. Подготовка данных и обучение агента

Качество данных = качество результатов.

Шаг 4. Тестирование и доработка

Не стоит стремиться к идеальности: если агент справляется с 80–90% задач, остальное может обрабатывать человек.

Шаг 5. Запуск и масштабирование

На этапе запуск очень важно отслеживать работу для того, чтобы процесс проходил без сбоев и при этом была достаточная информация для анализа работы системы: она пригодится на этапе оптимизации.

Шаг 6. Оптимизация и расширение

После 2–4 недель работы важно проанализировать собранные данные, чтобы понять, что работает хорошо, а где возникают ошибки и своевременно доработать агента.

Продуктовый подход — единственный, который работает для ситуации отсутствия готовых решений. Это подтверждается и становится все более актуальным для ИИ-решений, — считает директор департамента цифровых и продуктовых программ Школы управления СКОЛКОВО Николай Верховский.

Какие риски могут возникнуть при использовании ИИ-агентов?

• Ошибки и “галлюцинации”. ИИ может ошибаться, особенно на нестандартных ситуациях. Всегда нужна система контроля и возможность вмешательства человека.
• Данные. Если передать агенту неточные данные, он будет принимать неправильные решения. Перед внедрением тщательно проверьте качество данных.
• Безопасность. Убедитесь, что агент не раскрывает конфиденциальные данные, особенно если работает с персональной информацией.
• Зависимость от поставщика. Узкоспециализированное решение может быть сложно заменить. 

Статистика и тренды рынка ИИ-агентов

Рынок растет быстро: прогнозируется, что глобальный рынок вырастет с 5,2 млрд долларов в 2024 году до примерно 227 млрд долларов к 2034 году, демонстрируя среднегодовой рост около 45,8% за период с 2025 по 2034 годы.

78% мировых компаний уже внедряют генеративные модели в бизнес-процессы, а 9 из 10 топ-менеджеров планируют наращивать инвестиции в технологии. Однако, согласно данным Массачусетского технологического института, 95% бизнесов не видят отдачи от своих вложений в искусственный интеллект. До стадии промышленной эксплуатации доходит лишь 1 из 20 проектов.