Від реакції до дії. Агенти штучного інтелекту, які забезпечують результати.
Чат-боти просто відповідають на запитання. Агенти зі штучним інтелектом (Agentic AI) виконують завдання у вашій екосистемі: планують кроки, запускають інструменти та досягають цілей. Це нова ера автоматизації, де штучний інтелект бере на себе ручну роботу з інтеграції даних, якості та аналізу, яку виконує ваша команда.
Cel
Визначено користувачем
План
Автономний план дій
виконання
Агент запускає інструменти
Результат
Схвалено людиною
Ми пропонуємо рішення, засновані на технологіях світових лідерів
Gartner прогнозує, що до 2026 р. 40% корпоративних застосунків буде інтегровано з агентами штучного інтелекту для виконання конкретних завдань – це збільшення з менш ніж 5% у 2025 році.
(Gartner, «Gartner прогнозує, що до 2026 року 40% корпоративних програм матимуть спеціалізованих агентів штучного інтелекту, порівняно з менш ніж 5% у 2025 році», 2025)
Агентський ШІ (Агентський ШІ) — це система штучного інтелекту, яка, на відміну від чат-ботів та розмовних асистентів, автономно планує дії, запускає інструменти та виконує складні комплексні завдання в реальних ІТ-системах. Агент отримує мету, вибирає кроки для її досягнення та виконує їх через API — у CRM, ERP, системах даних або документації — зупиняючись у ключові моменти, щоб отримати схвалення людини (Людина в петлі).
Чат-бот запитує «чим я можу допомогти?». Агент запитує «якої мети мені потрібно досягти?» і самостійно її досягає.
Скільки ручних кроків усунуть агенти зі штучним інтелектом?
10
20h
Агенти зі штучним інтелектом можуть взяти на себе до 75% ваших ручних завдань
150 год
вивільнених людино-годин вашої команди на місяць
Переосмислення ефективності процесів.
Традиційна робота (Хаос)
Агентний ШІ (Ефект)
25%
Компанії, що використовують GenAI, запустять пілотні проекти або проведуть тестування концепції агентного ШІ у 2025 році, а до 2027 року цей відсоток зросте до 50%.
Deloitte, «Автономні генеративні агенти штучного інтелекту», 2025
80%
Агентський штучний інтелект зможе автономно вирішувати типові проблеми обслуговування клієнтів до 2029 року, що, як очікується, призведе до зниження операційних витрат на 30%.
Gartner, «Gartner прогнозує, що агентний штучний інтелект автономно вирішить 80% поширених проблем обслуговування клієнтів без втручання людини до 2029 року», 2025
79%
організації заявляють, що агенти штучного інтелекту вже впроваджені в їхніх компаніях, а 88% планують збільшити бюджети, пов'язані зі штучним інтелектом, протягом наступних 12 місяців.
PwC, «Опитування агентів зі штучним інтелектом», 2025
Де агенти ШІ дають найшвидшу віддачу?
Якість даних
Агент автоматично перетворює бізнес-вимоги на технічні правила якості та самостійно відстежує аномалії.
Інтеграції та API
Агент організовує роботу навколо інтеграції, усуваючи необхідність вручну зіставляти поля між новими системами.
МДМ та продукти
Агент підтримує збагачення описів продуктів та перевірку атрибутів, що значно скорочує час виходу на ринок.
Технічні знання
Агент RAG шукає документацію, надаючи готові відповіді з прямими цитатами з джерел компанії.
Подивіться, як мислить ваш цифровий співробітник.
Повний контроль та прозорість. Ви можете бачити кожне рішення та кожен документ, що використовується штучним інтелектом.
Від концепції до робочого агента.
1. Відкриття
Ми обираємо 1 ключовий процес та визначаємо вимірювані KPI успіху.
2. Карта ресурсів
Ми визначаємо дозволи Агента – що він може «бачити» та в яких системах може працювати (API).
3. Чернетка сценарію
Ми встановлюємо системи безпеки, етичні принципи та контрольні точки для ШІ.
4. Впровадження PoC
Ми запускаємо Агента в безпечному тестовому середовищі (пісочниці).
5. Виробництво та масштабування
Агент бере на себе реальні завдання, а ми додаємо додаткові сценарії автоматизації.
«В Agentic AI суть не в тому, щоб комп’ютер розмовляв з нами, а в тому, щоб він працював на нас. Ми розробляємо агентів, які розуміють контекст ваших даних і можуть автономно надавати результати в рамках вашої унікальної ІТ-архітектури. Це кінець ери простих чат-ботів».
Конрад Мокшанський
Presales Manager & Architect, Integral Solutions
Основи: Люди – Процеси – Технології
Три основи ефективного впровадження агентів штучного інтелекту в організації.
люди
Агенти штучного інтелекту звільняють людей від повторень. Ми впроваджуємо принцип «людина в циклі»: ШІ планує та виконує завдання, але ви маєте останнє слово перед записом даних.
процеси
Ми аналізуємо процеси прийняття рішень та обробки винятків. Агент стає невід'ємною частиною команди, з чіткими обов'язками та повноваженнями.
Технологія
Ми підключаємо передові LLM-моделі до вашої інфраструктури через безпечний API. Ваші дані захищені та ніколи не використовуються для навчання публічних моделей.
Чому дані є основою успіху агентів ШІ
15%
щоденних робочих рішень прийматимуться автономно агентним штучним інтелектом до 2028 року — порівняно з 0% у 2024 році.
Gartner, «Gartner прогнозує, що понад 40% проектів агентного штучного інтелекту будуть скасовані до кінця 2027 року», 2025
43%
Лідери у сфері даних вказують на якість, повноту та готовність даних як на одну з головних перешкод для переходу ініціатив GenAI від пілотного до виробничого етапу.
Informatica, «Огляди CDO 2025», 2025
Переваги для ролей
Технічний директор/директор з інформаційних технологій
Зменшення операційного боргу та вища передбачуваність впровадження в складних екосистемах даних.
CDO / Керівник відділу даних
Швидка підготовка даних, готових до використання штучного інтелекту, та автоматизація трудомістких процесів підтримки якості.
Інженерія даних
Скорочення часу обробки даних та усунення повторюваної роботи під час виправлення помилок.
Архітектор інтеграції
Повний контроль над потоком інформації та порядком в архітектурі інтеграції.
За даними Маккінсі, 88% організацій вже регулярно використовує ШІ принаймні в одній бізнес-функції. Однак лише 2% компаній повністю масштабувалися впровадження агентів штучного інтелекту.
McKinsey, «Стан штучного інтелекту: Глобальне опитування 2025», 2025 · Дослідницький інститут Capgemini, «Зростання агентного штучного інтелекту», 2025
Gartner попереджає, що Понад 40% проектів Agentic AI будуть скасовані до кінця 2027 року через зростання витрат, нечітку вартість бізнесу або недостатній контроль ризиків.
Gartner, «Gartner прогнозує, що понад 40% проектів агентного штучного інтелекту будуть скасовані до кінця 2027 року», 2025
Агенти зі штучним інтелектом проти чат-ботів проти RPA
Зосереджені на розмові, вони генерують текст, але не можуть самостійно виконувати дії у зовнішніх системах.
Жорстка автоматизація, заснована на фіксованих правилах, ламається при найменшій зміні інтерфейсу або даних.
Вони автономно планують шлях до своїх цілей. Вони розуміють бізнес-контекст, вчаться на помилках та самостійно обирають правильні інструменти (API) для виконання завдання.
Критерій
Чатбот / GenAI
РПА
Агентський ШІ (Агентський ШІ)
дію
Відповідає на запитання та створює контент
Виконує заздалегідь розроблені кроки (скрипти)
Автономно планує кроки та досягає мети
Розуміння контексту
Обмежено розмовою
Немає – працює за правилами
Повний – розуміє бізнес-мету та обирає інструменти
Обробка винятків
Відповідає питанням або передає питання на ескалацію
Зупиняється, потрібне втручання
Він намагається вирішити проблему сам, але за потреби загострює ситуацію.
Інтеграція з системами
Через API (обмежено)
Через парсинг інтерфейсу користувача або API
Через API - нативний, мультисистемний
Навчання
З навчальних даних (один раз)
Без адаптації
Навчається на результатах та відгуках
Нагляд людини
Додатково
Мінімум (згідно з правилами)
Людина в циклі – людина затверджує ключові кроки
Найкраще для
Найчастіші запитання, створення контенту, помічник
Повторювані, структуровані офісні процеси
Складні процеси обробки даних, інтеграції, MDM, якість даних
Сектори, в яких ми працюємо
Фінансування
Автоматична перевірка транзакцій та підтримка процесу KYC/AML.
Роздрібна торгівля
Автономне збагачення каталогів товарів (Agentic PIM) та аналіз настроїв думок.
АПТЕКА
Шукайте тисячі дослідницьких документів та автоматично перевіряйте якість даних медичних працівників.
промисловість
Моніторинг виробничих параметрів та генерування інтелектуальних інструкцій для сервісних техніків.
FAQ
ChatGPT генерує текст на основі запиту. Агент штучного інтелекту – це система, яка використовує моделі LLM як «мозок» для роботи ваших систем (наприклад, SAP, Salesforce) та отримання результатів.
Ні. Ми впроваджуємо шлюзи затвердження (Human-in-the-loop), де агент готує пропозицію щодо змін, а людина затверджує її одним клацанням миші.
RAG розшифровується як Retrieval-Augmented Generation (розширена генерація пошуку). Це дозволяє агенту використовувати лише ваші поточні файли та бази даних, забезпечуючи точність відповідей та безпеку вашої інформації.
Ні. Агенти штучного інтелекту взаємодіють з вашими системами через існуючі API, діючи як додатковий інтелектуальний рівень оркестрації.
Агенти штучного інтелекту ефективні лише настільки, наскільки ефективні дані та знання, які їх забезпечують.
Customer 360 та MDM
Персоналізація дій агента вимагає повного профілю клієнта в режимі реального часу. Customer 360 надає агентам контекст — історію, налаштування та відкриті справи — щоб кожна взаємодія була релевантною, а не шаблонною.
Інтеграція застосунків та управління API
Агент зі штучним інтелектом може бути автономним лише за наявності доступу до систем, де відбувається бізнес. iPaaS та API Management забезпечують йому безпечне з'єднання з CRM, ERP та операційними системами в межах визначених дозволів.
Управління даними та якість даних
Без високоякісних даних агенти штучного інтелекту працюють впевнено, але їм бракує точності. Управління даними гарантує, що бази знань та записи, що живлять агентів, є актуальними, узгодженими та вільними від суперечностей, які призводять до галюцинацій.
Розширена аналітика даних
Інформація з прогностичних моделей цінна лише тоді, коли вона втілюється в дії. Агенти штучного інтелекту на базі прогнозів Altair RapidMiner автоматизують рішення — від динамічного ціноутворення до запобігання відтоку — без втручання людини.
Застосування та лоу-код (Mendix)
Інтерфейси для агентів штучного інтелекту – панелі оператора з оглядами активності агентів, інструменти взаємодії з людиною та панелі моніторингу автоматизації – можна швидко створювати та змінювати в Mendix, без повного циклу розробки.
Управління знаннями та KMS Lighthouse
Агент штучного інтелекту надає точні відповіді лише тоді, коли має доступ до структурованої, актуальної бази знань. KMS Lighthouse є основою архітектури RAG; без нього генеративний ШІ відповідає впевнено, але часто неправильно.
199 млрд дол
саме стільки коштуватиме світовий ринок агентного ШІ у 2034 році (зростання з 5,25 млрд доларів США у 2024 році – CAGR 43,84%).
Агентний ШІ – це сегмент корпоративних технологій, що найшвидше розвивається, на цьому етапі впровадження випереджає хмарні обчислення та мобільні технології.
Globe Newswire / Grand View Research, 2025 · Gartner Top 10 стратегічних технологічних трендів, 2025
Готові побачити, скільки роботи може зняти з вас агент ШІ?
Коротко опишіть процес, який займає найбільше часу вашої команди. Наші архітектори підготують для вас концепцію сценарію з вільними агентами.