 |
Axenix впервые в России проанализировала изменения организационной модели бизнеса при внедрении ИИ-агентов
Компания Axenix при экспертной поддержке Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова (ИЦИИ МГУ) представили исследование «ИИ-агенты в действии: экономика, риски и эволюция организационных моделей». Это первое в России исследование такого масштаба, в котором рассматриваются свойства и функции ИИ-агентов, перспективы и сложности их применения, а также методология оценки экономических эффектов и целесообразности внедрения. Подробный фреймворк поможет бизнесу при принятии инвестиционных решений по внедрению ИИ-агентов.
ИИ-агенты — автономные системы, использующие ИИ для самостоятельного выполнения задач и принятия решений. Они получают данные из окружающей среды, анализируют их и реагируют без постоянного вмешательства человека для достижения определенной цели.
ИИ-агентов можно назвать новым уровнем эволюции искусственного интеллекта, за которым последуют дальнейшие ступени развития, такие как мультиагентные системы.
Авторы исследования сформировали тепловую карту зрелости ИИ-агентов, оценив уровень их применения — от системного до начального — в основных отраслях экономики. Наиболее выдающиеся результаты демонстрируют США и Китай, где ИИ-агенты уже участвуют в ключевых бизнес-процессах многих отраслей либо активно внедряются.
Как отмечают авторы исследования, в России новые технологии больше всего осваиваются и масштабируются в финансовом секторе, ритейле и ИТ-сфере. При этом российский рынок ИИ-агентов сегодня составляет 1,5% от общемирового, тогда как у США этот показатель ожидаемо самый высокий – 29,7%, у Китая, Канады, Великобритании и Германии – от 6 до 8%.
Среди вызовов, связанных с внедрением ИИ-агентов, в Axenix называют необходимость значительных системных изменений бизнес-процессов, финансовых моделей и структуры затрат, ролей сотрудников, подходов к управлению данными и рисками, корпоративной культуры. Одним из ответов на эти вызовы, особенно при увеличении масштаба внедрения, должно стать формирование отдельной бизнес-функции — ИИ-лидера, который возьмет на себя ответственное управление портфелем ИИ-проектов.
В исследовании дается совокупная структура капитальных и операционных затрат при внедрении ИИ-агентов, которая зависит от размера компании: за 3 года корпорации могут потратить на такой проект более 950 млн рублей, крупный бизнес – 200-300 млн рублей, средний бизнес – около 30-60 млн рублей, небольшие компании – около 5-15 млн рублей.
Вместе с тем и экономические эффекты от внедрения высоки, особенно на большом масштабе. Например, в финансовом секторе, где прогнозируется наибольшая эффективность ИИ-агентов, рост прибыли может быть достигнут за счет ускорения процессов на 25-45%, снижения количества ошибок на 15-30%, экономии на ФОТ в 10-35%. В госсекторе особенно сильное положительное влияние ИИ окажет на ускорение процессов (до 30%), а в здравоохранении – на снижении ошибок (до 40%). По расчетам экспертов, совокупная экономия компании, в зависимости от отрасли, может составить от 15 до 40%.
Также авторы обращают внимание на косвенные и нематериальные эффекты. Например, динамическое ценообразование и персонализация предложений ведет к росту конверсии в ритейле на 10-25%, экономия времени врачей за счет ИИ-агентов (на 10-20%) позволяет более качественно прорабатывать силами людей сложные случаи, а внедрение data-driven подходов повышает привлекательность бизнеса, позволяя получать на 15-30% больше инвестиций.
«Искусственный интеллект – неотъемлемый инструмент повышения эффективности современного бизнеса. Достижения в области ИИ позволяют нам прогнозировать его дальнейший бурный рост, массовое распространение ИИ-агентов, а затем и мультиагентных систем. Их внедрение – сложный, многосоставный процесс, который потребует инвестиций и существенных организационных изменений. Однако если бизнес не начнет смотреть в эту сторону уже сейчас, в относительно недалеком будущем он рискует оказаться в стороне от передовых технологий и процессов», — комментирует Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной ИИ» Axenix.
В Axenix уверены, что исследование поможет компании любого масштаба и сферы деятельности глубже познакомиться с ИИ-агентами и определить для себя необходимость их применения с оценкой требуемых ресурсов и потенциальным экономическим эффектом.
Отдельные разделы исследования также затрагивают управление рисками и обеспечение безопасности, учет правового и регуляторного поля, этические и социальные аспекты.
О компании
Российская компания Axenix (ранее Accenture) осуществляет деятельность под юридическим наименованием ООО «АксТим». Axenix предоставляет широкий спектр профессиональных услуг в области цифровых сервисов, облачных технологий и решений для обеспечения информационной безопасности. В офисах и центрах разработки в Москве, Твери, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Алматы работают около 2 800 сотрудников. Благодаря сочетанию уникальных знаний, опыта и компетенций более чем в 40 отраслях, предлагает услуги в области стратегии и бизнес-консалтинга, технологических решений и других операций, направленных на цифровизацию бизнеса.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева (написать письмо автору)
Компания: Axenix (все новости этой организации)
Добавлен: 20:43, 21.11.2025
Количество просмотров: 86
Страна: Россия
| «1С-Рарус» трансформировал продажи в холдинге United Elements с 1С:CRM, 1С-Рарус, 22:46, 20.03.2026, Россия |
70 |
| «1С-Рарус» автоматизировал продажи и управление проектами в холдинге United Elements, входящем в ТОП-10 дистрибьюторов климатического оборудования в России. Благодаря созданию единой цифровой среды на базе «1С:CRM ПРОФ» и «1С:Комплексная автоматизация» холдинг выстроил двухуровневую систему продаж и на треть сократил время обработки клиентских заявок. |
|
| Hoff использует решения Verme для экономии фонда оплаты труда, Verme, 22:45, 20.03.2026, Россия |
69 |
| Мультиформатный ритейлер мебели и товаров для дома Hoff сэкономил 1% от фонда оплаты труда за счет использования решений ГК Verme. Компания внедрила систему биометрического учета рабочего времени и автоматизированного табелирования во всех розничных магазинах сети, а также распределительном центре. |
 |
|
|
