Что такое AI-агенты, AI-ассистенты и как они повлияют на работу сотрудников
AI-ассистент — это система на базе нейросети, предназначенная для помощи пользователю в выполнении задач через диалог или интерфейс. Например, AI-ассистент по базе знаний может отвечать на вопросы по рабочим процессам и документам, тем самым экономя время сотрудников на самостоятельный поиск информации.AI-агент — это система на базе нейросети, способная самостоятельно планировать и выполнять последовательность действий для достижения заданной цели с минимальным или нулевым участием человека. Например, если вы попросите каждую неделю готовить отчёт по продажам с выводами на основе данных из корпоративных информационных систем, AI-агент будет автоматически собирать данные, формировать отчет и отправлять его вам в чат TN Life.
Как AI-агенты взаимодействуют с другими системами
Чтобы AI-агенты могли взаимодействовать с другими сервисами, используется протокол на естественном языке MCP (Model Context Protocol). Это своего рода мостик, который соединяет помощника с внутренними и внешними системами.Например, вы сообщаете агенту, что с 1 по 5 декабря будете в командировке в Москве, и он самостоятельно заполняет заявку в «Финансовом помощнике». И таких помощников может быть множество у каждого сотрудника: один отвечает на вопросы, другой помогает в работе с документами, третий ищет за вас распоряжения.
Все созданные AI-агенты будут публиковаться в каталоге платформы TN AI, что обеспечит централизованный доступ к ним и упростит внедрение в рабочие процессы.
Владимир Марков,
генеральный директор ППК ТЕХНОНИКОЛЬ
«Существует мнение, что искусственный интеллект скоро заменит людей в некоторых профессиях. Однако я считаю, что наш следующий эволюционный шаг не конкуренция, а синергия с ИИ. Его главная роль — стать универсальным ассистентом, который берет на себя рутину, освобождая нас для того, в чем мы остаемся непревзойденными: творчества, стратегии, инноваций, принятия сложных решений. То есть ИИ — это не замена, а расширение человеческих возможностей, эдакий цифровой экзоскелет для нашего интеллекта. Он не думает за нас, а усиливает скорость, точность и охват нашей работы. И это тот тренд, на котором мы сосредоточимся в ближайшие несколько лет. Это вопрос нашей конкурентоспособности. Компании, где сотрудники тратят часы на рутину, которую можно делегировать, будут проигрывать тем, где люди сосредоточены на уникальных человеческих задачах».
Алексей Колдашев,
владелец экосистемы TN Life, руководитель направления развития цифровых сервисов
«Сегодня искусственный интеллект часто воспринимается как чат-бот или очередной цифровой инструмент. Но мы смотрим на него шире. Для нас будущее корпоративных сервисов — это среда, в которой у каждого сотрудника есть собственный набор AI-агентов под конкретные задачи. Эти агенты не просто отвечают на вопросы, а взаимодействуют с информационными системами, выполняют действия и берут на себя рутинные операции. Платформа TN AI создает для этого единый и безопасный контур. В таком подходе ИИ перестает быть экспериментом или модной технологией и становится полноценным участником рабочих процессов, усиливающим возможности сотрудника».
Дорожная карта в первом квартале 2026 года: от распознавания голоса до автономных процессов
Ответы на вопросы пользователей в чате. Пользователи TN Life могут задать вопрос AI-агенту и сразу получить точный ответ благодаря интеграции с «Базой знаний». При этом любой сотрудник может пополнять базу инструкциями по своим процессам, и AI-агент сможет давать точные ответы на вопросы коллег, основанные на этой информации.Распознавание файлов. AI-агент сможет автоматически обрабатывать PDF-файлы и сканы документов, что ускорит работу с ними и сократит ручной ввод данных. Например, вы можете загрузить договор или отчет и попросить помощника выделить ключевые тезисы или ответить на вопрос на основе этого документа.
Транскрибация и саммари встреч. Модуль будет автоматически транскрибировать речь и создавать саммари по итогам встреч. В будущем AI-агент сможет анализировать саммари, выявлять поставленные задачи и добавлять их в «Трекер задач».
Векторы развития на 2026 год
Интеграция между сервисами внутри TN Life. Цель команды — создать единую среду, где в перспективе станет возможным, например, попросить агента запланировать встречу с коллегой в TN Meet или оформить заявку на отпуск через сервис «Финансовый помощник».Подключение генеративного ИИ для решения точечных бизнес-задач. Команда анализирует кейсы, поступающие от различных СБЕ, планируя запуск новых функций по наиболее часто встречающимся кейсам в порядке приоритета. В качестве примеров уже собранных запросов можно привести следующие кейсы:
- Создание сервисной заявки голосом или текстом. Сотрудник текстом описывает проблему, используя привычные рабочие термины. AI-аген распознает намерение и запрашивает недостающие данные: оборудование, описание, приоритет, фото. После — автоматически оформляет поле «Описание», создает заявку в EAM и сообщает пользователю ее номер.
- Проверка и исправление описания заказ-наряда. AI-агент проверяет тексты описаний и автоматически приводит их к единому стандарту. Например, меняет формулировку «Заменить подшипник» на правильную «Замена подшипника». Попутно исправляет орфографические ошибки и опечатки.
- Помощь при аварийном простое оборудования. В случае поломки оборудования AI-агент помогает сориентироваться: подсказывает, какие ТМЦ нужны, где их найти, кто из специалистов может отремонтировать оборудование, и создает срочную заявку.
- Глубокий поиск и анализ судебной практики: ищет релевантные судебные акты по конкретным обстоятельствам дела, сравнивает сходство фактов и выдает готовый аналитический обзор.
- Генерация деловой переписки: пишет письма, претензии и ответы на запросы в нужном тоне и стиле.
Конфигурация сценариев без кода. В рамках пилотного проекта по цифровизации процессов команда использовала low-code конструктор для тестирования гипотез по автоматизации сбора лидов и информации о юридических лицах из открытых источников. В будущем, с учетом успешного применения open-source, оно будет доработано и включено в состав AI-платформы.
«Low-code системы поддерживают широкий спектр интеграционных протоколов и сервисов, поэтому мы смогли выстроить сложные цепочки автоматизации: от первичного сбора данных до их обогащения и передачи в целевые системы. Использование платформы с открытым исходным кодом дало нам возможность гибко и экономично экспериментировать с различными сценариями автоматизации и цифровизации бизнес-процессов, прежде чем переходить к промышленному внедрению», — прокомментировал Валентин Фетисов, руководитель направления цифровизации.
Перспективы развития AI-агентов
- Экономия до 30% времени сотрудников
- Повышение качества решений за счет памяти ИИ о прошлых коммуникациях
- Персональные AI-ассистенты под бизнес-задачи в контуре компании
- Сокращение количества ошибок
- Соблюдение регламентов