AI-агенты и традиционная автоматизация освобождают вашу команду от рутины, но работают по-разному. Автоматизация следует заранее заданным правилам, поэтому один и тот же триггер всегда приводит к одному и тому же действию. AI-агент работает на достижение цели, анализируя контекст и выбирая следующий шаг в рамках установленных вами ограничений.

В этом руководстве сравниваются AI-агенты и традиционная автоматизация, а также объясняется, когда лучше использовать каждый из вариантов. В нем также показано, как агенты и автоматизации monday работают бок о бок в monday AI Workspace.

Попробуйте агенты monday

Основные выводы

Автоматизация и AI-агенты решают разные задачи: автоматизация следует жестким правилам, а агенты используют аналитический подход для работы с хаотичными и непредсказуемыми задачами. Большинству команд нужны оба инструмента.
Подбирайте подход под задачу: используйте автоматизацию для повторяющихся шагов с высоким объемом данных и внедряйте агентов там, где человеку в противном случае пришлось бы читать, интерпретировать и принимать решения.
Управление рисками — это не опция: перед запуск любого агента определите, что он может читать, что он может редактировать и какие действия требуют одобрения человека.
Начните с малого и быстро докажите ценность: выберите один рабочий процесс с измеримым результатом, прежде чем переходить к более сложным процессам.
Агенты и автоматизации monday работают бок о бок: в monday AI Workspace готовые агенты используют те же данные, что и ваши автоматизации, поэтому шаги, требующие принятия решений, передаются на этап работы по правилам без переключения между системами.

В чем главная разница между AI-агентами и автоматизацией?

Традиционная автоматизация — это программное обеспечение, которое выполняет фиксированный набор инструкций при возникновении определенного события. AI-агент — это программа, которой задана цель, и она использует AI-модель для определения действий, необходимых для ее достижения. Главное отличие заключается в том, кто выбирает следующий шаг. В автоматизации этот выбор был сделан в момент написания правил. AI-агент делает выбор в текущий момент на основе обнаруженных данных.

Как работает автоматизация рабочих процессов на основе правил

Традиционная автоматизация работает по модели «триггер-условие-действие»: когда конкретное событие соответствует заданному условию, система выполняет фиксированное действие. Поскольку логика линейна, результат всегда одинаков. Вот несколько распространенных примеров автоматизации на основе правил:

Изменение статуса запускает уведомление: когда сделка переходит в статус «Предложение отправлено», система отправляет письмо владельцу аккаунта, поэтому никому не нужно помнить о необходимости его отправки.
Отправка формы создает запись: когда новый лид заполняет веб-форму, система создает контакт и назначает его торговому представителю в зависимости от территории.
Напоминание по дате: за три дня до даты продления контракта система отправляет напоминание менеджеру по работе с клиентами.

Кому-то необходимо написать каждое правило до того, как автоматизация сможет начать действовать, и она не может адаптироваться, когда ситуация выходит за рамки этих правил.

Как работают AI-агенты

AI-агенты работают в непрерывном цикле из 4 этапов:

Восприятие: агент считывает данные с досок, из электронных писем, документов, записей CRM и веб-страниц, чтобы понять текущее состояние работы. Он может обрабатывать неструктурированные входные данные, такие как свободный текст и вложения.
Рассуждение: агент сопоставляет найденную информацию со своей целью и выбирает следующий наиболее полезный шаг. Например, агент по квалификации лидов оценивает соответствие критериям, сигналы о намерениях и уровень вовлеченности в совокупности, чтобы оценить каждого лида.
Действие: агент выполняет одно или несколько действий, таких как обновление записи, составление черновика сообщения, перенаправление запроса или поиск информации в интернете.
Обучение и адаптация: агент уточняет свой подход на основе обратной связи и новых данных, поэтому его правила не нужно переписывать каждый раз, когда процесс меняется.

Люди по-прежнему устанавливают ограничения, в рамках которых работает агент. Мы расскажем, как их настроить, в разделе об управлении рисками ниже.

AI-автоматизация, AI-агенты и агентный AI: где что применяется

Термины в этой области пересекаются, поэтому полезно расположить их на шкале от фиксированных правил до полной автономности.

Уровень 1: Традиционная автоматизация. Фиксированные правила «если-то» выполняют определенное действие при каждом срабатывании триггера, без участия AI.
Уровень 2: Автоматизация с этапами AI. Рабочий процесс на основе правил включает блоки AI для конкретных задач. Например, автоматизация может срабатывать при поступлении тикета и использовать AI для определения тональности перед его маршрутизацией. Рабочий процесс по-прежнему следует по фиксированному пути, но отдельные шаги используют AI для интерпретации контента.
Уровень 3: AI-агенты. AI-агент — это программное обеспечение с определенной ролью и доступом к необходимым данным, развернутое для выполнения конкретной работы. Например, в monday AI Workspace агент по управлению тикетами обрабатывает входящие тикеты службы поддержки, а картограф зависимостей и рисков отслеживает риски по проектам.

Где применим агентный AI. Агентный AI — это более широкий подход, лежащий в основе AI-агентов: AI-системы, которые планируют многоэтапную работу и преследуют цели с минимальными подсказками со стороны человека. AI-агент — это один из способов заставить агентный AI работать.

Полезное различие во всех этих случаях заключается в том, следует ли система фиксированным правилам или работает на достижение цели.

4 ключевых отличия между AI-агентами и автоматизацией

Автоматизация и AI-агенты могут работать в рамках одного и того же рабочего процесса, но при этом решать задачу совершенно по-разному. Четыре различия ниже показывают, в чем они расходятся, с примером для каждого из них.

1. Как они принимают решения

Автоматизация выполняет выбор, который был сделан при написании правила. AI-агент оценивает происходящее в данный момент, прежде чем действовать. Возьмем последующие действия после демо. Автоматизация отправляет одно и то же письмо через три дня после каждого демо. Агент проверяет, как потенциальный клиент проявил себя после демо и на каком этапе находится сделка, а затем принимает решение — отправить повторное письмо, подождать или эскалировать проблему.

2. Насколько далеко они могут продвинуть задачу

Автоматизация лучше всего работает на одном пути со структурированными входными данными. Агент может читать неструктурированный контент, такой как цепочки писем и PDF-файлы, и выполнять задачу в несколько шагов. В случае с тикетом службы поддержки автоматизация может перевести его из статуса «Новый» в «Назначен» на основе его категории. Агент может прочитать тикет, проверить базу знаний на наличие решения, составить проект ответа и направить его нужному специалисту.

3. Насколько предсказуем результат

Автоматизация дает одинаковый результат для одних и тех же входных данных каждый раз, что делает ее отличным выбором для работы, требующей соблюдения нормативов. Результат работы агента зависит от контекста, поэтому два похожих запроса могут получить разные ответы. Такая гибкость позволяет агентам справляться с нестандартными ситуациями, и именно поэтому агентам необходим надзор, такой как режим симуляции и одобрение человеком для важных действий.

4. Как масштабируются затраты

После создания автоматизации каждое дополнительное действие стоит практически ничего, поэтому 500 уведомлений стоят примерно столько же, сколько пять. Агент использует больше вычислительных ресурсов при каждом запуске, поскольку обращается к большему количеству источников данных и выполняет больше действий. Более честное сравнение — это стоимость успешного результата. Агент, который экономиит часы ручной проверки лидов или сокращает количество эскалаций тикетов, в целом может стоить дешевле, даже если каждый его запуск обходится дороже.

Попробуйте агенты monday

Когда использовать AI-агенты, а когда автоматизацию

Большинство команд используют оба подхода, поэтому полезный вопрос заключается в том, какие шаги в рабочем процессе подходят для каждого из них.

Признаки того, что рабочий процесс подходит для автоматизации

Автоматизация подходит лучше, когда вы можете полностью прописать правила до начала работы. Если вы ответите «да» на большинство этих вопросов, автоматизируйте процесс:

Известен ли каждый шаг заранее? Если для принятия решений не требуется аналитика, автоматизация выполняет процесс надежно и с минимальными затратами.
Должен ли результат быть одинаковым каждый раз? Работа, зависящая от соблюдения нормативов и аудита, требует предсказуемых результатов.
Являются ли входные данные структурированными? Поля статусов, даты и значения из выпадающих списков не нуждаются в интерпретации.
Высок ли объем работы при простой логике? Массовое обновление статусов и синхронизация записей — это задачи, с которыми автоматизация справляется лучше всего.

Признаки того, что рабочий процесс подходит для AI-агент

Агент подходит лучше, если в данный момент сотруднику приходится что-то читать и принимать решение о дальнейших действиях. Если вы ответите «да» на большинство этих вопросов, вам стоит рассмотреть возможность использования агента:

Связана ли работа с неструктурированной информацией? Электронные письма, заметки с встреч и отзывы клиентов требуют интерпретации, прежде чем кто-либо сможет действовать.
Часты ли исключения? Агент может разобраться в случаях, которые не подходят под правила, вместо того чтобы перенаправлять их все на человека.
Задействует ли работа несколько команд или источников данных? Агент может собрать контекст из отделов продаж, поддержки и финансов для принятия единого решения.
Потребовало бы выполнение этой работы многочасового участия сотрудника? Задачи по исследованию и координации с агентом часто решаются быстрее.

Большинство рабочих процессов включают шаги обоих типов, поэтому результат обычно представляет собой разделение: автоматизация используется для фиксированных шагов, а агент — для тех, которые требуют аналитики. Прежде чем доверить какой-либо шаг агенту, определите, каким объемом контроля он должен обладать.

Что нужно решить перед запуском AI-агент

Агент работает с вашими данными, поэтому разрешения, которые вы настроите перед запуском, определяют, насколько сильно он сможет их изменить и насколько легко вы сможете проверить его работу позже. Ответьте на эти шесть вопросов, прежде чем активировать любого агента:

Что он может читать? Ограничьте доступ агента рабочими пространствами и досками, необходимыми для его работы.
Что он может изменять? Решите, может ли агент редактировать и создавать элементы или только просматривать их.
Какие действия требуют одобрения? Для важных действий, таких как отправка письма клиенту или обновление записи о договоре, требуется подтверждение человека до того, как агент совершит действие.
Где регистрируются его действия? Каждое действие должно быть отслеживаемым, включая то, что сделал агент и какие данные он использовал.
Как вы будете его тестировать? Сначала запустите агента в режиме симуляции, чтобы посмотреть, что он будет делать, прежде чем он приступит к реальной работе.
Как вы ограничите расходы? Установите лимиты использования и оповещения, чтобы ни один агент не привел к непредвиденным затратам.

Как внедрять AI-агентов параллельно с автоматизацией

Большинство организаций находятся лишь на начальном этапе использования AI-агентов. По данным Gartner, only 17% of organizations внедрили AI-агентов на данный момент, хотя более 60% планируют сделать это в течение двух лет. Поэтапное внедрение позволяет доказать ценность на одном рабочем процессе, прежде чем вовлекать в работу с агентами больший объем бизнеса.

Шаг 1. Выберите один рабочий процесс с измеримым результатом

Выберите рабочий процесс, в котором результат легко увидеть, а ошибку легко исправить. Квалификация лидов и сортировка тикетов — хорошие первые кандидаты, так как у них есть четкие вводные данные и результаты, которые можно сосчитать.

Шаг 2. Сначала автоматизируйте фиксированные шаги

Опишите рабочий процесс и автоматизируйте каждый шаг, следующий по фиксированному пути. Это сужает круг задач для агента и создает стабильную основу для дальнейшего развития.

Шаг 3. Добавьте агента там, где требуется оценка

Привлекайте агента для тех шагов, где в настоящее время сотрудник оценивает ситуацию и принимает решения. Начните с доступа только для чтения и требуйте одобрения любых предлагаемых им изменений, а затем расширьте его права после того, как увидите, как он себя ведет.

Шаг 4. Измеряйте результаты

Отслеживайте такие результаты, как сэкономленное время и предотвращенные эскалации, и сравнивайте их с затратами на запуск и проверку агента. Записывайте результаты, чтобы у вас были аргументы при переходе к следующему рабочему процессу.

Шаг 5. Расширяйте сферу применения по одному рабочему процессу за раз

Как только первый рабочий процесс докажет свою ценность, повторите процесс для следующего. Пересматривайте разрешения агента каждый квартал по мере изменения команд и процессов.

Как оценить AI-агента или платформу автоматизации

Как только вы определите, какие рабочие процессы подходят для каждого подхода, следующим решением станет выбор места их запуска. Используйте эти вопросы для сравнения платформ:

Контекст: Могут ли агенты видеть необходимые им данные из других команд или только из одной системы?
Контроль: Встроены ли в платформу разрешения и этапы утверждения?
Тестирование: Можете ли вы запустить агента в режиме симуляции до его выхода в продакшн?
Общие данные: Работают ли автоматизации и агенты с одними и теми же данными или каждая передача означает перенос информации между инструментами?
Видимость затрат: Можете ли вы видеть стоимость работы каждого агента, чтобы сопоставить ее с результатом?
Простота настройки: Могут ли бизнес-команды создавать и настраивать автоматизации и агентов без разработчиков?
Соответствие требованиям: Соответствует ли платформа вашим требованиям безопасности и конфиденциальности данных?

Запуск AI-агентов и автоматизации в monday AI Workspace

monday AI Workspace объединяет автоматизации и AI-агентов на одних и тех же досках и с теми же данными. Агенты monday — это AI-агенты, встроенные в рабочее пространство, поэтому работа может переходить от автоматизации к агенту без переноса данных между инструментами.

Встроенные автоматизации

Автоматизации в monday AI Workspace создаются без написания кода с помощью готовых рецептов или собственных правил «если-то». Они могут срабатывать при изменении статуса или даты и выполнять такие задачи, как назначение лидов, маршрутизация согласований, отправка уведомлений и синхронизация данных между досками.

Автоматизации также могут включать AI-блоки, которые добавляют один шаг искусственного интеллекта в фиксированный рабочий процесс. Доступные блоки включают:

Категоризация: Сортировка элементов по типу или срочности
Суммаризация: Извлечение ключевых моментов из длинного текста
Извлечение информации из файлов: Извлечение данных из PDF-файлов и других документов
Определение настроения: Определение тональности текста, например отзыва клиента
Перевод: Перевод контента на другой поддерживаемый язык
Пользовательский блок: Написание собственного промпта для выполнения AI

Агенты monday по командам

Агенты monday — это готовые AI-агенты для выполнения стандартных задач по отделам, каждый из которых работает на ваших досках параллельно с вашими автоматизациями. Вот как распределяется работа по командам:

Продажи: Автоматизация направляет нового лида нужному ответственному. Квалификатор лидов оценивает входящие лиды, а Страж воронки мониторит сделки на предмет рисков.
ИТ и обслуживание: Автоматизация применяет фиксированный таймер SLA к тикету. Агент управления тикетами сортирует и направляет тикеты, а Монитор SLA отслеживает риск нарушения.
Управление проектами и операционная деятельность: Автоматизация отправляет уведомление при изменении статуса. Картограф зависимостей и рисков отмечает проектные риски, а Репортер статусов составляет проекты отчетов.
Маркетинг: Автоматизация перемещает элемент при завершении этапа кампании. Исследователь конкурентной разведки отслеживает активность конкурентов, а Агент тестирования маркетинговых кампаний тестирует вариации кампаний.
HR: Автоматизация отправляет напоминание о запланированном собеседовании. Агент подбора кандидатов сопоставляет соискателей с ролями, а Агент адаптации сотрудников координирует задачи для новых сотрудников.
Продукт: Автоматизация создает элемент при отправке формы сообщения об ошибке. Агент запросов на функции организует входящие запросы, а Менеджер приоритетов помогает перераспределить работу.

Один рабочий процесс от начала до конца

Самый наглядный способ увидеть автоматизацию и агентов monday в деле — проследить за одним лидом в рамках рабочего процесса продаж. Вот как распределяются этапы:

Автоматизация: новый потенциальный клиент отправляет форму, и система создает запись контакта и закрепляет ее за представителем на основе территории.
Агент: Квалификатор лидов оценивает степень соответствия потенциального клиента и его готовность к покупке.
Автоматизация: Квалифицированные лиды направляются назначенному представителю, а на его доске создается задача для последующей связи.
Агент: Агент исходящей последовательности создает проект персонализированного первого письма на основе компании потенциального клиента и его недавней активности.
Одобрение человеком: Представитель просматривает черновик и утверждает его перед отправкой.
Автоматизация: Обновления статуса и уведомления поддерживают актуальность записи.
Агент: Страж воронки следит за сделкой на предмет сигналов риска и предупреждает ответственного, когда что-то требует внимания.

Автоматизация выполняет фиксированные шаги, а агенты берут на себя шаги, где в противном случае кому-то пришлось бы читать и принимать решения. Поскольку обе функции работают на одних и тех же досках, при каждой передаче ничего не нужно копировать между системами.

Встроенные средства контроля

Описанные выше элементы управления регулированием являются частью monday AI Workspace, поэтому вам не нужен отдельный инструмент для управления агентами. Они включают:

Разрешения: определяйте, к каким доскам и данным может получить доступ каждый агент, а также может ли он редактировать их или только просматривать.
Режим симуляции: посмотрите, что сделает агент, прежде чем активировать его.
Шаги утверждения: добавьте шаг утверждения в рабочий процесс с участием агентов, чтобы важные действия ожидали подписания.
Соответствие требованиям: платформа соответствует стандарту HIPAA и имеет сертификаты ISO/IEC 27001, SOC 2 Type II и ISO/IEC 27701.
Владение данными: вы сохраняете право собственности на предоставляемый вами контент и контент, генерируемый ИИ, а клиентские данные не используются для обучения моделей ИИ.

Выбор между агентами ИИ и автоматизацией

Автоматизация и агенты ИИ подходят для разных видов работы. Автоматизация подходит для шагов, которые можно определить полностью, а агенты — для шагов, где в противном случае кто-то должен был бы оценить ситуацию и принять решение. Большинство рабочих процессов содержат и то, и другое, поэтому самые надежные настройки используют их в сочетании.

Начните с одного рабочего процесса, результат которого легко измерить, и установите разрешения агента до его запуска. Как только появятся результаты, у вас будут доказательства для перехода к следующему рабочему процессу. В monday AI Workspace автоматизация и агенты monday используют одни и те же доски, поэтому вы можете создать весь рабочий процесс в одном месте.

Попробуйте агентов monday

Часто задаваемые вопросы об агентах ИИ и автоматизации

Нужны ли мне технические навыки для создания агента ИИ?

Нет, на платформах с конструктором агентов без кода. В monday AI Workspace вы описываете роль агента простым языком и подключаете его к доскам и инструментам, которые ему нужны, без написания кода.

Как узнать, принимает ли агент правильное решение?

Протестируйте агента в режиме симуляции перед его запуском и добавьте шаг утверждения для важных действий. После запуска регулярно проверяйте его активность и корректируйте его инструкции или разрешения, если его решения отклоняются от нормы.

Какие бизнес-процессы получают наибольшую выгоду от агентов ИИ?

Агент приносит наибольшую пользу там, где человеку в настоящее время приходится читать и интерпретировать информацию перед совершением действий. Распространенные примеры включают:

Ребекка Нури — опытный контент-маркетолог, которая пишет статьи с высокой конверсией для таких компаний в сфере SaaS и HR-технологий, как UKG, Deel, Toggl и Nectar. Ее работы также публиковались в известных изданиях, включая Forbes, Business Insider, Entrepreneur и Yahoo News. Имея опыт работы в ИТ-поддержке, технические сертификаты Microsoft и степень по английскому языку, Ребекка отлично умеет превращать сложные технические темы в увлекательные истории, ориентированные на людей, которыми ее читатели с удовольствием делятся.