Что происходит, когда некоторые из самых продуктивных пользователей корпоративного ПО никогда не входят в систему?
ИИ-агентам не нужны дашборды. Им нужны контекст, разрешения и четкий путь для действий. Они могут классифицировать запросы, проверять права доступа, инициировать транзакции в других корпоративных приложениях, обрабатывать исключения и завершать рабочие процессы в разных системах. По мере того как ИИ-агенты берут на себя все больше работы, пользовательские лицензии остаются полезными для измерения доступа людей, но предприятиям также необходимо измерять работу, выполняемую агентами, и ценность, которую эта работа создает.
На протяжении большей части эпохи SaaS лицензия объединяла доступ, использование и ценность в одну удобную коммерческую единицу. Больше пользователей означало больше лицензий, и предприятия рассматривали внедрение как доказательство того, что они получают пользу от платформы. Агентный ИИ разделяет эти показатели. Теперь предприятиям необходимо знать, кому или чему разрешено действовать, какая работа была выполнена, во сколько она обошлась и какие бизнес-результаты можно подтвердить. Я называю это реестром агентной ценности.
Когда программное обеспечение начинает выполнять работу
Первая волна корпоративного генеративного ИИ носила в основном вспомогательный характер. Копилоты помогали сотрудникам быстрее создавать, извлекать и суммировать информацию. Однако человек по-прежнему переводил процесс с одного этапа на другой.
Агенты меняют эту модель, когда начинают выполнять ограниченные части работы. Рассмотрим сбой оборудования, о котором сообщил клиент. ИИ-агент может открыть заявку, идентифицировать затронутый актив, проверить право на обслуживание, проверить доступность деталей, предложить время визита и направить исключение по гарантии на утверждение. Этот процесс может затронуть обслуживание клиентов, управление активами, запасы, полевые операции, управление гарантией и финансы, даже если клиент сделал только один запрос.
Базовой единицей ценности больше не является просто один человек, использующий одно приложение. Теперь это череда действий людей и ИИ-агентов, работающих вместе в рамках потока создания ценности. Это меняет подход к измерению ценности. Единицы активных пользователей в день не показывают, было ли оборудование отремонтировано быстрее или стоило ли выполнение процесса дешевле. Предприятиям необходимо отслеживать показатели завершения, время циклов, исключения, доработку, затраты на выполнение и операционные результаты или результаты для клиентов.
Наш отчет за 2026 год «The Blueprint for AI Leadership» показал, что многие организации измеряют окупаемость инвестиций в ИИ в первую очередь через скорость процессов и повышение эффективности (28%), либо через экономию средств и рост производительности (23%). Только 18% сообщили, что ИИ существенно влияет на генерацию доходов. Это подчеркивает необходимость связывания измерений ИИ с более широкими бизнес-результатами.
Почему ServiceNow занимает уникальную позицию
Крупные корпоративные платформы добавляют ИИ-агентов. Дифференциация будет зависеть от того, сможет ли платформа предоставить агентам правильный контекст, полномочия для завершения работы и достаточный контроль для того, чтобы результатам можно было доверять.
ServiceNow имеет выгодную позицию, поскольку ее платформа уже организует рабочие процессы на уровне предприятия. Запросы, инциденты, обращения, согласования, сервисные отношения, активы, знания и множество рабочих процессов проходят через платформу каждый день. Вместе они обеспечивают большую часть контекста, необходимого для определения того, что должно произойти дальше.
ServiceNow будет работать наряду с другими системами учета на предприятии. Информация о клиентах может храниться в Salesforce. Записи о сотрудниках могут оставаться в Workday. Финансовые транзакции и цепочки поставок могут выполняться на платформах планирования ресурсов предприятия (ERP). Специализированные приложения продолжат содержать отраслевую логику.
Более масштабная возможность ServiceNow заключается в том, чтобы стать регулируемой системой действий в этих средах. Это означает координацию работы, начатую как людьми, так и ИИ, с сохранением полномочий базовых систем учета. Это также означает использование правильных идентификаторов, разрешений, политик и этапов согласования, когда агент переходит от выработки рекомендаций к принятию мер.
Это важно, потому что корпоративные потоки создания ценности редко остаются в рамках одной платформы. Проблема клиента может начаться в системе управления взаимоотношениями с клиентами, потребовать оперативного контекста от ServiceNow, инициировать транзакцию в ERP и потребовать одобрения сотрудника, прежде чем ее можно будет решить. Компаниям нужен контролируемый способ перемещения работы по их технологическим системам, поддерживаемый общим контекстом и четкими операционными границами.
Коммерческая модель будет гибридной
По мере того как ИИ-агенты берут на себя больше работы, ценообразование на ПО не просто сместится от лицензий к чистым моделям на основе результатов.
Лицензии по-прежнему будут полезны для доступа людей и поддержания прогнозируемости бюджетов. Модели, основанные на использовании или действиях, лучше подходят для изменяющихся объемов машинной работы. Ценообразование на основе результатов может работать, когда результат осязаем, а влияние программной платформы можно измерить с уверенностью. В большинстве бизнес-процессов атрибуция результатов более сложна.
Удержание клиентов может зависеть от качества продукта, ценообразования, обслуживания и работы с клиентами. Предотвращенный сбой может быть результатом совместной работы мониторинга, инфраструктуры, инженерных решений и автоматизированного устранения неполадок. Когда несколько систем и команд вносят свой вклад в результат, ни одна отдельная платформа не может претендовать на полный результат.
Наиболее вероятный подход — это сочетание пользовательского доступа, уровней платформы, транзакций, использования ИИ и отдельных компонентов, привязанных к результату. Важно то, чтобы предприятия могли связать это потребление с операционными свидетельствами. Для каждого агентного рабочего процесса руководители должны знать исходную точку, стоимость, уровень исключений, стандарты качества и бизнес-результаты. Без этой связи потребление ИИ становится еще одной технологической затратой, а не мерой эффективности бизнеса.
Самое трудное — делегирование полномочий
Главная задача заключается в определении того, какими полномочиями должен обладать агент.
То же исследование показало, что только 17% респондентов испытывают высокую уверенность в действиях, инициируемых агентами. По мере перехода ИИ от рекомендаций к исполнению уверенность будет зависеть меньше от того, что может продемонстрировать модель, и больше от средств контроля, регулирующих то, что ей разрешено делать.
Некоторые задачи имеют низкий риск, происходят часто и легко отменяются, что делает их подходящими для самостоятельной обработки агентами. Решения, связанные с платежами, регулируемыми данными, вопросами персонала, безопасностью или существенными обязательствами перед клиентами, по-прежнему могут требовать явного одобрения человека.
Цель состоит в наивысшем уровне делегированного исполнения, который предприятие может обосновать. Это также требует от организаций внимания к качеству базового процесса. Агенты не устраняют процессный долг. Они выполняют его быстрее.
Если знания плохие, агенты могут быстрее давать неверные ответы. Слишком большая вариативность приводит к большему количеству исключений. Слабые данные могут стать причиной решений, основанных на неполной информации. Хрупкие интеграции могут позволить агенту завершить один шаг, но оставить остальную часть процесса сломанной. Таким образом, агентному ИИ нужны более простые процессы, доверенный контекст, четкое владение и строгие элементы контроля идентичности, разрешений, эскалации и отката.
Проектирование для подотчетного исполнения
Самая сложная работа редко происходит только на одной платформе.
Один поток создания ценности может включать в себя ServiceNow, Salesforce, Workday, ERP-приложения и отраслевые системы. Руководители должны решить, какая система владеет записью, какая платформа управляет рабочим процессом, какой агент уполномочен действовать и где должна сохраняться ответственность человека. Это проблема, с которой мы постоянно сталкиваемся в средах корпоративных приложений. Ни одна платформа не должна контролировать каждый уровень. Приоритет заключается в том, чтобы спроектировать совместную работу систем вокруг определенного бизнес-результата. Это требует упрощения процесса, уточнения границ платформ, улучшения готовности данных и знаний, управления деятельностью агентов и измерения ценности по всему потоку создания ценности.
предполагает, что ServiceNow позиционирует себя для этой роли, сосредоточившись на координации работы, агентов и решений в различных системах. Если этот подход увенчается успехом, он сможет укрепить позиции ServiceNow в качестве регулируемого уровня выполнения для сложных корпоративных потоков создания ценности.
Настоящая проверка заключается в том, смогут ли агенты действовать на разных платформах с четкими полномочиями, надежным контекстом и измеримыми результатами.
Экономика корпоративного программного обеспечения будет все больше зависеть от того, смогут ли организации связать деятельность агентов с подотчетной, измеримой ценностью.
