ИИ-агенты — главный технологический тренд 2025 года

Искусственный интеллект перестает быть просто инструментом и становится полноценным участником бизнес-процессов. Если раньше автоматизация сводилась к выполнению четко заданных алгоритмов, то теперь мы говорим о системах, которые могут анализировать данные, адаптироваться к изменениям и принимать решения практически без участия человека - все это ИИ-агенты. 

Согласно исследованию Gartner, в 2025 году активное применение ИИ-агентов - технологический тренд №1, который мы в EmplDocs едва не пропустили и бежим семимильными шагами

ИИ-агенты (Artificial Intelligence Agents) — это автономные системы, способные не просто выполнять заложенные команды, а самостоятельно анализировать данные, адаптироваться к контексту и принимать решения без участия человека. В отличие от традиционных алгоритмов, они учатся, развиваются и действуют в соответствии с бизнес-логикой компании.

Западный рынок это уже почувствовал. Если раньше роботизация процессов ассоциировалась с чем-то достаточно примитивным и ограниченным, то сейчас всё меняется. Международные компании, такие как UiPath, уже переосмыслили свои подходы к автоматизации. Они переименовали свои продукты из «Роботизированной автоматизации процессов» (Robotic Process Automation, RPA) в «Агентную автоматизацию» (Agentic Process Automation, APA). И это не просто смена терминологии — это признание того, что мир движется к автономным интеллектуальным системам, происходит смена самой парадигмы в автоматизации.

Как российский рынок осваивает ИИ-технологии в 2025 году

Российский рынок бум ИИ конечно настиг достаточно давно, но во внедрении ИИ агентов мы пока что несколько отстаём. Тем не менее, в OneRPA мы их уже добавили. Вероятно мы не одни такие кто "опомнился".

OneRPA - российская платформа, которая специализируется на роботизированной автоматизации и использует технологии платформы 1С. Сейчас OneRPA начинает внедрять большие языковые модели и ИИ-инструменты, что позволяет ей выходить за рамки простой автоматизации на базе 1С. Для российского бизнеса - это особая ценность, ввиду санкционной политики.

Важно, что ключевым моментом в переходе к Agentic Process Automation стало использование больших языковых моделей. С выходом китайского DeepSeek, стало доступным использование открытых LLM для разработки on-premise решений.

И вот они - ИИ-агенты, которые уже могут работать прямо на локальных серверах. Это, согласитесь, выглядит более привлекательно и безопасно для использования в корпоративных ИТ-системах. Уже не надо "сливать ваши чувствительные данные непонятно кому непонятно куда". Если раньше ИИ в основном был инструментом для разжигания интереса к своему стартапу, теперь это реальная бизнес-ценность. Я бы сказал что революция окончательно свершилась именно с появлением этой китайской истории а не с архитектуры трансформеров, как многие думают

ИИ-агенты в КЭДО: EmplDocs ломает стереотипы

Когда речь заходит об автоматизации в области кадров и КЭДО, многие все еще думают о чем-то примитивном: “чат-боты просто выполняют рутинные процессы”. Но EmplDocs уже давно исследует возможности применения ИИ в кадровых процессах. До недавнего времени спектр задач, решаемых с помощью ИИ в КЭДО, был весьма ограничен. С появлением LLM от DeepSeek все изменилось, мы начали добавлять ИИ-агентов в интерактивного помощника «Доки» в EmplDocs.

«Доки» — это не просто инструмент для автоматизации, а функциональное решение, которое объединяет в себе различных ИИ-агентов. На что они способны?

1) Обрабатывать запросы пользователей и решать сложные межфункциональные задачи.

2) Анализировать данные на основе истории взаимодействий и данных о сотруднике; предлагать решения, которые могут быть полезны, даже если сотрудник о них не спросил или не упомянул важную информацию.

3) Принимать решения самостоятельно, основываясь на кадровой базе данных, контексте и знаниях самой организации.

ИИ-агенты в «Доки» - это не просто алгоритмы, которые следуют заданным сценариям. Они учатся, адаптируются и действуют в реальном времени. А EmplDocs - это не просто инструмент для автоматизации.

Мы переосмыслили сам подход к решению кадровых задач. Когда разрабатывали EmplDocs, нашей целью было удобство работы для сотрудников и кадровых специалистов. Мы создали функциональную платформу, приятный интерфейс и помогли автоматизировать рутину. Но с появлением ИИ-агентов все изменилось. Теперь с помощью ИИ-агентов мы можем решать задачи, которые раньше были недоступны для автоматизации в классическом ее понимании, и возникает вопрос: «так ли незаменим человек в этих задачах?». 

Пример работы ИИ-агента в EmplDocs

«Доки» — это не просто помощник, а платформа, объединяющая различных ИИ-агентов, каждый из которых эксперт в своей области: кадровое делопроизводство, HR или аналитика.

Когда «Доки» получает задачу, он разрабатывает план выполнения, оценивает факторы, влияющие на решение и выбирает самый оптимальный путь для достижения цели. Эти ИИ-агенты не просто выполняют задачи, они автоматизируют сложные межфункциональные процессы. И это не просто “очередной чат-бот”, который задает вам пару дежурных вопросов. Нет, агенты начинают действовать как настоящие специалисты своей сферы, они адаптируются к вашим данным, контексту и меняющимся условиям в вашей информационной системе.

Например, если сотрудник пишет: «Хочу в отпуск?», «Доки» не просто предложит даты, а проанализирует остаток дней отпуска, праздничные дни, пересечения с коллегами, стоимость рабочего дня, чтобы предложить лучшее решение.

Давайте разберемся, как работает ИИ-агент.

Сотрудник заходит в личный кабинет EmplDocs и обращается к интерфейсу «Доки», чтобы выбрать даты и подать заявление на отпуск. ИИ-агент «поднимает» всю необходимую информацию из кадровой базы — остаток отпускных дней, праздничные дни, возможные пересечения с отпусками коллег и даже финансовые затраты, как стоимость рабочего дня. Это уже комплексный, персонализированный расчет, который помогает найти оптимальное решение для сотрудника. Ниже на картинке пример подобного диалога.

Пример показывает, как ИИ-агент решает главную задачу — подать заявление на отпуск в “лучшем сценарии” для сотрудника. Обычный чат-бот сообщил бы, что отпуск невозможен из-за недостатка дней, предложив взять авансом. Но, ИИ-агент не ограничивается заранее прописанными для него алгоритмами. Такое качество позволяет ему адаптироваться к новым вводным в реальном времени.

Безопасность данных с on-premise как требование EmplDocs 

Особенно важно, что помощник «Доки» работает с персональными данными в контуре вашей платформы. Мы интегрировали LLM и обучили её работать с разными сценариями, помещая ИИ-агента прямо в инфраструктуру клиента. Многие LLM-модели функционируют в облаках, что повышает риски утечки конфиденциальной информации, включая трансграничную передачу данных. EmplDocs же использует стратегию on-premise решений, исключая эти риски, так данные находятся под контролем самой компании. Это ключевое правило EmplDocs, ведь безопасность и конфиденциальность остаются нашими приоритетами.  

Интерфейсы отходят на второй план 

Еще пару лет назад все упорно строили интерфейсы с красивыми кнопками и формами, считая, что это ключ к удобству. Но приходит время прощаться с таким ретро-стилем.

Одним из преимуществ ИИ-агентов будет их способность общаться с пользователями на естественном языке, что изменяет подход к разработке программного обеспечения. Не будет никаких сложных интерфейсов, которые заставляют вас по несколько минут искать нужную кнопку. В будущем все станет проще. Вы просто говорите системе, что вам нужно, и получаете ответ мгновенно. 

ИИ-агенты станут более автономными и смогут выполнять задачи намного сложнее без участия человека. Развитие таких технологий, как большие языковые модели и механизмы RAG, продолжается, в то время как традиционные интерфейсы и старые чат-боты уже теряют актуальность. ИИ-агенты будут занимать центральную роль в экосистемах компаний и становится важнейшей частью корпоративных стратегий, изменив структуру взаимодействия с пользователем.

Что в итоге

Используя большие языковые модели, ИИ-агенты смогут понимать контекст и выполнять задачи в сложных условиях. Согласно прогнозам Gartner, к 2028 году 33% корпоративных приложений будут интегрированы с ИИ-агентами, в отличие от 1% сегодня. Эти агенты будут способны не только анализировать данные и проводить исследования, но и самостоятельно выполнять задачи, как в цифровом, так и в физическом мире с помощью API или роботизированных систем.

Главный вывод, который я часто озвучиваю клиентам: «Если ваш отдел кадров до сих пор тратит время на оформление отпусков, больничных и обмен кипой бумаг — вы безнадежно устарели! В 2025 году успешны будут те, кто перевел 100% шаблонных кадровых процессов в цифру, а дальше передаст ИИ-агентам все то, что можно алгоритмизировать: от расчета отпусков до анализа вовлеченности или поиска “аномалий” в табелях учета - все это решается без участия человека. И да, это потребует оптимизации со стороны кадров. Но тогда спрошу: “если не для этого, тогда зачем вам автоматизация в принципе?». 

ИИ-агент - это не просто еще один «модный» ход, они станут необходимостью. Так что, если вы до сих пор думаете, что ИИ - это что-то абстрактное, вам стоит серьезно задуматься. Иначе рискуете просто отстать от тех, кто уже шагает вперед. 

В EmplDocs мы решили поставить развитие функционала ИИ-агентов в число стратегических задач по продукту. Уже на текущем этапе возможности системы показывают отличные результаты, выводя пользовательский опыт на новый уровень.

Если интересно узнать больше про ИИ-агентов, пишите в комментарии.