Через год мир будет помнить чат-ботов так, как он помнит факсимильные аппараты: неловкий шаг на пути к чему-то лучшему. Спроси любого COO о их развертывании чат-бота, и ты увидишь тот же вежливый жест плечами: "Это громоздко, это требует много ресурсов, это не справляется с ответами на часто задаваемые вопросы. Нам все еще нужны люди."
Мы все там были. Ты пытаешься изменить время или адрес доставки для важной посылки. Чат-бот вежливо отвечает, что он принял к сведению твою просьбу и теперь позовет человека из службы поддержки для выполнения логистики. Он не предпринимает никаких других действий. Ты чувствуешь себя разочарованным.
Вот реальность: эра чат-ботов закончена. Предприятия, которые цепляются за это, будут терять время, деньги и таланты. Новый вид — автономные ИИ-агенты — вступает в игру, и разрыв между двумя подходами определит, какие компании будут стремительно двигаться вперед, а какие останутся в аду обслуживания клиентов.
Как мы застряли с зомби-чат-ботами
Ранние чат-боты должны были стать передовым звеном автоматизации. Вместо этого они стали наименее любимым опытом клиентов. Почему? Потому что они никогда не были созданы для понимания чего-либо.
С самого начала они были основаны на правилах. Жестко закодированные сценарии, линейные деревья решений, потоки "если это, то то", которые быстро становятся сложными. Скажи точную фразу, и они ответят. Отклонись даже немного, и ты либо проигнорирован, либо возвращаешься к началу. Как меню IVR с лучшими манерами. Экспоненциальные ветви делают традиционные чат-боты невозможными для поддержки более чем 20 обычными случаями использования, не говоря уже о том, чтобы обеспечить ROI.
И проблема заключается не только в плохом UX — это архитектурная проблема. Системы, основанные на правилах, не обобщаются. Они могут отвечать только на заранее определенные входные данные и сценарии. В момент, когда что-то меняется — обновление политики, новый уровень цен, клиент, задающий валидный вопрос немного иначе — весь поток рушится.
Что происходит дальше? Эскалация к людям. Снова и снова.
Тем временем, сотрудники на передовой застряли в выполнении одних и тех же повторяющихся задач, которые бот не смог завершить — вручную обновляя записи о доставке, звоня водителю, фиксируя обновление — в то время как панель управления сообщает о "успешном взаимодействии". Для кого это действительно работает?
Сегодня большинство развертываний "AI чат-ботов" в корпоративном секторе не более чем приукрашенные деревья решений. Косметические улучшения — более дружелюбный тон, брендированные аватары — не могут изменить основную реальность: они хрупкие, поверхностные и легко застревают.
Но эти боты продавались как серебряные пули. Поэтому компании продолжали инвестировать, надеясь, что каждый новый релиз наконец закроет круг. Но этого не произошло. Не могло произойти. Потому что архитектура никогда не была создана для автономного понимания или действий — она была создана для отклонения заявок.
Вот почему большинство KPI чат-ботов находятся на поверхностном уровне: CSAT, уровень передачи, продолжительность сессии. В тот момент, когда ты спрашиваешь: "Решил ли он действительно проблему?", панели управления замолкают.
Когда ты отмечаешь метрики чат-ботов, ты по сути отмечаешь беговую дорожку для пройденного расстояния. Проще говоря: много движения, но некуда идти.
Потом пришли LLM — говоруны, а не исполнители
Появился GPT и его собратья. Внезапно боты могли вести беседы. Они понимали сленг. Они справлялись с неоднозначностью. Они запоминали вещи и имели долгую контекстную память.
Это казалось магией. И это был настоящий шаг вперед. Впервые ИИ мог генерировать похожие на человеческие ответы в больших объемах. ИИ умный.
Но вот в чем дело: LLM — это блестящие импровизаторы, а не исполнители.
У них нет структурированных целей. Они не "знают", когда задача завершена. Они не могут надежно получать доступ, обновлять или применять бизнес-правила без вспомогательных средств. То, что они производят, — это язык — убедительный, четкий и иногда полезный, но редко подотчетный.
Когда LLM говорит тебе, что он отправил твою заявку, он не отправил. Если это не обернуто в слой оркестрации, который связывает язык с действием, это все еще просто разговор.
Таким образом, хотя LLM продвинули индустрию вперед, они не решили проблему исполнения. Они создали новый класс ложных ожиданий. Теперь пользователи испытывают не только разочарование от ботов — они сбиты с толку ИИ, который звучит умно, но на самом деле не может помочь.
Это замешательство и привело нас сюда: к рабочим процессам ИИ и ИИ-агентам.
Что такое ИИ-агент на самом деле
Рабочий процесс ИИ — это LLM, который выполняет команды с заранее определенными шагами. Но часто в реальном мире шаги нельзя предсказать заранее.
Вот здесь и появляются ИИ-агенты. Это LLM, который интегрируется с внешними инструментами, способный глубоко рассуждать и, используя все, к чему у него есть доступ, решает сложные проблемы, на которые людям потребовалось бы в разы больше времени.
ИИ-агенты достигают этого, комбинируя все три уровня.
Во-первых, это разговорный уровень, который часто представляет собой LLM для интерпретации намерений (да, LLM полезны, просто называть LLM "ИИ-решением" по умолчанию — все равно что называть модемы с набором номеров WiFi); во-вторых, уровень рассуждений, который описывает все правила, политики и планирование задач, которые определяют, что должно произойти; и в-третьих, уровень исполнения с безопасными соединениями с CRM, ERP, платежными системами, голосовыми системами и любыми наследственными монстрами, которые прячутся в шкафу.
Убери любой уровень, и башня рухнет. Держи их вместе, и система переходит от "ответить" к "разрешить".
Давайте вернемся к сценарию клиента, которому нужно перенаправить посылку.
Традиционно чат-боты могут завершить первый шаг — обработку заявки. LLM могут продвинуть тебя на один шаг дальше. Затем человеку нужно вмешаться. Они принимают решения, а затем вручную печатают ответы. Это болезненно. Теперь ИИ-агент проактивно выполняет целые рабочие процессы, принимает автономные решения, взаимодействует с бэкэнд-системами и фиксирует действия для аудиторских целей, все без вмешательства человека, если это абсолютно не необходимо.
Фото: Jurin AI
Агент делает за тридцать секунд то, что в противном случае прыгало бы по нескольким отделам. Он владеет задачей от начала до конца.
Так что давайте перестанем называть все "агентами"
Термин "ИИ-агент" сейчас на пике — но, как и все хорошие модные слова, он растягивается. Каждый поставщик с чат-ботом и API теперь утверждает, что предлагает "агентов". Некоторые даже используют это слово просто потому, что их LLM запоминает ваше имя на пять обращений.
Это неправильное использование не просто маркетинговая ерунда — оно вызывает реальное замешательство. Оно учит покупателей ожидать результатов от инструментов, которые никогда не были созданы для их предоставления. Это замедляет внедрение, создавая ложные ожидания, за которыми следует реальное разочарование. Что самое худшее, это позволяет предприятиям убедить себя, что они инновационны, когда на самом деле они просто прикрутили новый интерфейс к той же старой службе.
Но трансформация ИИ реальна.
Истинные ИИ-агенты не просто более разговорчивы. Они более ответственные. Они глубоко интегрируются, действуют ответственно и обеспечивают отслеживаемые, критически важные для бизнеса результаты. Они не просто интерфейс — они инфраструктура.
И мы только в начале.
Будущее информации: от приложений к ИИ-агентам
В течение многих лет мы адаптировались к логике машин. Мы щелкали по меню, запоминали интерфейсы, juggling пять вкладок, чтобы просто завершить задачу. Поиск стал умнее, приложения стали более элегантными — но бремя оставалось на пользователе.
ИИ-агенты переворачивают это.
Вместо того чтобы просить тебя узнать, как работает система, система узнает, как ты работаешь — через естественный разговор.
Хотите забронировать поездку? Просто поговорите с вашим личным ИИ-консьержем:
"Спланируйте поход в Альпах, в начале сентября, вдали от проторенных путей."
И это происходит. Рейсы, отели, местные гиды — даже скрытые жемчужины, которые вы никогда бы не обнаружили сами. Никаких сайтов 90-х или громоздких мобильных приложений с плохим UX. Просто беседа, которая выполняет задачи.
Это переход от приложений, которые ты управляешь, к агентам, которые действуют от твоего имени.
И это не остановится на путешествиях. Агенты изменят то, как мы взаимодействуем со всем — логистикой, закупками, соблюдением норм, HR. Тихо трансформируя хрупкие инструменты и фрагментарные рабочие процессы в интеллектуальные системы, которые могут рассуждать, действовать и улучшаться со временем.
Это агентное будущее: где задачи выполняются мгновенно через голос или текст ИИ, который понимает, действует и доставляет — ваш собственный исполнительный помощник.
Это не научно-фантастическое видение. Это всего лишь один-два года впереди. И мы уже строим это в Jurin AI.
Эра агентного ИИ пришла, и мы только начали. Я никогда не был так взволнован.
Запись "ИИ-агенты не являются LLM / чат-ботами" впервые появилась на Metaverse Post.