Искусственный интеллект сегодня используется в самых разных бизнес-процессах – от аналитики до управления. Однако по мере роста задач компании все чаще сталкиваются с тем, что одного универсального ИИ-инструмента оказывается недостаточно.

О том, почему бизнес постепенно отказывается от модели «одного помощника» и переходит к формату многоагентных систем, рассказал эксперт Северо-Кавказского федерального университета.

По словам эксперта, практика показала, что универсальные алгоритмы хорошо справляются с базовыми задачами, но уступают в ситуациях, где требуется узкая специализация. Это особенно заметно при работе с большими массивами данных, анализе программного кода, персонализированном маркетинге и других процессах, где важны точность и контекст.

В 2024-2025 годах компании все чаще сталкивались с типовой ситуацией: цифровые инструменты находят ошибки, формируют отчеты и предлагают рекомендации, но значительная часть работы все равно остается за человеком. Результаты нужно перепроверять, уточнять входные данные и дорабатывать решения вручную, что снижает эффект от автоматизации.

Ответом на этот запрос стали многоагентные системы, в которых вместо одного универсального инструмента используется несколько специализированных ИИ-агентов. Каждый из них отвечает за свою функцию – обработку данных, проверку корректности выводов, формирование решений или координацию работы всей системы. Такой подход уже применяется в ряде практических проектов, прежде всего в IT-сфере.

Как отмечают специалисты, специализация позволяет снизить количество ошибок и ускорить рабочие процессы. Инструменты перестают дублировать функции друг друга, а итоговые решения становятся более устойчивыми и предсказуемыми. При этом за человеком сохраняется ключевая роль – контроль и принятие финальных решений.

– В ближайшие годы умение выстраивать взаимодействие между ИИ-агентами станет одной из ключевых компетенций для инженеров, аналитиков и управленцев. Бизнесу нужны специалисты, которые понимают архитектуру таких систем, их ограничения и зоны ответственности человека. Это создает новые возможности как для компаний, так и для выпускников, готовых работать на стыке технологий и управления, – отметил начальник управления по информации и связям с общественностью Северо-Кавказского федерального университета Максим Тизенгаузен.

Сегодня многоагентные модели выходят за рамки разработки программного обеспечения. В маркетинге они используются для сегментации аудитории, подготовки персонализированных коммуникаций и анализа отклика. В логистике такие системы помогают прогнозировать спрос, управлять ценами и оптимизировать поставки в режиме реального времени, опираясь на объемы данных, которые невозможно обработать вручную.