ВНЕДРЯЮТ
В СТАРЫЕ
ПРОЦЕССЫ
ПРОИСХОДИТ
В B2B
СЕЙЧАС
Много пробных
запусков.
Мало масштаба.
Компании активно пробуют ИИ-помощников, агентов и мультиагентов, но зрелые контуры пока встречаются редко.
Много тестов, мало промышленных контуров
тестовый запуск
эксперимент
помощник
проверка
документы
разрознены
масштаб
масштаб
много локальных попыток
часто не описаны
пока редкий результат
ПОМОЩНИКА
К ИИ-
АГЕНТУ
Помогает.
Действует.
Координирует.
Помощник отвечает на запрос. Агент выполняет цепочку действий. Мультиагентная система распределяет работу между ролями.
Три уровня автономности
ИИ-помощник
Отвечает на запрос, помогает найти информацию, готовит черновик.
ИИ-агент
Получает цель, сам выполняет цепочку действий и отдает результат.
Мультиагенты
Несколько ролей обмениваются задачами и собирают общий результат.
ПРИМЕНЯЮТ
АГЕНТОВ
Пока чаще
на уровне задач.
Агенты появляются в поддержке, продажах, финансах, кадрах, юридических документах, цепочках поставок и разработке.
Где агенты уже пробуют помогать
заявки
ответы
встречи
материалы
сверки
анкеты
договоры
заявки
быстрее найти данные
собрать контекст
найти ошибки
БИЗНЕСА
И
РЕАЛЬНОСТЬ
Ждут автономности.
Получают тесты.
Бизнес хочет снижения затрат и скорости, но часто застревает между демонстрацией, пробным запуском и реальным процессом.
Ожидание
Автономные операции, ниже затраты, быстрее решения, меньше ручной работы.
Реальность
Тесты, разрозненные помощники, ручная проверка, нет владельца результата.
ИИ-ПРОДУК-
ТИВНОСТИ
Человек быстрее.
Процесс прежний.
ИИ ускоряет отдельного сотрудника, но не всегда меняет всю цепочку создания результата.
Локальное ускорение не равно процессному эффекту
Сотрудник
быстрее пишет, ищет, суммирует
быстрее
ждет
неполные
неясен
готов
СТОИМОСТЬ
ИИ
ИИ тоже требует
обслуживания.
Постановка задач, проверка, исправление ошибок и перенос результата обратно в системы съедают часть выигрыша.
Человек между ИИ и рабочими системами
Диалог с ИИ
сформулировать запрос, дать контекст, уточнить ответ
Проверка
найти ошибки, сверить источники, поправить формулировки
Системы
CRM, таблицы, документы, почта, 1C/ERP
ПИШУТ
ПРАКТИКИ
Проблемы
повторяются.
Не хватает контекста, страшно давать доступ к системам, непонятно как измерять ценность и кто отвечает за результат.
Типовые реплики с рынка
СОПРОТИВ-
ЛЕНИЕ
Саботаж часто
тихий.
Люди не спорят с ИИ напрямую, но продолжают работать по старым обходным маршрутам.
Новый маршрут и старые привычки
СОПРОТИВ-
ЛЯЕТСЯ
СРЕДНИЙ
СЛОЙ
Старая роль
ломается.
Руководитель среднего звена был контролером людей. В ИИ-ориентированном процессе ему нужна новая роль: владелец правил, качества и исключений.
Между стратегией и операционной реальностью
Сверху
ускорить внедрение ИИ, снизить затраты, показать эффект
Снизу
страх ошибок, потеря контроля, старые процедуры
Руководитель
кто отвечает?
как проверить?
что если ИИ ошибся?
ОШИБКА
ВНЕДРЕНИЯ
ИИ клеят
к старым ролям.
Компания добавляет агента к ручной операции, но не меняет саму логику процесса.
ИИ поверх старого процесса
вход
данные
ответ
проверка
статус
Процесс не изменился
инструменты появились, а узкие места остались
СТАРЫЙ
ПРОЦЕСС
ЛОМАЕТ
АГЕНТОВ
Агенту нужны
правила игры.
Без входов, выходов, ролей, статусов и критериев качества агент работает по догадкам.
Пустые поля процессной карты
Вход
какие данные запускают процесс?
Роль
кто владелец шага и результата?
Правило
по каким условиям принимается решение?
Статус
что считается завершением?
Исключение
когда нужен человек?
Качество
как проверить результат?
ЗАЦИЯ
ФРАГМЕНТОВ
НЕ РАВНА
ТРАНСФОРМАЦИИ
Быстрее письмо
не значит быстрее бизнес.
Чтобы ускорить закупку, продажу или согласование, нужно менять весь процесс, а не один документ.
Фрагмент
ИИ быстрее пишет письмо, но дальше процесс снова ждет людей, данные и статусы.
Трансформация
Процесс проектируется вокруг ИИ, правил, данных, контроля и исключений.
НУЖНО
АГЕНТУ И
МУЛЬТИ-
АГЕНТАМ
Не только модель.
Нужна среда.
Цель, событие старта, контекст, данные, доступы, правила, эскалации, участие человека и журнал действий.
Что нужно агенту для работы
и триггер
и контекст
и доступы
и эскалации
и качество
ГОТОВЫЙ
К ИИ
Процесс + данные
+ инструменты
+ контроль.
Процесс, готовый к ИИ, - это не отдельный инструмент. Это связанный контур бизнес-логики, данных, интеграций, слоя ИИ и руководителя.
Пять слоев процесса, готового к ИИ
КАК ПАМЯТЬ
КОМПАНИИ
Агент не должен
работать по файлам.
Ему нужен единый слой: заказы, клиенты, документы, статусы, платежи, сроки, ошибки, события и история решений.
Разрозненные источники сходятся в DWH
ДАННЫЕ
НУЖНЫ
ИИ-ПРО-
ЦЕССАМ
Нужны не только
финансы.
ИИ должен видеть процессные события: кто сделал шаг, когда, с каким документом, сколько ждали и где возникла ошибка.
Журнал событий как фактическая карта работы
СОЗДАВАТЬ
DWH
ДЛЯ ИИ
Идти от процесса,
а не от моды.
Сначала понять источники и сущности, затем собирать, чистить, историзировать и открывать данные для ИИ.
Дорожная карта DWH
инвентаризация
источников
модель
сущностей
сбор
данных
очистка
и история
витрины
и доступы
качество
данных
слой данных, готовый к ИИ
данные становятся управляемым активом процесса
МЕНТЫ
СЛОЯ
ДАННЫХ
Не нужен
зоопарк.
Набор инструментов выбирают под зрелость компании: хранение, загрузка, трансформация, оркестрация, BI и векторное хранилище.
Ландшафт инструментов
где живут данные
как данные попадают
как ими пользуется ИИ
И ВЕКТОРНЫЙ
СЛОЙ
DWH хранит факты.
Векторный слой - смысл.
Структурированные события живут в DWH, а регламенты, договоры и переписка становятся доступными через смысловой и векторный слой.
Два слоя памяти для ИИ
Структурированные
таблицы, события, статусы, платежи, сроки, метрики
Неструктурированные
регламенты, договоры, инструкции, письма, знания
части текста
смысловые отпечатки
СЕРВЕРЫ
КАК
ИНТЕРФЕЙС
ИИ
Агенту нужны
безопасные разъемы.
MCP дает контролируемый доступ к CRM, ERP, 1C, почте, календарям, документам, мессенджерам и внутренним базам.
MCP-слой между ИИ и системами
чтение и поиск
обновление по подтверждению
черновик
чтение и запись
поиск
КАК ДАТЬ
ИИ ЗНАНИЯ
КОМПАНИИ
Модель не помнит.
Она ищет.
Перед ответом ИИ находит релевантные фрагменты в базе знаний и отвечает с опорой на источники.
Цепочка RAG
или событие
процесса
контекста
фрагменты
с контекстом
с источниками
человеком
официальные правила
условия и ограничения
фактическая практика
РАЗВЕРНУТЬ
RAG
ПРАКТИЧЕСКИ
Можно начать
просто.
Файловое хранилище, разбор документов, векторизация, векторная база, поиск контекста, LLM-шлюз и проверка источников.
Минимальная архитектура RAG
права доступа
версии документов
обновление индекса
СЛОЙ ИИ
КОМПАНИИ
Не окно переписки.
А слой управления.
LLM-шлюз, RAG, агенты, маршрутизация задач, DWH, MCP-вызовы, проверки качества, эскалации и журнал действий.
Внутренний управляющий слой ИИ
СВЯЗЫВАЕТСЯ
В ОДИН
КОНТУР
Процесс говорит,
что делать.
DWH дает факты. MCP дает доступ к системам. Слой ИИ действует. Руководитель контролирует правила, исключения и экономику.
Операционный контур под ИИ
процесс
что должно быть
что произошло
куда действовать
анализ и действие
правила и эффект
К ИИ-ОРИЕН-
ТИРОВАННОМУ
ПРОЦЕССУ
Не “что делает
сотрудник”.
А “что может взять на себя ИИ, где нужен человек и как руководитель контролирует результат”.
Старый вопрос
какой сотрудник выполняет эту ручную операцию?
Новый вопрос
какую часть процесса может взять на себя ИИ?
АДАПТИРОВАТЬ
БИЗНЕС-
ПРОЦЕСС
ПОД ИИ
Сначала понять.
Потом менять.
Восстановить текущий процесс, отделить регламент от практики, найти ручные операции, выбрать кандидатов для ИИ и точки контроля.
Шесть шагов трансформации
текущий
процесс
регламент
и практика
ручные
операции
кандидаты
для ИИ
новые
роли
контроль
и эффект
ДЛЯ ИИ-
ПРОЦЕССОВ
Обычной
блок-схемы мало.
BPMN описывает поток, DMN - решения и правила, таблица фактов связывает процесс со слоем ИИ.
BPMN + DMN + факты
BPMN
DMN
Факты
Перепроектирование
процессов под ИИ.
BPBoss сначала восстанавливает текущий процесс, затем проектирует целевой ИИ-ориентированный бизнес-процесс и считает эффект.
От фактов к целевому процессу
ПОЛУЧАЕТ
ПОЛЬЗО-
ВАТЕЛЬ
Готовое решение
для управления.
Руководитель получает карту текущего процесса, целевой ИИ-ориентированный процесс, автоматизации, архитектуру данных и экономику.
Итоговый пакет для руководителя
Карта процесса
как работа происходит сейчас
Проблемы
потери, риски, ручные узкие места
ИИ-ориентированный процесс
новая операционная модель
ИИ-автоматизации
что делает ИИ, где человек
Данные и интеграции
DWH, RAG, MCP, слой ИИ
Экономика
эффект, стоимость, окупаемость
отчет для управленческого решения
СЛЕДУЮЩИХ
ВСТРЕЧ
Основатель BPBoss
Ильгам Талипов