Какого ИИ-агента внедрить: вопрос, который решает успех проекта

Еще недавно агент для поддержки был заказной разработкой. Сегодня его собирают из готовых блоков: конструкторы n8n, Flowise и Dify, библиотеки LangChain и CrewAI, открытые моделимодель с открытыми весами Модель с открытыми весами (open-weights model) это нейросеть, файлы параметров которой можно скачать и запустить на своем оборудовании. Подробнее в словаре DeepSeek и Qwen, которые запускают на своем сервере через Ollama.

У каждого инструмента свои условия лицензии, но для внутреннего агента компании почти все можно поставить у себя без платы за лицензию. Простого агента для себя руководитель соберет за вечер, агента с базой знаний за неделю.

Anthropic в декабре 2024 года советовала начинать с простейшего решения и усложнять его, только когда это нужно. Иногда это значит вообще не строить агента.

Отсюда практическое правило: типовой агент собирается из открытых блоков. Если за него просят как за уникальную разработку, спросите, из чего складывается цена.

Поэтому вопрос «как собрать» решается документацией и несколькими неделями работы. Вопрос «что собрать» документацией не решается: ответ зависит от процессов и денег конкретной компании.

MIT NANDA в отчете «The GenAI Divide» за август 2025 года посчитал, что 95% пилотов генеративного ИИ не дают измеримого эффекта на прибыль. Gartner в июне 2025 года предсказал, что больше 40% проектов агентного ИИагентный ИИ Агентный ИИ это подход, при котором нейросеть получает цель и сама ведет работу к результату: планирует шаги, вызывает программы и проверяет, что получилось. Подробнее в словаре закроют к концу 2027 года.

McKinsey в ноябре 2025 года: ИИ используют 88% организаций, с агентами экспериментируют 62%, масштабируют 23%. Эффект на EBIT, то есть прибыль компании до вычета процентов и налогов, видят 39%.

Причины закрытия Gartner называет прямо: растущие затраты, неясная польза для бизнеса и слабый контроль рисков. Все три относятся к выбору задачи и управлению проектом, а не к качеству кода.

Отдельная причина по Gartner: из тысяч поставщиков «агентов» настоящих около 130, остальные переименовали чат-ботовчат-бот Чат-бот это программа, которая переписывается с человеком в окне чата: на сайте, в мессенджере или в приложении. Подробнее в словаре и роботизацию процессов. Компания, которая не решила, что ей нужно, легко покупает старый продукт под новым названием.

Подробный разбор цифр и причин есть в статье о том, почему проекты агентов закрывают.

По пересказу отчета MIT в Fortune, больше половины бюджетов на генеративный ИИгенеративный ИИ Генеративный ИИ (generative AI) это нейросети, которые создают новый контент: тексты, изображения, музыку, видео и программный код по описанию на обычном языке. Подробнее в словаре уходит на инструменты для продаж и маркетинга, а наибольшую отдачу исследователи нашли в автоматизации внутренних операций. Деньги часто лежат не там, где их ищут первыми.

Задачу выбирают по расчету, а не по моде:

1. Выпишите процессы, где люди делают однотипную работу по правилам: заявки, запись, сверка документов, ответы на типовые вопросы.

2. Для каждого посчитайте потери в рублях: часы сотрудников, потерянные заявки, ошибки и штрафы.

3. Проверьте, есть ли у процесса данные: переписка, база знанийбаза знаний для ИИ База знаний для ИИ это отобранные и подготовленные документы компании, по которым ИИ-ассистент ищет ответы: регламенты, инструкции, каталог, ответы на частые вопросы. Подробнее в словаре, доступ к CRM или 1С. Без данных агент будет отвечать общими словами.

4. Назначьте метрику, которую видно в ваших системах без ручного подсчета, и замерьте ее до старта.

5. Начните с процесса, где потери большие, данные есть, а метрика простая. Остальные ставьте в очередь по тому же расчету.

Задача без метрики и без цены потерь не годится для пилота, даже если агент для нее собирается за вечер.

Подрядчик знает, как собрать агента. Экономику ваших процессов он видит только через задание и отвечает за сборку, а не за то, вернет ли агент деньги.

Решать, что строить, должен тот, кто смотрит на процессы и экономику компании целиком. В малой и средней компании это приходящий ИИ-директор, у нас от 100 000 ₽ в месяц, 5 часов в неделю.

В крупной компании это ИИ-департамент: люди и правила внутри компании, которые выбирают задачи, принимают работу подрядчиков и считают эффект.

ИИ-директорИИ-директор ИИ-директор это руководитель, который отвечает за искусственный интеллект во всей компании: выбирает, что внедрять, контролирует подрядчиков, бюджет и риски. Подробнее в словаре не пишет код. Он проходит по процессам с руководителями отделов, считает потери, выбирает первый процесс, ставит метрику и принимает работу подрядчика по ней.

MIT NANDA отмечает, что покупка у специализированных поставщиков и партнерство удаются примерно в 67% случаев, собственные разработки втрое реже. Среди условий успеха там же названо участие руководителей подразделений, а не только центральной ИИ-команды: задачу должен понимать тот, кто отвечает за процесс.

Карта ИИ-решений это список процессов компании с потерями в рублях, подходящими решениями и порядком внедрения. Она отвечает на вопрос «какого агента строить первым» до того, как деньги ушли на сборку.

Карту для всей компании мы делаем за 7 недель, цена от 7,7 млн ₽. Точную цену фиксируем после соглашения о неразглашении и уточнения объема.

После карты сборка становится технической задачей. Каждый агент из очереди идет в пилот с метрикой, а подрядчик получает задание с цифрой, а не пожелание.

Если карты пока нет, начните с одного процесса по шагам выше и пилота: наш пилот стоит от 150 000 ₽ и длится 14 дней.