Возраст агентов ИИ: когда интеллект перестает реагировать и начинает принимать решения

Разговор об искусственном интеллекте вырос в геометрической прогрессии в последние два года Однако за энтузиазмом стоит менее обсуждаемая реальность, Внутреннее исследование, которое мы провели, приносит данные, что, хотя более 70% цифровых взаимодействий с клиентами уже включают в себя некоторый уровень автоматизации, менее 15% генерируют прямое влияние на выручку, операционную эффективность или соответствующие бизнес-решения Причина проста и структурна: автоматизация - это не то же самое, что принятие решений. 

В течение многих лет основное внимание уделялось ускорению задач, уменьшению трения и масштабированию операций.Сначала с правилами, затем с ботами, а затем с ИИ, применяемым к изолированным процессам.Эта эволюция была необходима, но обнажила четкий предел. компании выполняют быстрее, чем когда-либо, но продолжают принимать критические решения в позднем, фрагментированном и зависимом от человеческой интерпретации под давлением.Выполнение было автоматизировано. 

При входе в 2026 г. вопрос уже не в том, следует ли использовать ИИ, а в том, где он должен быть для улучшения качества решений. реальный бизнес работает в непредсказуемых условиях, когда клиенты меняют свое мнение, смешивают субъектов, возвращаются через несколько дней и ожидают преемственности.Решения зависят не только от заданного вопроса, но и от истории, момента, канала и цели взаимодействия. в этом контексте кастированные системы, основанные на фиксированных потоках и заранее определенных ответах, перестают масштабироваться. не из-за технического сбоя, а потому, что они были рассчитаны на мир, где достаточно правильного ответа. 

Реальный скачок в ИИ произошел не от одной инновации, а от сближения конкретных достижений: более способные модели, лучшее понимание контекста, и способность поддерживать память, цели, и состояния с течением времени.ИИ перешел от чисто реактивного к более автономному функционированию. он больше не ограничивается ответами на отдельные вопросы. он может интерпретировать полные разговоры, распознавать шаблоны, соединять сигналы из нескольких источников и принимать решения, основанные на намерении, а не только на ключевых словах. 

Вот тут-то и возникают Агенты ИИ Агент действует не по сценариям, а по целям Он понимает контекст разговора, рассматривает предыдущие взаимодействия, поддерживает четкую бизнес-цель и решает, какой следующий наиболее подходящий шаг.Кроме того, он выполняет реальные действия в рамках систем компании и учится на результате каждого взаимодействия ИИ больше не является просто интерфейсом и становится системой принятия решений в производстве. 

Это изменение актуально, потому что наиболее влиятельные решения в бизнесе не происходят в комитетах или приборных панелях Они происходят ежедневно, миллионы раз, на передовой линии операции.Решите, что сказать конкретному клиенту, что предложить в этот момент, когда настаивать, когда ждать, когда подниматься Это решения, которые кажутся маленькими на вид, но гигантскими по воздействию при повторении в масштабе. Этот тип решения живет в разговорах, слабых сигналах, изменениях тона, колебаниях, тонких отклонениях в поведении, и в накопленном контексте. это не работает с фиксированными правилами. 

Именно на этой территории Агенты ИИ перестают быть обещанием и становятся неизбежными Они не выполняют инструкции Они осуществляют операционные критерии Критерий, который раньше зависел исключительно от людей, индивидуального опыта и человеческого суждения, и который теперь можно проектировать, обучать, управлять и тиражировать внутри систем. 

В Yalo этот подход строился более десяти лет, из непрерывной работы миллионов разговоров и бизнес-решений в различных контекстах, продаж, платежей, кредита, биллинга, удержания и обслуживания, распределенных между каналами, такими как WhatsApp, голосовые вызовы, приложения и веб. Этот опыт показал, на практике, что решения в масштабе не решаются с помощью сценариев или жестких автоматизаций, но должны происходить во время взаимодействия, сочетая исторический контекст, транзакционные данные, бизнес-правила и непрерывное обучение. Отсюда разговорные агенты стали рассматриваться не только как интерфейсы, но и как операционные единицы принятия решений внутри систем. 

Заглядывать в 2026 год - это не делать прогнозов. Он называет уже происходящие изменения. Организации, которые понимают Агентическая эра они будут проектировать структуры, способные решать лучше, быстрее и с последовательностью. те, кто не понимает, будут продолжать окружаться автоматизацией, выполняя задачи в масштабе, но придерживаясь того же самого узкого места принятия решений: фиксированные правила, отсутствие контекста и постоянная зависимость от вмешательства человека. Этот переход требует ясности, потому что на карту поставлено не добавление большего ИИ, а преодоление модели, в которой технологии работают, но не решает. автоматизация была первым шагом. Решение с агентами будет конкурентным преимуществом. 

*Андрес Стелла, главный операционный директор Yalo.