Как вертикальные ИИ-агенты меняют будущее бизнеса

Что такое вертикальные ИИ-агенты

Вертикальные ИИ-агенты — это специально созданные приложения, которые решают конкретные рабочие процессы в рамках одной отрасли. В отличие от горизонтальных SaaS-платформ, которые предлагают широкий функционал в нескольких секторах, вертикальные агенты глубоко сосредоточены на уникальных задачах и возможностях в рамках одной вертикали: юриспруденция, здравоохранение, финансы и тому подобное. 

Работающие на основе передовых технологий ИИ, таких как большие языковые модели (LLM), эти агенты автоматизируют повторяющиеся, дорогостоящие задачи, повышая эффективность и инновации.

Несмотря на то, что эти агенты все еще находятся на ранних стадиях своего развития, они способны изменить и улучшить бизнес-процессы и создать рынок, превосходящий рынок SaaS.

Как вертикальные ИИ-агенты  меняют бизнес?

Вертикальные ИИ-агенты могут произвести революцию в будущем работы и бизнеса, автоматизируя задачи, повышая эффективность и изменяя организационные структуры.

Влияние на рабочие места и эффективность

Вертикальные ИИ-агенты отлично справляются с автоматизацией скучных, повторяющихся административных задач, которые в настоящее время выполняют люди. Примерами служат обработка медицинских счетов, участие в торгах по госконтрактам и обработка запросов на поддержку клиентов. Это может привести к значительному сокращению численности персонала и расходов на заработную плату для компаний.

Изначально ИИ-агенты не могли полностью заменить целые команды, но быстро повышали их эффективность. Это похоже на раннее развитие SaaS, где программное обеспечение было нацелено на оптимизацию процессов, а не на полное устранение рабочих мест.

Хотя некоторые рабочие места будут сокращены, появятся новые роли в разработке, управлении и обслуживании ИИ-агентов. Компаниям понадобятся квалифицированные инженеры-программисты и специалисты по ИИ для создания и контроля этих сложных систем.

Трансформация бизнес-операций

Подобно ландшафту SaaS, вертикальные ИИ-агенты будут обслуживать конкретные потребности отрасли и рабочие процессы. Эта гиперспециализация будет способствовать созданию многочисленных точечных решений на базе ИИ, а не нескольких доминирующих универсальных платформ.

Вертикальные ИИ-агенты могут предложить превосходное обслуживание клиентов, предоставляя круглосуточную поддержку, обрабатывая сложные запросы и персонализируя взаимодействия. Это может привести к более высоким показателям удовлетворенности клиентов и их удержания.

Кроме того, ИИ-агенты могут быстро масштабироваться и справляться с растущими рабочими нагрузками без необходимости нанимать дополнительный персонал. Такая масштабируемость позволяет компаниям расти быстрее и эффективнее выходить на новые рынки.

Переосмысление организационных структур

ИИ-агенты могут предоставить руководителям более глубокое понимание их деятельности путем анализа данных, обобщения информации и автоматизации процессов отчетности. Это позволяет менеджерам принимать более обоснованные решения и потенциально контролировать более крупные команды.

Повышение эффективности и автоматизации, обеспечиваемое ИИ-агентами, может привести к более плоским организационным структурам. Это может включать меньше ролей среднего управленческого звена и делать больший акцент на децентрализованном принятии решений.

Ключевые отрасли для внедрения ИИ-агентов

Вертикальные ИИ-агенты готовы принести значительную пользу различным отраслям бизнеса за счет автоматизации специализированных задач и повышения операционной эффективности. 

Розничная торговля

Вертикальные ИИ-агенты могут оптимизировать управление запасами, обслуживание клиентов и персонализированные маркетинговые усилия, позволяя ритейлерам повысить вовлеченность клиентов и операционную эффективность.

Телекоммуникации

Этот сектор может использовать ИИ-агентов для поддержки клиентов и управления сетями, улучшая предоставление услуг и сокращая эксплуатационные расходы.

Банковское дело и финансы

ИИ-агенты могут автоматизировать такие процессы, как обнаружение мошенничества, мониторинг соответствия и запросы клиентов, что приводит к повышению безопасности и эффективности финансовых операций.

Обеспечение качества (QA)

ИИ-агенты могут заменить целые команды по контролю качества, что позволяет сократить циклы тестирования и повысить качество продукции без необходимости в сильном человеческом контроле.

Подбор персонала

ИИ-агенты могут оптимизировать процессы найма, автоматизируя отбор кандидатов и планирование собеседований, тем самым сокращая время найма и улучшая общий процесс подбора персонала.

Колл-центры

Автоматизация рутинных задач в колл-центрах может привести к более эффективному распределению ресурсов и снижению текучести кадров, что сделает операции более эффективными.

Опыт Napoleon IT

Компания Napoleon IT обладает значительным опытом в реализации проектов, связанных с применением искусственного интеллекта (ИИ),  машинного обучения (ML) и LLM. Специалисты компании не только развивают собственные компетенции в области ИИ, но и помогают бизнесу решать широкий спектр задач — от анализа больших данных до внедрения интеллектуальных сервисов.

Команда Napoleon IT может внедрить ИИ-алгоритмы для анализа текстовых данных, распознавания смысла и тональности сообщений, автоматизации клиентских и внутренних коммуникаций. Это может быть чат-бот, ИИ-ассистент или система для интеллектуального поиска по корпоративным документам. Например, интеллектуальная система по анализу обратной связи «Napoleon IT.Отзывы» позволяет обрабатывать до 1000 отзывов в секунду из любого источника. Сервис агрегирует отзывы пользователей, собранные с маркетплейсов, онлайн-карт, клиентских email-рассылок и мобильных приложений магазинов. Это дает компаниям возможность не только быстро реагировать на обратную связь от клиентов, но и сравнивать свои показатели с конкурентами.

Высокая экспертиза Napoleon IT в области компьютерного зрения (CV) помогает решать задачи, связанные с распознаванием, классификацией и сегментацией изображений. Такие решения востребованы в ритейле (распознавание товаров и цен для ценообразования и мерчандайзинга), промышленности (контроль качества продукции) и многих других сферах.

Опыт Napoleon IT включает разработку предиктивных моделей для прогнозирования спроса, оптимизации складских запасов, автоматизации аналитической отчетности и построения персональных рекомендаций. Такие решения, как Napoleon AI-Driven Replenishment повышают точность прогнозов и упрощают принятие решений в FMCG-компаниях и ритейле.