Эксперт ставропольского вуза рассказала об использовании ИИ в бизнесе

Искусственный интеллект все активнее внедряется в различные бизнес-процессы, включая аналитику и управление. Однако по мере усложнения задач компании сталкиваются с тем, что универсального ИИ-инструмента часто оказывается недостаточно.

Эксперт Северо-Кавказского федерального университета Максим Тизенгаузен рассказал о причинах перехода бизнеса от модели «одного помощника» к многоагентным системам.

По его словам, универсальные алгоритмы успешно справляются с базовыми задачами, но уступают в ситуациях, требующих специализированного подхода. Это особенно заметно при работе с большими объемами данных, анализе программного кода, персонализированном маркетинге и других процессах, где важны точность и контекст.

К 2024-2025 годам компании часто сталкиваются с тем, что цифровые инструменты находят ошибки, формируют отчеты и дают рекомендации, но значительная часть работы остается за человеком. Результаты требуют проверки, уточнения входных данных и доработки решений вручную, что снижает эффективность автоматизации.

Решением этой проблемы стали многоагентные системы. В них используются несколько специализированных ИИ-агентов, каждый из которых отвечает за свою функцию – обработку данных, проверку выводов, формирование решений или координацию работы системы. Этот подход уже применяется в IT-сфере и других областях.

Специалисты отмечают, что специализация снижает количество ошибок и ускоряет рабочие процессы. Инструменты не дублируют функции друг друга, что делает решения более устойчивыми и предсказуемыми. При этом ключевая роль остается за человеком – контроль и принятие финальных решений.

«В ближайшие годы способность взаимодействовать между ИИ-агентами станет важной компетенцией для инженеров, аналитиков и управленцев. Компании нуждаются в специалистах, которые понимают архитектуру таких систем, их ограничения и зоны ответственности человека. Это открывает новые возможности для компаний и выпускников, готовых работать на стыке технологий и управления», – подчеркнул начальник управления по информации и связям с общественностью Северо-Кавказского федерального университета Максим Тизенгаузен.

Сегодня многоагентные модели применяются не только в разработке программного обеспечения. В маркетинге они помогают сегментировать аудиторию, создавать персонализированные коммуникации и анализировать отклик. В логистике такие системы прогнозируют спрос, управляют ценами и оптимизируют поставки в реальном времени, обрабатывая объемы данных, которые невозможно обработать вручную.

Северо-Кавказский федеральный университет предоставляет Вашему СМИ право использовать принадлежащие нам объекты авторского права безвозмездно и бессрочно для публикаций на сайте и в социальных сетях. Фото сгенерировано с помощью нейросети Qwen.