Великий маскарад ИИ: когда автоматизация надевает костюм агента

В технологическом секторе разворачивается маскарад: системы автоматизации носят костюмы агентов ИИ, и многие поддаются этой маскировке. Поскольку Gartner называет «агентный ИИ» главным технологическим трендом 2025 года, способность отличать настоящих агентов от сложной автоматизации никогда не была более важной.Взрыв агентов

В прошлом году произошел взрыв анонсов об агентах ИИ. Несколько месяцев назад Salesforce представила корпоративных агентов для обслуживания клиентов, пообещав произвести революцию во взаимодействии с клиентами. Microsoft последовала их примеру, объявив о скором запуске автономных агентов ИИ для своей платформы Copilot. Microsoft выпускает 10 готовых агентов, ориентированных на определенные бизнес-функции в сфере продаж, обслуживания, финансов и управления цепочками поставок, обещая автоматизировать все, от поиска потенциальных клиентов до отслеживания задержек поставщиков.

Чтобы не отставать, Amazon анонсировала «Amelia» — помощника ИИ, призванного помочь сторонним продавцам решать проблемы со счетами и более эффективно управлять своими операциями. Каждую неделю появляются новые анонсы об агентах, которые могут выполнять сложные задачи с минимальным участием человека. Хотя эти разработки впечатляют, они поднимают вопрос: какие из них на самом деле агенты ИИ, а какие — автоматизация в костюме?

Определение агентства против автоматизации

Различие между агентами ИИ и сложной автоматизацией заключается в их основных возможностях. Настоящему агенту ИИ можно дать цель, которую он будет исследовать, рассуждать, принимать решения и предпринимать действия для ее достижения.

С другой стороны, автоматизация получает не цель, а ситуацию. Если ситуация соответствует условиям одного из предписанных рецептов автоматизации, система выполняет предопределенное действие, описанное в рецепте.

Возможно, самое главное, что настоящие агенты обладают тем, что мы называем «полной автономией процесса» — поскольку они могут исследовать, рассуждать, принимать решения и предпринимать действия, они могут управлять целыми рабочими процессами независимо. Автоматизация, с другой стороны, не может быть масштабирована до такого уровня сложности, поскольку для этого потребуется учитывать и продумывать каждый сценарий заранее.

Снятие маски

Определить, является ли «агент ИИ» на самом деле замаскированной автоматизацией, не так сложно, как может показаться. Признаки этого можно увидеть в их поведении. Система, которая может следовать только предопределенным шагам и спотыкается, когда сталкивается с исключением, скорее всего, является автоматизацией в причудливом костюме. Настоящие агенты, с другой стороны, способны исследовать, рассуждать, принимать решения и предпринимать действия, когда сталкиваются с исключениями. Они также способны совершенствоваться с течением времени посредством обучения, в то время как системы автоматизации поддерживают последовательные, если и надежные, модели поведения.

Ограничения области действия — еще один явный признак. Хотя автоматизация отлично справляется с определенными задачами, она испытывает трудности со сложными, многошаговыми целями, требующими рассуждений. Сильная зависимость от человеческого вмешательства для принятия решений или корректировки курса — еще один сигнал, указывающий на ограниченную агентность.