ИИ-агенты: революция в IT 2025 — EmplDocs меняет подход к автоматизации кадровых процессов

2025 год обещает стать переломным в технологиях применения ИИ. Все меняется: сами технологии становятся «умнее», процессы — быстрее, а задачи, которые раньше требовали участия человека, теперь могут решать ИИ-агенты.

Большие языковые модели (LLM) превзошли ожидания и действительно «изменили правила игры». Задачи, которые ранее очевидно требовали участия человека, теперь можно решать с помощью нового класса ИИ-решений.

Согласно исследованию Gartner, в 2025 году ожидаемый технологический тренд №1 — это активное применение ИИ-агентов.

Источник: официальный сайт gartner.com

Тренд на ИИ-агентов, или так называемых «агентных систем», захватывает мировые рынки. Международные компании, такие как UiPath — ведущий поставщик платформ для автоматизации, уже переименовали свои решения с Robotic Process Automation (роботизированная автоматизация процессов) на Agentic Process Automation (агентная автоматизация технологических процессов), подчеркивая этим переход от роботизации к автономным агентам. И это не просто смена терминологии, а изменение парадигмы — подхода к автоматизации в современном мире.

Российский рынок осваивает технологии ИИ-агентов медленнее, но некоторые российские платформы, такие как OneRPA уже меняют подходы к автоматизации, внедряя конструкторы ИИ-агентов.

Сейчас, с развитием технологий ИИ, OneRPA, можно считать примером того, как российские компании адаптируют мировые тренды автоматизации под локальные потребности. В условиях, когда международные платформы, такие как UiPath, доминируют на глобальном рынке, OneRPA предлагает альтернативу с учетом специфики российского бизнеса и, как один из лидеров этого направления, демонстрирует, что российский рынок готов к таким вызовам и способен предложить технологически продвинутые решения.

Искусственный интеллект, в частности большие языковые модели (LLM), стали достаточно развитыми для использования в реальных задачах бизнеса. Масштабные инвестиции международных компаний в развитие ИИ в очередной раз доказывают значимость этого направления.

С появлением DeepSeek (генеративный AI из Китая) качественные LLM стали еще более доступными, а ИИ-агенты получили возможность работать в формате on-premise. Это делает их очень привлекательными для ИТ-решений, направленных на работу с корпоративными задачами для анализа конфиденциальных данных (в частности персональных данных сотрудников).

EmplDocs активно использует ИИ для решения задач КЭДО и автоматизации кадров. Но до последнего времени спектр этих задач был весьма ограничен. Используя LLM от DeepSeek, EmplDocs стал добавлять ИИ-агентов для использования в интерактивном помощнике «Доки».

«Доки» — функциональное решение, которое может объединять в себе различных ИИ-агентов для обработки запросов пользователей, анализа данных и предложения оптимальных решений задач. Эти ИИ-агенты способны принимать решения самостоятельно, основываясь на данных, контексте и знаниях самой организации, что делает их автономными и очень адаптивными к внешней среде.

В итоге, EmplDocs, как решение для сотрудников и руководителей, уже активно переосмысливает подход к автоматизации через технологию ИИ-агентов для решения задач, которые ранее были недоступны для автоматизации в классическом понимании.

Если раньше мы говорили, что автоматизация только упрощает работу кадровых специалистов за счет удобных инструментов и приятного интерфейса, снижает рутинную нагрузку на них, то теперь ИИ-агенты вызывают вопрос: так ли незаменим человек в этих задачах?

Например, ИИ-агенты смогут в кадровых процессах:

Доки, как уже отмечалось, может включать в себя различных ИИ-агентов, которые являются экспертами в области кадрового делопроизводства и HR — это позволяет автоматизировать межфункциональные процессы и предлагать лучшие решения для сотрудников и HR-специалистов. Получив конкретную задачу, ИИ-агент «разрабатывает» план выполнения, оценивает факторы, влияющие на решение этой задачи и выбирает самый оптимальный путь к достижению цели.

Давайте разберемся в чем суть работы ИИ-агента. Рассмотрим типичную ситуацию, когда сотрудник хочет взять отпуск. Он обращается к интерфейсу Доки в личном кабинете EmplDocs, чтобы подать заявление. В этом случае Доки, у которого для этих целей есть соответствующий ИИ-агент, не просто предложит возможные даты отпуска, а будет опираться на данные из кадровой базы — остаток дней отпуска, праздничные дни, пересечения с другим коллегами, финансовые затраты.

Пример показывает, как ИИ-агент решает конкретную задачу — подачу заявления на отпуск. Обычный чат-бот в лучшем случае, предложит ограниченное количество вариантов, сообщив, что в выбранный период отдых невозможен из-за недостатка отпускных дней, предложит взять авансом.

Но ИИ-агент, напротив, самостоятельно обратится к кадровой базе знаний, чтобы найти решение: сверит остаток дней, узнает в производственном календаре праздничные даты, проверит пересечения с коллегами и другое.

ИИ-агент самостоятельно обращается к источникам данных и принимает решение на их основе, не ограничиваясь заданными алгоритмами, как чат-бот. То есть он способен обрабатывать произвольные и неожиданные ситуации, которые не были заложены заранее и адаптируется к новым данным и контекстам, поступающим в реальном времени.

Что особенно важно, умный помощник Доки может работать с персональными данными, обеспечивая высокий уровень безопасности. Большинство LLM-моделей работают в облаках, что создает риски утечки конфиденциальной информации, включая трансграничную передачу персональных данных.

EmplDocs придерживается стратегии on-premise решений, что исключает эти риски и обеспечивает полную безопасность данных, находящихся под контролем. Все сведения остаются внутри компании, что критично важно для HR-систем, работающих с персональной информацией и финансовыми документами.

Одним из главных преимуществ ИИ-агентов станет их способность взаимодействовать с пользователем на естественном языке. Это меняет сам подход к разработке программного обеспечения. Классические интерфейсы с кнопками и формами уступают место голосовым и текстовым диалогам, какими бы хорошими они ни были, всё равно будут проигрывать обычному голосовому интерфейсу. Пользователь сможет просто сказать системе, что ему нужно, и получит мгновенный результат, без необходимости разбираться в сложных интерфейсах.

Ожидается, что в будущем ИИ-агенты станут еще автономнее: смогут выполнять задачи сложнее без вмешательства человека. Технологии, такие как большие языковые модели (LLM) и механизмы RAG, продолжают развиваться, а классические интерфейсы, как и устаревающие чат-боты, утратят актуальность. ИИ-агенты, в свою очередь, займут центральное место в бизнес-экосистемах.

ИИ-агенты станут неотъемлемой частью корпоративных стратегий и заменят старые подходы к автоматизации, изменив саму структуру взаимодействия с человеком. Они работают на основе больших языковых моделей, которые позволяют им понимать контекст, адаптироваться к изменениям и выполнять поставленные задачи в сложных условиях.

Согласно прогнозам Gartner, к 2028 году ИИ-агенты будут интегрированы в 33% корпоративных программных приложений, по сравнению с 1% в настоящее время. ИИ-агенты смогут изучать данные, самостоятельно проводить исследования, составлять задачи и выполнять их в цифровом или даже физическом мире с помощью API или роботизированных систем.

Поэтому в EmplDocs мы выбрали развитие функционала ИИ-агентов одним из стратегических направлений развития продукта. Уже текущий функционал показывает впечатляющие результаты, выводя пользовательский опыт с продуктом на новый уровень.

Если вы хотите пересмотреть свой подход к автоматизации и готовы к качественным улучшениям, то сообщите об этом, мы проведем демо.