AI-агенти та агентна автоматизація: бізнес входить у нову еру

Ще вчора автоматизація асоціювалася переважно з RPA-роботами, які повторюють чітко прописані кроки. Сьогодні на сцену виходять AI-агенти — самостійні цифрові «працівники», здатні планувати, приймати рішення й ініціювати дії в інших системах без постійного втручання людини. Експерти Andreessen Horowitz називають це наступним етапом еволюції LLM-рішень: від «чату з моделькою» до циклічних, цілеспрямованих процесів, які виконують роботу від імені користувача.

Як UiPath переосмислив автоматизацію

Повернувшись на посаду CEO, Даніель Дінес оголосив про Agentic Automation — платформу, що поєднує людей, роботів і AI-агентів в єдиній оркестрації Maestro. Дінес пояснює: роботи залишаються найліпшими у «детермінованому» виконанні, а агенти беруть на себе контекст, пошук і прийняття рішень, які важко формалізувати. Люди спрямовують процес, задаючи цілі та ухвалюючи критичні рішення.

Ключові зміни порівняно з класичною RPA

1. Від чек-листів до цілей. Ви формулюєте бізнес-результат, а не набір кроків; агенти самі підбирають оптимальний шлях.
2. Динамічний контекст. Агенти враховують нові дані, навчаються й адаптуються без перезапуску процесу.
   
3. Мережева взаємодія. Кілька агентів різних департаментів «розмовляють» між собою, усуваючи розриви між 175 + корпоративними застосунками.
   
4. Компонувальна архітектура. Новий агент підключається так само просто, як додаток на смартфоні, без місяців розробки.
   

Як це виглядає всередині компанії

1. Постановка цілі. CFO ставить KPI: скоротити закриття місяця до двох днів.
2. Maestro аналізує процес: визначає, які кроки делегувати роботам, які — агентам, а які залишити людям.
3. AI-агенти викликають RaccoonDoc для читання актів, банківський API для виписок і SAP-бота для проведення проводок.
4. Людина перевіряє дашборд винятків і затверджує нетипові рішення.

Результат — до 40 % швидше завершення фінзвітності та суттєве зменшення ручних операцій.

Чому діяти треба вже

• Складність ІТ-ландшафту: у середньому корпорація використовує понад 175 додатків; агенти прибирають «рутинні стики» між ними.
• Дешевшають LLM-моделі: цінність зміщується від самих моделей до їхньої оркестрації й правильного контексту.
  
• Очікування ринку: бізнес хоче ROI за місяці, а не роки; агентний підхід забезпечує «швидкі перемоги» і масштабується.
  

Практичний план для керівників

1. Ідентифікуйте довгі, міждепартаментні процеси з великою кількістю винятків.
2. Запустіть 90-денний пілот на одному процесі з високим бізнес-ефектом.
3. Підготуйте команду: навчіть співпрацювати з «цифровими колегами» й перелаштуйте KPI.
4. Масштабуйте успіх: додавайте нових агентів, інтегруйте дані з Process Mining і BI для самонавчання системи.

Роль Іннора у новій епосі

Іннорa вже комбінує UiPath Agentic Automation із власною платформою RaccoonDoc IDP та глибокою галузевою експертизою у фінансах, логістиці й роздрібі. Наші рішення:

1. перетворюють неструктуровані документи на структуровані дані;
2. приймають рішення за секунди;
3. органічно співпрацюють з вашою командою.

Agentic Automation — це логічний етап після RPA: оркестрація людей, роботів і AI-агентів у цілісні, самоадаптивні процеси. Компанії, які першими освоять цей підхід, отримають перевагу у швидкості, вартості та клієнтському досвіді. Готові дізнатися більше? Зв’яжіться з нами, і за 30 хвилин ви отримаєте персональну дорожню карту впровадження AI-агентів.