7 компаний, занимающихся искусственным интеллектом, для бизнес-лидеров

Агентный ИИ меняет подход бизнеса к взаимодействию с технологиями. В отличие от старых инструментов ИИ, которые ждут инструкций, агентные системы могут самостоятельно принимать решения на основе ваших целей и обстоятельств.

В этом руководстве объясняется, что такое агентный ИИ, как он работает и чем отличается от традиционного ИИ. В нем также представлены ведущие агентные компаний, занимающихся ИИ, и рассказывает, как они помогают достигать целей предприятий.

Для бизнес-лидеров, которые впервые знакомятся с этой сферой, может быть сложно разобраться во всем этом ажиотаже. Давайте разберем основные идеи и рассмотрим плюсы и минусы ведущих компаний, занимающихся агентивным ИИ, чтобы помочь вам найти подходящее решение для вашего бизнеса.

• Системы агентного ИИ выполняют автономные действия для завершения целых рабочих процессов, в отличие от традиционного ИИ, который только анализирует данные или генерирует контент по запросу.

• Ведущие компании в области агентного ИИ сокращают ручной труд, сохраняя при этом качество благодаря проверке людьми и непрерывному обучению.

• Организации, использующие агентские платформы искусственного интеллекта, обычно получают окупаемость инвестиций в течение 3-6 месяцев за счет более быстрого вывода продукта на рынок, снижения затрат на поставщиков и согласованности глобальных сообщений.p>

• Smartcat использует агентные ИИ-агенты с экспертными знаниями для автоматизации создания контента, перевода и локализации, помогая глобальным командам общаться более последовательно и эффективно — на разных рынках, языках и каналах.

Агентный ИИ — это автономные системы, способные принимать решения и выполнять действия без постоянного контроля со стороны человека. В то время как обычный ИИ анализирует данные или генерирует контент, агентный ИИ может самостоятельно планировать и выполнять целые рабочие процессы.

Представьте себе агентский ИИ как цифрового сотрудника, а не просто инструмент. Он понимает цели, принимает решения на основе доступной информации и корректирует свой подход при изменении обстоятельств. Это представляет собой значительный сдвиг по сравнению с более ранними системами ИИ, которые требовали пошаговых инструкций.

Эволюция происходила постепенно. Сначала базовый ИИ распознавал паттерны в данных. Затем генеративный ИИ создавал контент на основе подсказок. Теперь агентный ИИ берет на себя ответственность за выполнение задач от начала до конца.

Вот как они сравниваются:

Бизнес-лидеры обращают на это внимание. Недавний опрос показал, что половина руководителей планирует инвестировать в ИИ-агенты и внедрить их к 2025 году, тогда как сегодня таких руководителей всего один из десяти.[1]

Эти системы могут значительно сократить объем ручной работы, одновременно повышая скорость и согласованность. Вместо автоматизации отдельных этапов, они управляют процессами в целом, от начала до конца.

Системы искусственного интеллекта с агентной архитектурой обеспечивают ощутимые бизнес-результаты, объединяя ранее разрозненные рабочие процессы. Эти преимущества особенно ценны для глобальных корпоративных команд, которые сталкиваются с проблемами создания контента, перевода и доставки по всему миру — сложными процессами, которые традиционно включают в себя многочисленные переписки по электронной почте, обмен файлами, встречи, локализацию, заключение договоров с внешними поставщиками и т. д.

При правильном использовании агентский ИИ может предложить следующие преимущества по сравнению с традиционными методами:

Поставщики агентского ИИ сосредоточены на сокращении времени выполнения задач во всех бизнес-функциях. Это означает, что задачи, которые раньше занимали недели, теперь выполняются за дни или даже часы.

Например, маркетинговые команды, использующие платформы искусственного интеллекта, могут создавать материалы для кампаний на нескольких языках одновременно. Это позволяет отказаться от традиционного подхода, при котором сначала создается контент, а затем он переводится.

Большинство компаний видят окупаемость инвестиций (ROI) в течение 3-6 месяцев после внедрения инструментов агентского ИИ. Экономия достигается за счет:

1. Сокращение времени цикла: более быстрая доставка контента на все рынки

2. Меньшее количество передач: меньше времени тратится на координацию между командами

3. Снижение затрат на поставщиков: меньшая зависимость от внешних переводческих услуг

Персонализация и локализация становятся все более важными для современных предприятий. Если у вас есть клиенты в нескольких странах, перевод с помощью искусственного интеллекта является выдающимся приложением платформ искусственного интеллекта с агентами. Он устраняет повторяющиеся задачи, которые замедляют работу глобальных команд, такие как:

1. Копирование контента между системами

2. Переформатирование файлов для различных инструментов

3. Управление циклами проверки в разных регионах

Лучшие системы сочетают перевод с помощью ИИ и проверку человеком. Рецензенты проверяют и дорабатывают работу ИИ, обеспечивая точность при сохранении скорости. Такой подход с участием человека обеспечивает баланс между качеством и эффективностью, позволяя достигать лучших результатов, чем при использовании только ИИ или только человеческого труда.[2]

Например, возможности перевода искусственного интеллекта Smartcat позволяют проходить контенту через этапы создания, перевода и публикации как один непрерывный процесс, а не как отдельные этапы.

Обеспечение единообразия сообщений на разных языках — сложная задача. Системы искусственного интеллекта с агентной архитектурой решают эту проблему, применяя одинаковые правила и бренд-гайдлайны ко всему контенту, независимо от языка.

Управление глоссарием обеспечивает единообразие ключевых терминов, таких как названия продуктов, описания услуг и формулировки, связанные с соблюдением нормативных требований. Различия в терминологии между рынками могут сбивать с толку клиентов и подрывать их доверие.

Хорошая компания, занимающаяся разработкой агентного ИИ, обычно включает эти меры безопасности в качестве основных функций, а не дополнительных. Это помогает глобальным командам поддерживать качество и при этом работать быстрее.

Рынок агентного ИИ включает в себя как устоявшиеся платформы, так и новых специалистов. Каждая из них предлагает различные возможности в зависимости от отраслевой направленности и сценария использования. Ниже представлены некоторые из ведущих вариантов на 2025 год.

Каждая компания, указанная в этом списке, была отобрана на основании следующих критериев:

1. ☑ Агентный ИИ: Компания предлагает агентов, способных к автономным действиям и выполнению сложных рабочих процессов, а не только генеративный или аналитический ИИ.

2. ☑ Присутствие на рынке: Компания сотрудничает с известными глобальными предприятиями и платформами или поставляет им агентов.

3. ☑ Доказанные результаты: Компания демонстрирует измеримые результаты для корпоративных клиентов с помощью примеров из практики и отзывов клиентов.

Smartcat — это глобальная платформа искусственного интеллекта для контента, которая объединяет создание контента, перевод с помощью искусственного интеллекта и публикацию в одном рабочем процессе. ИИ-агенты Smartcat учатся на ваших правках и постоянно совершенствуются благодаря отзывам человеческих рецензентов.

Платформа помогает маркетингу, электронному обучению , разработке программного обеспечения и электронной коммерции создавать и переводить контент одновременно на более чем 280 языков. Новые материалы готовы на всех языках с первого дня, без обычных задержек, характерных для традиционного перевода.

Smartcat предлагает различные готовые ИИ-агенты для конкретных случаев использования, таких как перевод документов, создание L&D-контента , локализация программного обеспечения и другие услуги, включая возможность создания собственного персонализированного агента. В каждом случае ИИ-агент изучает стиль вашего бренда, терминологические предпочтения и требования к соответствию, чтобы сделать каждый проект быстрее и точнее, чем предыдущий.

Глобальные команды из списка Fortune 1000, такие как Volvo, Clarins, eBay, Stanley Black & Decker, LG и другие, доверяют Smartcat локализацию с помощью искусственного интеллекта.

Paradox предлагает искусственный интеллект под названием Olivia, который автоматизирует процессы найма. Olivia может планировать собеседования, отбирать кандидатов, отвечать на их вопросы и направлять подходящих специалистов менеджерам по найму, не требуя от рекрутеров ручного управления этими этапами.

Olivia — это диалоговый ИИ-агент, который выполняет задачи на таких платформах, как Workday, LinkedIn и системы ATS, действуя автономно для выполнения всех этапов процесса найма.

«Разговорный» элемент является ключевым фактором в подходе Paradox к улучшению процесса найма. Облегчая поиск работы, запросы и подачу заявок с помощью естественного разговорного языка, этот агент повышает вовлеченность и снижает показатель отказов на протяжении всего процесса найма. Paradox используется такими ведущими компаниями, как FedEx, Pfizer и 7-Eleven.

Vic.ai, позиционирующая себя как «первая в мире автономная финансовая платформа», автоматизирует обработку счетов, классификацию расходов и рабочие процессы утверждения в финансовых отделах. Их искусственный интеллект учится на основе предыдущих данных и решений людей, чтобы со временем повысить скорость и точность работы.

Vic.ai выходит за рамки простого OCR и рабочих процессов, основанных на правилах. Их ИИ-агенты, называемые VicAgents, понимают многоуровневые иерархии утверждения, адаптируются к индивидуальным кодам GL и поставщикам, а также отмечают аномалии.

Первый VicAgent, доступный для клиентов, специализируется на контрактах. Однако компания разрабатывает дополнительных агентов, предназначенных для финансовых рабочих процессов с высокими ставками. Такие компании, как BHI, Heart Aerospace и Diesel Direct, используют Vic.ai для оптимизации расчетов с поставщиками.

Moveworks создает автономные агенты поддержки для ИТ, HR, финансов и других внутренних бизнес-функций. Его основной продукт использует понимание естественного языка и генерацию с усилением поиска (RAG) для решения запросов сотрудников на таких платформах, как Slack, Microsoft Teams и ServiceNow, без вмешательства человека.

Эти агенты могут сбрасывать пароли, предоставлять программное обеспечение, отвечать на вопросы по кадровой политике и эскалировать заявки. Как и у других ИИ-агентов, ключевым преимуществом является способность учиться на основе внутренней документации, поведения сотрудников и использования системы для постоянного совершенствования.

Такие компании, как Autodesk, Broadcom и Palo Alto Networks, внедрили Moveworks, чтобы сократить время решения проблем технической поддержки и повысить производительность сотрудников в глобальных командах.

Visier — ведущая платформа для анализа персонала, которая предоставляет компаниям основанные на искусственном интеллекте аналитические данные о своих сотрудниках. Функции искусственного интеллекта компании реализуются с помощью автономных агентов, которые выявляют тенденции в персонале, прогнозируют риски текучести кадров и рекомендуют меры по управлению персоналом без необходимости ручного анализа данных.

Эти агенты напрямую взаимодействуют с данными из различных HR-систем, чтобы постоянно анализировать изменения в численности персонала, различия в оплате труда, показатели DEI и многое другое. Что делает Visier агентом, так это его способность анализировать миллионы записей, динамически обновлять прогнозы и генерировать проактивные оповещения для руководителей, сводя к минимуму зависимость от аналитиков данных или заранее определенных панелей мониторинга.

Такие компании, как Electronic Arts, Panasonic и eBay, используют Visier для масштабирования стратегического планирования кадровых ресурсов, снижения предвзятости при найме и согласования кадровой стратегии с целями предприятия.

F abric предлагает модульную коммерческую инфраструктуру с агентской системой управления заказами (OMS) и инструментами управления продуктами. Его ИИ-агенты помогают обогащать, переводить и распространять данные о продуктах по различным каналам.

Искусственный интеллект Fabric автоматизирует классификацию данных, обогащение атрибутов и многоканальную синдикацию, адаптируясь к различным требованиям розничных продавцов и поведению клиентов.

Используя Fabric, агенты OMS работают независимо в рамках потоков заказов, запасов и выполнения заказов, сохраняя при этом прозрачность и контроль для таких розничных продавцов, как Debenhams и Crate & Barrel.

Beam позволяет организациям создавать, развертывать и управлять командами ИИ-агентов на своей платформе. Эти агенты координируют межсистемные рабочие процессы, такие как сверка счетов, решение запросов в службу поддержки, квалификация потенциальных клиентов и обработка заказов.

Интерфейс платформы с низким уровнем кодирования и широкими возможностями интеграции разработан таким образом, чтобы пользователи без технических знаний могли настраивать собственные рабочие процессы агентов. Однако Beam также предлагает готовые агенты для HR, финансов, здравоохранения и других отраслей.

Beam предлагает свои услуги компаниям любого масштаба, от стартапов до глобальных предприятий. Среди его клиентов — Hitachi, Trade Republic, UNiDAYS и другие.

Для выбора подходящей платформы для предприятий необходимо понимать свои конкретные потребности и то, как различные системы их удовлетворяют. Эта структура помогает определить, что наиболее важно для вашей организации.

Эффективная агентская платформа легко интегрируется с вашими существующими инструментами, включая систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), систему управления обучением (LMS), инструменты управления контентом и программное обеспечение для отслеживания проектов.

Хорошая интеграция сокращает дублирование работы и предотвращает разрозненность информации. Ищите платформы, которые предлагают:

1. Готовые подключения к популярным бизнес-инструментам

2. Интерфейсы прикладного программирования (API) для настраиваемой интеграции

3. Плагины, расширяющие функциональность без программирования

Вопросы, которые следует задать поставщикам:

1. С какими системами вы интегрируетесь из коробки?

2. Есть ли доступ к API для настраиваемых подключений?

3. Предлагаете ли вы плагины для наших наиболее используемых инструментов?

«Человек в цикле» означает, что люди проверяют и дорабатывают результаты, полученные с помощью ИИ. Такой контроль обеспечивает качество, соответствие требованиям и согласованность с вашим брендом.

Эффективное программное обеспечение с искусственным интеллектом со временем совершенствуется, обучаясь на основе отзывов рецензентов. Это создает благотворный цикл, в котором система становится умнее с каждым проектом.

Ищите платформы, которые:

1. Упростить для рецензентов процесс предоставления отзывов

2. Автоматически применять эти отзывы к будущей работе

3. Разрешить различные уровни контроля для разных типов контента

Различные платформы поддерживают разные языки и типы контента. Рассмотрим следующие варианты:

1. Какие языки вам нужны сейчас и в будущем

2. Какой тип контента вы создаете чаще всего

3. Работаете ли вы со специализированной терминологией

Лучшие агентские платформы обрабатывают как общие, так и специализированные типы контента, от маркетинговых материалов до технической документации и учебных ресурсов.

Агентные системы обрабатывают конфиденциальную деловую информацию, поэтому безопасность имеет первостепенное значение. Обратите внимание на следующее:

1. Отраслевые сертификаты, такие как Service Organization Control 2 (SOC 2) или International Organization for Standardization (ISO) 27001

2. Соответствие нормативным требованиям, таким как Общий регламент по защите данных (GDPR)

3. Варианты хранения данных, отвечающие вашим требованиям

Лидеры в области агентного ИИ обычно предоставляют подробную информацию о том, как они защищают ваши данные, где они хранятся и кто имеет к ним доступ.

Модели ценообразования сильно различаются между платформами для агентов. Некоторые взимают плату за пользователя, другие — за объем использования или функции. Рассмотрим:

1. Что входит в базовый пакет

2. Как растут расходы по мере увеличения объема использования

3. Есть ли скрытые сборы за интеграцию или поддержку

Чтобы рассчитать потенциальную экономию ROI, посмотрите, сколько времени ваша команда тратит на задачи, которые платформа могла бы автоматизировать. Также учитывайте ценность более быстрого вывода вашего контента на рынок.

Платформы агентского искусственного интеллекта используют управление глоссарием для обеспечения соблюдения терминологических правил. Они также учатся на отзывах рецензентов, чтобы поддерживать единый стиль бренда, отмечая несоответствия.[3] Эти системы применяют единые стандарты ко всему контенту, адаптируясь к языковым требованиям.

Компании, занимающиеся агентическим ИИ, создают системы, которые могут самостоятельно выполнять целые рабочие процессы, а не только отдельные задачи. В отличие от традиционного ИИ, который требует постоянного управления, агентические системы понимают цели и предпринимают соответствующие действия для их достижения.

Компании измеряют рентабельность инвестиций, отслеживая экономию времени на создании и переводе контента, снижение зависимости от внешних поставщиков и сокращение времени вывода на рынок глобальных кампаний. Большинство организаций видят положительную отдачу в течение 3–6 месяцев после внедрения.

Да, ведущие платформы искусственного интеллекта предлагают безопасность корпоративного уровня, включая шифрование данных, контроль доступа и сертификаты соответствия. Ищите компании, которые соответствуют стандартам SOC 2, GDPR и ISO 27001, чтобы защитить конфиденциальную бизнес-информацию.

Да, многие платформы искусственного интеллекта предлагают масштабируемые варианты, подходящие для небольших команд. Эти решения предоставляют основные возможности автоматизации по цене, соответствующей небольшим объемам контента и простым рабочим процессам.

Лидеры в области агентного ИИ интегрируются через API, готовые коннекторы и плагины, которые связываются со стандартными бизнес-инструментами. Это обеспечивает бесперебойный обмен данными между платформой ИИ и существующими системами управления контентом, отслеживания проектов и данных о клиентах.

1. McKeefry, H. L. (2025, 17 июля). Finding value from AI agents from day one. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2025/07/17/1119943/finding-value-from-ai-agents-from-day-one/

2. Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. (2024). Когда сочетание человека и ИИ полезно: систематический обзор и метаанализ. Nature Human Behaviour, 8, 2293–2303. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02024-1

3. Xiong, E. (n.d.). Как агентский ИИ может создать новое видение перевода. Slator. https://slator.com/how-agentic-ai-can-create-a-new-vision-for-translation/