Автоматизация или ИИ-агент? На прошлой неделе у меня был звонок с агентством, внедряющим ИИ в компаниях. Серьёзные ребята: больше двадцати сотрудников, много клиентов. Обсуждали форматы сотрудничества. Но спустя тридцать минут общения меня стало смущать, что все свои кейсы они называли «внедрением ИИ-агентов». Предложил притормозить и сверить карты: спросил, различают ли они понятия «автоматизация» и «агент»?
В ответ услышал: «Клиенту всё равно, агент это или автоматизация; главное, чтобы работало». Согласен: тому, кто не строит систему, разницы может и нет. Хотя звучит это как: «Пациенту без разницы, какое лекарство выписал врач — лишь бы помогло. Но если доктор не знает, что именно лечит, будут осложнения». Поэтому давайте разберёмся, в чём главные отличия между автоматизацией и агентами.
Что такое автоматизация? Это когда вы явно прописываете каждый шаг, а система лишь исполняет инструкции. Пришёл лид — сохрани данные, отправь письмо, обнови CRM, сообщи отделу продаж. Даже если внутри вы дёргаете GPT для классификации текста, это всё ещё автоматизация: логику контролируете вы.
Подходит, когда задачи повторяются, данные структурированы, а вам нужна предсказуемость. Дёшево, быстро, стабильно — так работает подавляющее большинство бизнес-процессов.
Что такое агент? Агент нужен, когда процесс нельзя полностью расписать заранее. Вы задаёте цель, а система сама решает, какие инструменты и данные ей потребуются. Она рассуждает, запрашивает информацию, по ходу создаёт подзадачи. Это необходимо, когда данные неструктурированы, проблема открыта и вариантов много.
Например, если нужно не просто занести лида в CRM, а проанализировать бизнес-процессы компании, оценить соответствие продукту и только потом решить, назначать ли созвон или просто добавить запись в CRM — правилами не обойтись, нужен агент. То же в саппорте: если все вопросы укладываются в скрипты — автоматизация. Если система читает профиль клиента, ищет ответы в базе знаний, формулирует ответ и решает, куда закинуть запрос — это уже агент.
Хотя обычно сочетают оба подхода: сначала автоматизация отрабатывает шаблонные случаи; при неоднозначности управление передаётся агенту. Или наоборот: агент планирует, автоматизация исполняет. Такая архитектура более устойчива и масштабируема.
Если вы создаёте простые воркфлоу на n8n для заказчиков, ваша задача — не «строить агентов любой ценой», а понимать, когда нужен агент, когда достаточно автоматизации и как их комбинировать. Это экономит ресурсы, время и деньги, то есть помогает подобрать правильное «лекарство». Не болейте. А с ребятами мы, кстати, так и не договорились.
Автоматизация или ИИ-агент? На прошлой неделе у меня был звонок с агентством, внедряющим ИИ в компаниях. Серьёзные ребята: больше двадцати сотрудников, много клиентов. Обсуждали форматы сотрудничества. Но спустя тридцать минут общения меня стало смущать, что все свои кейсы они называли «внедрением ИИ-агентов». Предложил притормозить и сверить карты: спросил, различают ли они понятия «автоматизация» и «агент»?
В ответ услышал: «Клиенту всё равно, агент это или автоматизация; главное, чтобы работало». Согласен: тому, кто не строит систему, разницы может и нет. Хотя звучит это как: «Пациенту без разницы, какое лекарство выписал врач — лишь бы помогло. Но если доктор не знает, что именно лечит, будут осложнения». Поэтому давайте разберёмся, в чём главные отличия между автоматизацией и агентами.
Что такое автоматизация? Это когда вы явно прописываете каждый шаг, а система лишь исполняет инструкции. Пришёл лид — сохрани данные, отправь письмо, обнови CRM, сообщи отделу продаж. Даже если внутри вы дёргаете GPT для классификации текста, это всё ещё автоматизация: логику контролируете вы.
Подходит, когда задачи повторяются, данные структурированы, а вам нужна предсказуемость. Дёшево, быстро, стабильно — так работает подавляющее большинство бизнес-процессов.
Что такое агент? Агент нужен, когда процесс нельзя полностью расписать заранее. Вы задаёте цель, а система сама решает, какие инструменты и данные ей потребуются. Она рассуждает, запрашивает информацию, по ходу создаёт подзадачи. Это необходимо, когда данные неструктурированы, проблема открыта и вариантов много.
Например, если нужно не просто занести лида в CRM, а проанализировать бизнес-процессы компании, оценить соответствие продукту и только потом решить, назначать ли созвон или просто добавить запись в CRM — правилами не обойтись, нужен агент. То же в саппорте: если все вопросы укладываются в скрипты — автоматизация. Если система читает профиль клиента, ищет ответы в базе знаний, формулирует ответ и решает, куда закинуть запрос — это уже агент.
Хотя обычно сочетают оба подхода: сначала автоматизация отрабатывает шаблонные случаи; при неоднозначности управление передаётся агенту. Или наоборот: агент планирует, автоматизация исполняет. Такая архитектура более устойчива и масштабируема.
Если вы создаёте простые воркфлоу на n8n для заказчиков, ваша задача — не «строить агентов любой ценой», а понимать, когда нужен агент, когда достаточно автоматизации и как их комбинировать. Это экономит ресурсы, время и деньги, то есть помогает подобрать правильное «лекарство». Не болейте. А с ребятами мы, кстати, так и не договорились.
