Агенти штучного інтелекту сьогодні у всіх на вустах, і не просто як розповідь про нову технологію, а як реальний інструмент для трансформації та автоматизації робочих процесів, який впроваджується всюди прямо тут і зараз. Згідно з недавнім дослідженням, 82% керівників планують інтегрувати агентів ШІ протягом наступних трьох років, що свідчить про значний перехід на агенти ШІ.

Але що це означає для автоматизації робочих процесів і усталених рішень SaaS, які вже давно є опорою бізнесу? Настав час про це поговорити.

Від «дотримуйся правила» до «досягни мети»: стратегічна автоматизація

По-перше, ми робимо невеликий огляд того, як автоматизація загалом працювала раніше і як вона працює зараз. Традиційна автоматизація працює за логікою «якщо подія → тоді дія», і в процесі автоматизації може бути багато схожих ланцюжків. Основне завдання автоматизації – привести весь процес до поставленої мети. Кожне «якщо-інакше» продумується заздалегідь, як і кінцева мета.

Однак в умовах швидких змін така жорстка логіка перестає бути ефективною. Агенти штучного інтелекту, у свою чергу, діють інакше, оскільки вони адаптуються до контексту, аналізують надані дані для досягнення попередньо встановленої бізнес-цілі, а не просто виконують заздалегідь визначені правила. Це дозволяє агентам ШІ ефективно реагувати на непередбачувані ситуації в умовах, що постійно змінюються.

Контроль робочого процесу: складність, що вимагає автономності

Хоча на папері все це добре, як це співвідноситься з тим, як працює маркетинг? Сучасні маркетингові робочі процеси мають десятки умов, каналів, розгалужень і сценаріїв. Маркетологам складно їх контролювати та своєчасно оновлювати; отже, є значний простір для помилок.

Агенти штучного інтелекту приходять на допомогу, тому що вони можуть автономно керувати такими складними та розгалуженими процесами, адаптувати послідовність дій у режимі реального часу та оптимізувати кожен крок. Наприклад, такі системи, як Reteno, вже реалізували блоки «Один із багатьох», коли агент самостійно вибирає найкращий варіант електронної пошти на основі поведінки користувача; робити це вручну – це великий головний біль і може зайняти час.

Вміст як змінна, а не артефакт

Розумна автоматизація за допомогою агентів штучного інтелекту – це добре, але пам’ятайте, що успішний маркетинг складний без якісного контенту.

У світі постійної конкуренції за увагу користувачів контент не може бути статичним. Агенти штучного інтелекту повинні не тільки керувати логікою, але й генерувати, тестувати та змінювати повідомлення для кожного каналу. Це передбачає взаємодію з кількома типами агентів: генерація контенту, сегментація, персоналізація та A/B-тестування. В одній маркетинговій кампанії кожен агент виконує свою функцію і має доступ до структурованих даних для ефективної роботи та генерації контенту, релевантного контексту. Ті, хто може швидко адаптуватися та генерувати якісний контент за допомогою інструментів ШІ, можуть перевершити тих, хто покладається виключно на власні можливості. Однак це досить важке завдання навіть для штучного інтелекту, щоб впоратися поодинці. Ось тут і вступають у гру субагенти.

Субагентна архітектура: розподіл ролей замість універсального інтелекту

Як згадувалося раніше, маркетингові робочі процеси — це сукупність складних умов, процесів і сценаріїв, які необхідно охопити. Така складність маркетингу вимагає не одного «всемогутнього» штучного інтелекту, який буде майстром на всі руки, а багатьох різних субагентів, які візьмуть під контроль свої конкретні завдання. Наприклад, кілька можливих основних завдань для кожного окремого субагента перераховані нижче:

• сегментація списку розсилки за різними критеріями;

• генерація тексту для різних сценаріїв, тембр голосу;

• вибір каналу відправлення та часу для максимальної доставки та відкритих ставок;

• оптимізація за допомогою A/B-тестів для виявлення найбільш ефективних варіантів контенту;

• аналіз ефективності минулих маркетингових кампаній з виявленням закономірностей і закономірностей для внесення коректив у поточний маркетинговий курс.

Такий підхід відображає архітектуру субагентів Claude, які можна використовувати не тільки для вирішення технічних завдань, але і в маркетинговій площині. По суті, головний агент делегує підзавдання спеціалізованим підагентам, збирає їх результати та приймає узагальнене рішення про те, що робити далі.

Кілька таких субагентів вже повністю допомагають маркетологам у Reteno, Stripo та Claspo, де основи цієї логіки вже закладені.

• в Комікс платформа дизайну електронної пошти, є блоки AI, які є субагентами для генерації контенту (текст, зображення та багато іншого);

• в Збереженняомніканальна платформа, є субагент, який вибирає варіант повідомлення для максимальної релевантності в персоналізованому спілкуванні з аудиторією;

• в Claspoонлайн-конструктора спливаючих вікон, є субагенти, які адаптують спливаючі вікна до моделей поведінки аудиторії.

Чому субагенти – це ваш підхід

Коли кожен процес має власного субагента, він може здатися надто складним; то навіщо турбуватися про впровадження цих субагентів? Кілька значних переваг впливають на ваш успіх автоматизації як зараз, так і в довгостроковій перспективі.

Масштабованість

Світ змінюється, індустрії трансформуються, і ви завжди повинні бути готові адаптуватися до цих змін. Розширювані можливості автоматизації є гарантією того, що ваші робочі процеси не будуть порушені в майбутньому. У цьому перевага субагентів. Ви вже можете мати набір субагентів, де кожен керує власним стеком завдань. Крім того, ніщо не заважає вам додавати нові субагенти для нових завдань, якщо виникне така необхідність. При цьому реалізація проста і не потребує перебудови вже налагодженого механізму.

Гнучкість

Кожен бізнес унікальний, і те, як він будує свої процеси, як він ставить цілі та якими ресурсами володіє для досягнення цих цілей, не можна викласти в загальні рамки. Через те, що кожен субагент є окремим маленьким інструментом, кожен субагент навчається та адаптується до своїх завдань по-різному. Все це враховує індивідуальні особливості та потреби бізнесу. Вводячи субагентів, не ви пристосовуєтесь до них, а вони підлаштовуються під вас.

Пояснюваність

Сподіваюся, ви не забули, що люди все ще беруть участь у всьому, що описано вище. Як мінімум, аналіз результатів роботи кожного конкретного субагента і оцінка їх ефективності є обов'язком людей. Зрозумілість і зрозумілість прийнятих рішень – це те, чим виділяються субагенти. Кожен субагент може пройти ретельний аналіз, щоб визначити, яке рішення було прийнято яким субагентом і чому. Таким чином можна визначити, чи правильно субагент розуміє поставлену перед ним ціль і якими способами він намагається її досягти.

SaaS як платформа для агентів, а не тільки для людей

Усе описане вище — агенти, субагенти та результати їхньої роботи — не функціонує у вакуумі. Їм потрібна платформа, середовище, в якому відбуваються всі операції.

Ми всі звикли до платформ SaaS, кожна з яких націлена на вирішення конкретних завдань, де платформа є інструментом, а маркетолог – майстром, який використовує цей інструмент для досягнення кінцевого результату. Однак із появою агентів ШІ ієрархія зазнає значних змін.

У такому підході SaaS перетворюється на координаційний центр для агентів і субагентів. Платформи перестають бути просто набором функцій, а створюють середовище, де ролі чітко розподілені, взаємодія структурована, а результат контрольований і передбачуваний. По суті, агент ШІ стає новим типом користувача платформи SaaS. Він не натискає кнопки, але дає інструкції щодо того, як платформа виконує дії. Отже, вимоги до платформ SaaS, які підходять людям, зміщуються до тих, які підходять агентам ШІ; ці вимоги перераховані нижче:

• API має бути основним інтерфейсом, оскільки агент або субагент повинні взаємодіяти безпосередньо з платформою — без API дві програми не можуть взаємодіяти;

• логіка системи SaaS має бути передбачуваною та зрозумілою;

• документація для продукту SaaS має бути машиночитаною (суворий синтаксис, однозначність, узгодженість і машинна доступність);

• контент, з яким субагенти взаємодіятимуть у майбутньому, має бути модульним і керованим, таким чином гарантуючи, що агентам буде з чим працювати.

Ті продукти, які адаптуються до агентів ШІ, стануть інфраструктурою майбутнього. Ті, які цього не роблять, можуть втратити актуальність через велику залежність від людського впливу.

Чи замінить штучний інтелект на основі агентів традиційні програми SaaS?

На тлі таких змін може виникнути питання: чи є місце в майбутньому традиційним рішенням SaaS? Чи агенти AI повністю замінять SaaS? Я думаю ні. Рішення SaaS залишаться важливими і залишатимуться варіантом для створення маркетингових робочих процесів, але агенти ШІ змінять спосіб взаємодії з SaaS. У майбутньому такі рішення стануть «двигуном», яким керуватимуть не лише люди, а й агенти. Так само, як колись ми перейшли від CLI до GUI, тепер ми переходимо до взаємодії за допомогою інструкцій, таких як «створити», «аналізувати», «оптимізувати» тощо.

Крім того, традиційні послуги SaaS можуть вижити, лише ставши частиною інфраструктури агентів. Агентам потрібна логіка, дані та доступ. Усе це може бути надано лише в прозорому форматі, машинно задокументовано та кероване через API для повної функціональності.

Отже, SaaS перетвориться з «продукту для кінцевого користувача», до якого ми всі звикли, на «продукт для агентів». Це означає, що звичайний людський інтерфейс стане необов’язковим, а передбачуваність, надійність і відкритість API будуть у верхній частині списку пріоритетів. Таким чином, SaaS потрібно буде розробляти не лише для людей, але й для машин, якими є агенти ШІ.

Останні думки

Як видно з наведеного вище обговорення, агенти ШІ є наступним кроком в еволюції автоматизації робочого процесу. Завдяки відкритому підходу до вирішення проблем, гнучкості та масштабованості агенти змінять спосіб, у який ми ведемо маркетинг, і те, як функціонуватиме вже створений ринок рішень SaaS, таким чином заохочуючи власників відточувати свої продукти для машинної роботи.

Як і будь-яка галузева революція, це не станеться відразу. Все відбуватиметься поступово, включаючи зміну продуктів SaaS і наше уявлення про те, як саме ми повинні автоматизувати процеси. Все, що вам потрібно, це бути відкритим до нового, бути в курсі інновацій і аналізувати ті інновації, які найкраще сприятимуть розвитку вашого бізнесу.

Про автора

Дмитро Кудренко, засновник і генеральний директор Stripo, є відданим ентузіастом електронного маркетингу з більш ніж 15-річним досвідом роботи в галузі та 25-річним досвідом підприємницької діяльності. Дмитро – експерт з автоматизації електронного маркетингу. Ліцензований фахівець із керування потенційними клієнтами та обміну електронними повідомленнями, згідно з Meclabs, всесвітньо відомою компанією, яка проводить численні дослідження у сфері маркетингу. Доповідач на багатьох спеціалізованих конференціях у США, Німеччині, Естонії, Португалії та Нідерландах. Місія Дмитра полягає в тому, щоб підвищити доступність і корисність маркетингу електронною поштою для компаній та їхніх підписників.