Маркетинговые команды сегодня работают в условиях постоянного давления: растёт объём задач, данных и каналов, а ресурсы почти не увеличиваются. В итоге большая часть времени уходит не на стратегию, а на рутину — бесконечные ручные отчёты, сбор данных, поиск аномалий и согласования.

На этом фоне растёт интерес к ИИ-агентам — «цифровым сотрудникам», способным брать на себя полноценные рабочие процессы. Компании внедряют ИИ-агентов в аналитику, перформанс-задачи, контент, CRM и внутренние процессы.

Эта статья — первая из серии материалов про ИИ-агентов в маркетинге. В ней мы разберём, кто такие ИИ-агенты, чем они отличаются от обычных нейросетей и почему вокруг них сейчас столько внимания. Поговорим о том, где они уже применяются, и о рисках, с которыми сталкиваются компании на старте.

Что такое ИИ-агенты и почему это не «просто нейросети»

ИИ-агенты (или агенты искусственного интеллекта) — это автономные программы, которые умеют разбирать задачу на шаги и выполнять многошаговые процессы без участия человека. В отличие от разовых запросов в ChatGPT, агент не отвечает точечно, а доводит задачу до результата: собирает данные, анализирует, делает выводы и выполняет действия.

Проще говоря, если LLM — это мозг, то ИИ-агент — это цифровой сотрудник, который использует этот мозг для реальной работы.

Чем ИИ-агенты отличаются от других инструментов

1. Отличие от классической автоматизации («если X, то Y»)

Что это такое и как выглядит:
Классическая автоматизация — это цепочка правил вида «если происходит событие X, то выполнить действие Y». Это жёсткие сценарии, которые заранее прописываются человеком. Примеры: триггерные письма в CRM, автоответы в сервисах техподдержки, простые бизнес-процессы в BPM-системах, правила в n8n / Make / Zapier без участия ИИ.

Где применяется:

• EmИИl-маркетинг: «если пользователь не открыл письмо — отправить повтор через 24 часа»
• CRM: «если лид сменил статус — назначить задачу менеджеру»
• AdTech: «если бюджета осталось <20% — отправить уведомление»
• Финансы: «если платёж просрочен — выставить штраф»

Как работает:
Сценарий двигается строго по условию → выполняет фиксированное действие → переходит к следующему шагу. Система не умеет анализировать контекст, интерпретировать данные или выбирать альтернативу — она просто исполняет то, что заранее написано.

Главное отличие от ИИ-агента:
ИИ-агент понимает задачу, анализирует входные данные и сам выбирает лучший шаг: сформировать гипотезу, запросить API, пересчитать метрику, уточнить вопрос. Его логика не ограничена заранее зашитыми правилами.

2. Отличие от разовых запросов в ChatGPT

Что это такое:
Разовый запрос в ChatGPT — это одно сообщение и один ответ без сохранения контекста. Модель не понимает цель задачи и не ведёт последовательную работу.

Применяется, чтобы:

• быстро сформулировать текст или идею
• ответить на вопрос
• сгенерировать описание, письмо, черновик
• решить разовую задачу без истории и инструментов

Как работает:
LLM берёт последний запрос пользователя, генерирует ответ и «забывает» о задаче. Она не отслеживает прогресс, не строит план, не проверяет свои действия и не запрашивает внешние данные — просто формирует ответ на основании текста в текущем сообщении.

Главное отличие от ИИ-агента:
Агент работает не как чат для вопросов, а как исполнитель задачи: он держит цель, планирует шаги, вызывает инструменты (API, базы данных, файлы), анализирует промежуточные результаты и доводит задачу до конца. Это уже не диалог, а управляемый процесс.

3. Отличие от чат-ботов старого типа

Что это такое:
Классические чат-боты — это дерево диалогов: кнопки, меню, заранее прописанные ветки. Они работают по принципу «пользователь нажал кнопку → открыть следующую заранее подготовленную ветку».

Где применяется:

• Банки: бот для проверки остатка, статуса доставки карты
• Ритейл / доставка: отслеживание заказа
• Техподдержка: стандартные FAQ («перезапустите роутер», «как оплатить»)
• HR-боты: сбор анкет, онбординг

Как работает:
Бот не интерпретирует смысл и не выходит за рамки сценариев. Если пользователь задаёт вопрос вне дерева, бот «ломается»: предлагает варианты, просит переформулировать или выкидывает в главное меню.

Главное отличие от ИИ-агента:
ИИ-агент работает не с кнопками, а со смыслом: понимает свободный текст, извлекает намерение, планирует дальнейшие шаги, подключает инструменты (API, базы, рекламные кабинеты), проверяет результат и может действовать автономно.

Зачем это маркетингу

ИИ-агенты уже используются как ИИ-ассистенты и LLM-агенты для:

• автоматического анализа кампаний
• генерации отчётов
• работы с контентом
• подготовки планов
• выявления аномалий
• оптимизации рабочих процессов

Их сила в том, что они выполняют именно работу, а не просто дают ответы. Агент может сам собрать данные, выявить изменения, предложить гипотезы и оформить результат в понятном виде. Это делает их новым уровнем автоматизации и логичным продолжением развития искусственного интеллекта в маркетинге.

Какие компании уже используют ИИ-агентов для повседневных задач

Ниже — несколько примеров того, как крупные международные игроки используют ИИ-агентов в бизнес-процессах. Реальные сценарии, которые помогут понять, зачем такие системы нужны.

Microsoft (Copilot Agents)
Автоматизация внутренних бизнес-процессов в Microsoft 365: ИИ-агенты в Copilot Studio подключаются к данным компании (SharePoint, Outlook, Teams и др.), запускают и выполняют рабочие процессы, помогают сотрудникам обрабатывать запросы, собирать информацию и выполнять рутинные действия вместо ручной работы.

Salesforce (Einstein GPT / Agentforce)
Автоматизация продаж и маркетинга: ИИ-агенты готовят к встречам с клиентами, генерируют и персонализируют письма, создают отчёты, помогают планировать следующие шаги в сделке и формировать маркетинговые кампании на основе данных о взаимодействиях с клиентами.

Alibaba International (Accio Agent, Marco)
Глобальная B2B-торговля: ИИ-агенты для мерчантов автоматизируют до 70 % ручной работы по онлайн-закупкам — от поиска товаров и поставщиков до подготовки запросов, сравнения условий и сопровождения сделки (подход agentic purchase — агент ведёт пользователя от product discovery до fulfillment).

Alibaba (Quark / потребительский ИИ-ассистент)
Работа с конечными пользователями: ИИ-ассистент в приложении Quark помогает людям выполнять сложные запросы — от поиска информации и академических исследований до составления документов, планирования поездок и других многошаговых задач.

IBM (ИИ-агенты в клиентском сервисе)
Поддержка клиентов и сотрудников: ИИ-агенты разбирают обращения, классифицируют запросы, автоматически решают типовые тикеты, анализируют данные о клиентах и передают сложные случаи живым специалистам, выступая «первой линией» цифрового саппорта.

Cognigy (ИИ-агенты для контакт-центров)
Омниканальный сервис: агентные ИИ-решения берут на себя значимую часть диалогов в контакт-центрах, помогают клиентам решать вопросы в чатах и голосовых каналах, оформлять заказы и бронирования, тем самым снижая нагрузку на операторов.

Риски, ограничения и типичные ошибки при внедрении ИИ-агентов

ИИ-агенты дают реальную экономию времени, помогают командам работать быстрее и точнее — но только там, где компания подготовила для них условия. На практике сложности возникают не из-за моделей, а из-за организационных решений, качества данных и ожиданий от технологии.

1. Завышенные ожидания от автономности агента

Иногда кажется, что агент способен полностью заменить часть команды: сам обработает данные, сам проверит гипотезы, сам всё объяснит.

Но агент — это исполнитель, а не стратег. Он хорошо справляется с повторяющимися задачами, анализом данных и структурированием информации, но ему нужен человек, который задаёт цель и определяет рамки. Следит за качеством входных данных, обновляет логику и проверяет, что сценарии работают корректно. Эта роль критична.

Мы подробно разбирали, кто в команде способен взяться за внедрение ИИ и взять на себя ответственность за результаты. Такой человек — мы называем его ИИ-энтузиаст, или ИИ-first — становится точкой опоры проекта.

2. Недостаточное внимание к безопасности данных

Маркетинг часто работает с чувствительными данными: клиентскими профилями, транзакциями, коммерческими документами. Ошибка — передавать модели больше данных, чем требуется для решения задачи, или использовать необезличенные выгрузки.

Риски существенные: нарушение внутреннего регламента, комплаенса или требований ФЗ-152.

В отдельной статье мы подробно разбирали, как компании теряют данные при работе с ИИ и какие практики позволяют безопасно внедрять агентов, не создавая дополнительных угроз.

3. Пилот без понятной цели и измеримых критериев

Пилоты с формулировкой «давайте попробуем» редко приводят к результату. Команде сложно понять, что считать успехом, а что — нет.

Хороший пилот отвечает на несколько простых вопросов:

• какую конкретную рутину мы хотим снять
• сколько времени она занимает у команды
• как должен выглядеть корректный результат
• в каком формате агент должен его возвращать

Это создаёт ясные рамки и помогает понять, справляется ли ИИ со своими задачами.

4. Нерегулярные данные и отсутствие единых правил

Агенту сложно работать, если внутри команды нет базовой дисциплины:

• у кампаний нет единого формата названия
• CRM заполняется нерегулярно
• отчёты собираются вручную и в разной структуре
• данные из кабинетов выгружаются каждый раз по-разному

Даже умная модель не сможет компенсировать разрозненность данных. Поэтому перед автоматизацией важно навести порядок в том, что агент будет получать на вход.

5. Попытка сделать универсального агента сразу

Частая ошибка — начинать с масштабного проекта, который должен охватывать весь маркетинг. В реальности самые надёжные внедрения начинаются с одного узкого сценария:

• ежедневный отчёт
• автоматическое резюме встреч
• агент по аномалиям
• обновление данных в CRM

Это не займёт много ресурсов, но даже один успешный кейс мотивирует команду и позволит уверенно двигаться дальше.

Что даёт понимание этих рисков

Осознание рисков не тормозит внедрение, а делает его предсказуемым.

Когда у компании есть:

• понятная цель
• ответственный человек
• базовый порядок в данных
• безопасная среда для запуска

— ИИ-агенты начинают работать так, как задумано: снимают рутину, ускоряют анализ и освобождают время под стратегию и развитие.

Что дальше

В этой статье мы:

• разобрали, кто такие ИИ-агенты и чем они отличаются от других инструментов ИИ
• посмотрели, как ведущие компании уже используют агентные решения в реальных бизнес-процессах
• обозначили ключевые риски и ограничения, которые важно учитывать на старте

В следующей части серии мы перейдём от концепций к архитектуре и практическим подходам: как именно внедрять ИИ-агентов в российских компаниях, какие есть модели и с чего логично начать. А затем, в третьей части, разберём конкретные сценарии автоматизации маркетингового отдела с помощью ИИ-агентов.