Управляемая интеграция AI-агентов в бизнес-процессы организации: архитектура, методика и риск-ориентированная оценка эффекта

Abstract

Цель исследования — разработка воспроизводимой архитектуры и методики управляемой интеграции AI-агентов в бизнес-процессы организации. Актуальность обусловлена тем, что 88 % организаций используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, однако полностью масштабировали AI-решения только 7 % . Эмпирические данные сервисного сектора показывают рост производительности при применении generative AI на 14 % в среднем и на 34 % у менее опытных работников. В статье предложен контур, объединяющий событийные данные ERP/CRM/BPM/Service Desk, XES/OCEL-журналы, BPMN-модели, process mining, conformance checking, what-if simulation, RAG и governance-механизмы. Научная новизна состоит в формализации цикла discover-audit-simulate-recommend-control, ролевой архитектуры из пяти специализированных агентов и риск-ориентированной модели оценки эффекта. Расчетный сценарий обработки заявок показал сокращение длительности цикла с 44 до 27 мин. (–38,6 %), снижение трудоемкости аналитика с 10 до 4 мин. (–60,0 %) и рост покрытия отклонений с 57 до 91 % (+34 п.п.).