Агентный ИИ — что это и почему он станет следующим прорывом в маркетинге

За последнее десятилетие искусственный интеллект кардинально изменил подход к маркетингу. Это может звучать как клише, но с этим трудно спорить.

То, что начиналось как узкоспециализированные решения для технических профессионалов, превратилось в многофункциональные и доступные почти каждому инструменты. ИИ повсюду, и даже те, кто имеет минимальные навыки работы с компьютером, уже могут легко использовать чат-ботов.

Возросло и количество задач. Сначала ИИ автоматизировал повторяющиеся действия, сегодня он анализирует поведение клиентов, генерирует креативный контент, оптимизирует кампании и выполняет десятки других задач.

На сегодняшний день 56% маркетологов активно используют ИИ в своей работе. И эта цифра будет только расти с появлением новых инструментов.

Этот процесс не был мгновенным — мы постепенно прошли путь от маркетинговой автоматизации на основе правил до предиктивной аналитики и генеративного ИИ.

И теперь мы наблюдаем еще одно большое изменение: агентный ИИ (Agentic AI) — искусственный интеллект, который выходит за пределы выполнения низкоуровневых задач. Он не просто создает контент — он может принимать стратегические решения по вашим кампаниям.

Такие задачи, как определение оптимальной комбинации каналов, корректировка бюджетов в реальном времени и персонализация customer journey. И все это — без постоянного контроля со стороны человека.

Этот новый подход — не просто постепенное улучшение, а фундаментальное изменение в том, как маркетинговые команды будут работать в ближайшие годы. И перемены эти гораздо ближе, чем вы думаете.

Что такое агентный ИИ?

Эта технология представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с системами искусственного интеллекта, которые большинство маркетологов используют сегодня.

В отличие от генеративного ИИ, который создает контент по запросу, но полностью зависит от человеческого руководства, агентный ИИ может самостоятельно оценивать ситуации, формулировать стратегии и выполнять их без постоянного наблюдения.

С генеративным ИИ вам нужно четко определить цель, а затем давать ему инструкции на каждом шаге для её достижения. С другой стороны, агентный ИИ может самостоятельно выполнять эти шаги, как только получит знания о конечной цели.

Три ключевых характеристики, которые определяют эти системы:

1. Автономия: Agentic AI может работать самостоятельно, принимая решения на основе доступных данных, не требуя пошагового руководства от человека.
    
2. Целеустремленность: Agentic AI работает для достижения конкретных целей, приоритизируя действия, которые способствуют желаемым результатам.
    
3. Способность к обучению: Agentic AI постоянно совершенствуется, анализируя результаты своих действий и корректируя стратегии соответственно.

Предположим, вы хотите провести email-кампанию. Если вы используете текущие инструменты ИИ, вам нужно будет отдельно попросить их написать каждое письмо в последовательности, разработать сегменты, оптимизировать время отправки и так далее. Agentic AI, решая ту же задачу, примет ваши начальные указания и затем самостоятельно выполнит все задачи с минимальным контролем. Это превращает ИИ из неопытного, но усердного стажера отдела маркетинга, который требует указаний на каждом шаге, в опытного и самостоятельного специалиста.

Пять стадий эволюции до общего искусственного интеллекта (AGI) — и где в этом процессе находится агентный ИИ

Каждое достижение в мире искусственного интеллекта имеет одну простую цель — создать общий искусственный интеллект (artificial general intelligence, AGI). Это ИИ, способный выполнять все, что делают люди — и даже больше.

Сэм Альтман из OpenAI очертил дорожную карту из пяти этапов, которая объясняет, как мы можем достичь создания настоящего ИИ.

И хотя путь к AGI не является коротким и легким, структура Альтмана показывает нам, почему агентный ИИ так важен. Она состоит из пяти этапов.

Этап 1: Диалоговый ИИ (Conversational AI)

Первый этап наиболее знаком нам. Он включает системы ИИ, способные общаться с людьми, такие как боты обслуживания клиентов и языковые модели вроде ChatGPT. Эти системы прекрасно отвечают на вопросы, выполняют инструкции и генерируют контент на основе конкретных запросов.

Однако они не совсем умны — разговорные ИИ склонны к ошибкам и могут выдавать бессмыслицу. Вот почему эти системы требуют тщательного наблюдения и постоянной проверки.

Этот инструмент начал набирать обороты в конце 2022 года и широко используется большим числом компаний сегодня.

Этап 2: ИИ с рассуждением (Reasoning AI)

Эти системы решают сложные задачи, анализируя данные и применяя логику. Они демонстрируют человеческий подход к рассуждению и способны пошагово решать проблемы, генерируя более умные ответы, выходящие за рамки возможностей обычных чат-ботов (разговорного ИИ).

Системы с функцией рассуждения всё ещё требуют человеческого руководства для реализации своих идей. Примерами ИИ с рассуждением являются модели o1 и o3 от OpenAI, Claude 3.7 Sonnet от Anthropic и DeepSeek R1. Эти модели начали появляться в конце 2024 года и быстро набирают популярность.

Этап 3: Агентный ИИ (Agentic AI)

Вот и наш герой. Агентный ИИ способен не только рассуждать, но и действовать автономно для достижения заданных целей. Эти системы могут самостоятельно принимать решения, выполнять их и обучаться на основе результатов, чтобы повышать эффективность в будущем.
В отличие от двух предыдущих этапов, агентный ИИ не требует постоянного вмешательства человека.
Переход от рассуждающих систем к агентам может произойти относительно быстро (честно говоря, мы уже на этом пути). И это станет значительным сдвигом в том, как мы взаимодействуем с ИИ.

Этап 4: Инновационный ИИ (Innovation AI)

Инноваторы — это ИИ-системы, которые активно будут помогать в изобретательстве и творчестве, генерируя новые решения проблем и сотрудничая с людьми в задачах, требующих воображения и креативности.

И именно на последнем этапе мы достигнем AGI. В этот момент ИИ превзойдёт человеческую продуктивность в большинстве задач.

Как работает агентный ИИ?

Агентный ИИ — это новейшее достижение в крайне сложной и многослойной области. Но вам не нужно быть специалистом по данным, чтобы понять базовый принцип его работы.

Такие системы функционируют на основе четырёх взаимосвязанных этапов:

Первым идет восприятие и сбор данных. На этом этапе агентный ИИ постоянно собирает и обрабатывает информацию из разных источников. Это могут быть (но не ограничиваются ими): клиентские данные, показатели эффективности кампаний, рыночные тренды и многое другое.

Далее подключается механизм рассуждения и принятия решений. Здесь система оценивает входящие данные в соответствии с поставленными целями. Используя продвинутые возможности рассуждения, она выявляет закономерности и возможности, взвешивает возможные действия и определяет оптимальные шаги на основе прогнозируемых результатов.

Компонент действий автономно реализует принятые решения. Например, ИИ может скорректировать рекламный бюджет, персонализировать контент или изменить параметры маркетинговой кампании.

И, наконец, система обучения и адаптации. ИИ учится на результатах, адаптируя стратегии в реальном времени для повышения эффективности и достижения поставленных целей.

Этот непрерывный цикл обучения — ключевая сила агентного ИИ. После каждого действия система отслеживает результаты и использует полученную обратную связь для улучшения будущих решений.

Например, оптимизируя email-кампанию, система может заметить, что изменение времени отправки для определённого сегмента клиентов повышает уровень открываемости писем. Тогда она применит этот опыт в следующих кампаниях, постепенно повышая эффективность с течением времени.

В отличие от традиционной автоматизации, которая следует статичным правилам, агентный ИИ развивает свой подход на основе того, что действительно работает в меняющихся условиях — создавая маркетинговую систему, которая совершенствует свои действия с каждым взаимодействием с клиентом.

Три уровня реализации: как агентный ИИ приносит пользу маркетологам

Чтобы понять, почему агентный ИИ обладает таким большим потенциалом, стоит рассмотреть стандартный подход к реализации маркетинговых активностей. Любая маркетинговая инициатива — от идеи до анализа результатов — проходит через три чётко выраженных уровня.

1. Верхний уровень:
   Руководители высшего звена (CEO, CMO и др.) задают стратегическое направление — определяют позиционирование бренда, цели роста и общий объём маркетинговых инвестиций.
   Эти решения требуют глубокого понимания бизнеса, интуиции по отношению к рынку и согласования с глобальными целями компании.
    
2. Средний уровень:
   Маркетинг-менеджеры превращают стратегические цели в конкретные планы. Они разрабатывают кампании, определяют подходы к таргетингу, выбирают каналы коммуникации и распределяют ресурсы.
   Этот уровень требует сочетания стратегического мышления с тактическими навыками.
    
3. Базовый уровень:
   Операционные команды воплощают эти планы в жизнь — создают материалы, пишут тексты, разрабатывают визуальные элементы и запускают кампании на различных платформах.
   Этот уровень сосредоточен на качественном исполнении и креативном производстве.

Первая волна ИИ в основном повлияла на операционный уровень. Инструменты генеративного искусственного интеллекта сегодня помогают создавать контент, разрабатывать визуальные материалы и генерировать код. Это повышает производительность, но не меняет сам подход к принятию маркетинговых решений.

Агентный ИИ поднимается на уровень выше — в сферу маркетингового управления.
Вместо того чтобы просто генерировать контент, эти системы смогут помогать определять, какие каналы будут наиболее эффективными, как оптимизировать время проведения кампаний, когда скорректировать стратегию на основе результатов и как распределять бюджеты.

Это не означает, что маркетинг полностью перейдет на автопилот — человеческий контроль по-прежнему необходим, особенно на стратегическом уровне, где бизнес-контекст и ценности бренда должны направлять все принимаемые решения.

Однако по мере того как ИИ будет брать на себя все больше задач, у людей появится больше пространства для стратегического мышления и творческих инноваций — именно тех аспектов, которые оказывают наибольшее влияние.

Вывод

Агентный ИИ — это то, за чем стоит внимательно следить в ближайший год или два. Он стремительно развивается, и это будет нечто значимое.

И хотя сама технология впечатляет, для маркетинговых команд на первом месте — реальные преимущества, которые она приносит.
Вооружённые агентным ИИ, маркетологи смогут запускать гиперперсонализированные кампании в ранее недостижимых масштабах, постоянно оптимизировать и тестировать сценарии, эффективно распределять бюджеты и многое другое.

Как бы фантастически это ни звучало, новый тип ИИ не отменяет потребности в квалифицированных специалистах по маркетингу. Эта технология работает наилучшим образом, когда получает чёткие цели и ограничения от экспертов-людей.

Самые успешные кейсы будут результатом партнёрства между человеческой креативностью и стратегическим мышлением, усиленными аналитической мощью и исполнительными возможностями ИИ.

Если вы хотите быть в курсе последних новостей из мира маркетинга и искусственного интеллекта — обязательно подпишитесь на наш блог. И не стесняйтесь обращаться, если у вас есть вопросы о внедрении ИИ-решений в вашем бизнесе.

Special Request Inline