Искандарова С.А.
ИИ-АГЕНТЫ В КОРПОРАТИВНОМ УПРАВЛЕНИИ: АРХИТЕКТУРНЫЕ РЕШЕНИЯ И ПРАКТИКИ ВНЕДРЕНИЯ *
Аннотация:
статья исследует проблемы внедрения ИИ-агентов в корпоративное управление в контексте перехода от реактивных систем к автономным агентным технологиям. Цель исследования - систематизировать современные архитектурные подходы и практики интеграции ИИ-агентов в корпоративные системы. Анализируются многоуровневые архитектуры с событийно-ориентированной интеграцией, адаптация теории агентских отношений к управлению автономными системами, поэтапные стратегии внедрения и протоколы Human-in-the-Loop. Выявлена конвергенция архитектурных и управленческих решений, обеспечивающая эффективное масштабирование агентных технологий. Теоретическая значимость заключается в развитии теории корпоративного управления для ИИ-систем, практическая - в методологических рекомендациях для организаций различного масштаба.
Ключевые слова:
ИИ-агенты, корпоративное управление, мультиагентные системы, многоуровневая архитектура, событийно-ориентированная архитектура, теория агентских отношений
DOI 10.24412/2712-8849-2025-687-1415-1428
Введение. Современная корпоративная среда переживает фундаментальную трансформацию, связанную с переходом от реактивных систем искусственного интеллекта к автономным агентным технологиям. Если 2023 год стал периодом массового внедрения генеративного ИИ, то 2024 год был признан «годом ИИ-агентов», когда эти технологии совершили качественный скачок от экспериментальных решений к практическим корпоративным внедрениям. По состоянию на май 2025 года наблюдается масштабное развертывание агентных систем в корпоративном секторе, где до 70-75% технических руководителей готовы доверить ИИ-агентам анализ данных и автоматизацию бизнес-процессов [5].Особую актуальность приобретает проблема архитектурной интеграции мультиагентных систем в существующую корпоративную инфраструктуру. Современные исследования подчеркивают необходимость решения проблемы фрагментации и изоляции ИИ-систем через организацию единого информационного пространства на основе событийно-ориентированной архитектуры [7]. Появление автономных агентов, способных самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи с минимальным участием человека, создает беспрецедентные вызовы для теории корпоративного управления.Целью исследования является систематизация современных архитектурных подходов к интеграции ИИ-агентов в корпоративное управление и выявление ключевых практик их внедрения в контексте развития агентских отношений в организациях. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:- Анализ эволюции архитектурных решений для мультиагентных систем в корпоративной среде,- Исследование механизмов корпоративного управления ИИ-агентами через призму теории агентских отношений,- Систематизация практик внедрения агентных технологий в организациях различного масштаба,- Определение принципов построения эффективных систем надзора и контроля за автономными ИИ-агентами.Исследование представляет комплексное рассмотрение архитектурных и управленческих аспектов внедрения ИИ-агентов с позиции современной теории агентских отношений. Впервые систематизируются подходы к применению классической теории принципал-агент к управлению автономными ИИ-системами, которые обладают способностью к самостоятельному планированию и принятию решений. Работа развивает концепцию корпоративного управления в контексте новой технологической парадигмы, где традиционные механизмы стимулирования, мониторинга и контроля требуют фундаментального переосмысления для систем, работающих с беспрецедентной скоростью и масштабом. Особое внимание уделяется интеграции принципов инклюзивности, прозрачности и ответственности в архитектурные решения для корпоративных ИИ-агентов.Обзор литературы. Современные исследования в области ИИ-агентов демонстрируют фундаментальный переход от традиционных реактивных систем к проактивным автономным решениям. Как отмечают исследователи, ИИ-агенты отличаются от больших языковых моделей способностью к планированию и автономному выполнению задач. В отличие от чат-ботов, действующих по предопределенным сценариям, они анализируют контекст, принимают решения и планируют следующие шаги самостоятельно [1]. Теоретические основы агентных систем опираются на концепцию автономности, где агенты не просто анализируют данные, но понимают операционный контекст распределенных систем и предпринимают самостоятельные действия в рамках заданных параметров [10].Исследования архитектурных решений выделяют несколько ключевых направлений развития. Гибридные многоуровневые архитектуры, основанные на поведении и методах ИИ, представляют собой расширение существующих решений за счет добавления подсистем имитационного моделирования [6]. Такие архитектуры позволяют агентам строить внутренние модели внешнего мира и модели поведения других участников системы. Мультиагентные системы рассматриваются как сети специализированных агентов, где каждый выполняет свою часть работы для решения комплексных задач. Ключевые компоненты таких систем включают индивидуальных агентов с определенными ролями, протоколы взаимодействия и механизмы связи, а также специализированные механизмы принятия решений [9].Анализ современной практики показал, что 2024 год стал периодом активного внедрения агентных технологий в корпоративном секторе [8]. По данным исследований, до 75% технических руководителей были готовы доверить ИИ-агентам анализ данных и автоматизацию бизнес-процессов [5]. Области применения охватывают кибербезопасность, клиентскую поддержку, персональные ассистенты, продажи и оптимизацию бизнес-процессов [1]. В российской практике особое внимание уделяется адаптации мировых трендов под локальные потребности, включая разработку специализированных решений для кадрового делопроизводства с использованием больших языковых моделей [3].Исследователи подчеркивают необходимость развития новых механизмов корпоративного управления в контексте автономных систем. Российская монография по искусственному интеллекту указывает на важность формирования стандартов ИИ и адаптации образовательных программ для подготовки специалистов [4]. Особую актуальность приобретает проблема прозрачности и контроля действий агентов, поскольку технология не может нести ответственность за принимаемые решения [2]. Исследования 2025 года фокусируются на решении вопросов управления и регулирования, включая разработку сертификации этики ИИ и прозрачных механизмов отчетности [8].Прогнозные исследования указывают на значительный рост внедрения агентных технологий. Согласно аналитическим данным, 25% компаний, использующих генеративный ИИ, запустили пилотные проекты агентного ИИ в 2025 году, при ожидании роста до 50% к 2027 году [8]. Взаимодействие трех ключевых факторов - операционной сложности современных архитектур, доступности больших массивов корпоративных данных и развития ИИ-технологий - создает условия для массового внедрения агентных решений [10]. Однако исследователи отмечают необходимость решения проблем безопасности, включая появление специализированных "агентов-защитников" для контроля других агентов и предотвращения злоупотреблений [1].Основная часть. Архитектурные решения для корпоративных ИИ-агентов. Современные корпоративные ИИ-агенты строятся на основе многоуровневых архитектурных решений, которые обеспечивают структурированное разделение функций и возможности масштабирования. Базовая архитектура включает четыре основных уровня, работающих в единой системе для создания устойчивого интеллектуального поведения. Сенсорный уровень служит связующим звеном агента с окружающей средой, собирая и обрабатывая входные данные в реальном времени из различных источников. Уровень убеждений поддерживает внутреннюю модель агента о себе и своей среде, сохраняя и обновляя понимание мира на основе входящих сенсорных данных. Уровень рассуждения представляет когнитивный центр агента, обрабатывающий убеждения для определения соответствующих действий и стратегической оценки вариантов. На верхнем уровне исполнительный слой выполняет выбранные планы и управляет поведенческими реакциями агента, координируя множественные одновременные действия [22].В основе архитектуры автономных ИИ-агентов лежат четыре ключевых компонента: профиль, память, планирование и действие. Компонент профиля определяет фундаментальную идентичность агента, включая поведенческие тенденции, стили взаимодействия и этические рамки. Система памяти функционирует как когнитивная основа, включающая краткосрочную память для управления текущим контекстом и активными задачами, а также долгосрочную память для исторических паттернов взаимодействия и накопленного опыта [24].Для обеспечения эффективной работы автономных ИИ-систем в корпоративной среде требуется инфраструктура данных реального времени, способная обрабатывать, анализировать и действовать на основе событий по мере их возникновения. Apache Kafka обеспечивает масштабируемую, событийно-ориентированную инфраструктуру обмена сообщениями, которая гарантирует получение ИИ-агентами постоянного потока событий в реальном времени. Kafka действует как центральная нервная система, обеспечивая разделенные компоненты ИИ, которые взаимодействуют через потоки событий, эффективный прием данных из множественных источников, гарантированную доставку событий с отказоустойчивостью и высокопроизводительную обработку для поддержки рабочих нагрузок ИИ в реальном времени [19].Apache Flink дополняет Kafka, предоставляя обработку потоков с состоянием для рабочих процессов, управляемых ИИ. С помощью Flink ИИ-агенты могут анализировать потоки данных в реальном времени для обнаружения аномалий, прогнозирования и принятия решений, выполнять сложную обработку событий для обнаружения паттернов и запуска автоматизированных ответов, непрерывно обучаться и адаптироваться на основе развивающихся данных реального времени, а также динамически оркестрировать многоагентные рабочие процессы [19].Современные корпоративные архитектуры требуют структурированного подхода к управлению ИИ-агентами как продуктами данных. Системы управления качеством данных включают ИИ-агентов для идентификации и мониторинга критически важных активов данных, позволяя принимать решения о качестве на основе фактических данных. Агенты анализируют паттерны использования данных и политики управления для автоматического предложения и применения соответствующих правил качества, что позволяет командам сосредоточиться на предоставлении надежных инсайтов. Интегрированные реестры обеспечивают унифицированное представление качества данных, мониторинг, приоритизацию и обеспечение стандартов качества для всех активов данных с интегрированными рабочими процессами для бесшовного управления данными [24].Масштабируемость в архитектурах агентов заключается в поддержании пиковой производительности по мере роста требований - будь то обработка большего количества данных, поддержка дополнительных пользователей или решение все более сложных задач [11]. Современные корпоративные API архитектуры преимущественно разработаны для человеко-ориентированных, предопределенных паттернов взаимодействия, что что создает вызовы для поддержки динамичного, целеориентированного поведения интеллектуальных агентов. Исследования систематически изучают архитектурные адаптации корпоративных API для эффективной поддержки агентных рабочих процессов ИИ через разработку стратегической структуры преобразования API [25].Для достижения консистентности и масштабируемости предлагается стандартизация паттернов проектирования вертикальных ИИ-агентов через идентификацию основных строительных блоков и введение модуля когнитивных навыков, который включает специфичные для домена, целенаправленно созданные возможности вывода [14]. Агентная архитектура обеспечивает возможность организациям проектировать ИИ-системы, адаптированные под их специфические рабочие процессы, гарантируя гибкость и масштабируемость по мере развития бизнес-потребностей [12].Практики внедрения и корпоративное управлениеВнедрение ИИ-агентов в корпоративную среду требует адаптации классических моделей корпоративного управления к специфике автономных систем. Традиционные механизмы стимулирования, мониторинга и принуждения оказываются неэффективными для управления ИИ-агентами, которые принимают решения на непостижимой скорости и в беспрецедентном масштабе [21]. Многоуровневый подход к управлению ИИ включает три взаимозависимые группы заинтересованных сторон: правительства, корпорации и граждан, взаимодействие которых рассматривается через призму доверия, включая компетентность, целостность и благожелательность [16].Исследования российских компаний показали, что практически все крупные организации уже внедрили цифровые процессы в корпоративное управление, при этом уровень цифровизации особенно высок в топливной отрасли, финансовом секторе, телекоммуникациях и транспорте. Основными препятствиями для внедрения цифровых технологий в корпоративном управлении выступают их недостаточная эффективность и сопротивление изменениям со стороны руководства и заинтересованных сторон [27]. Унифицированная структура контроля предлагает парсимоничный набор из 42 элементов управления, которые одновременно решают множественные сценарии рисков и требования соответствия [18].Успешное развертывание ИИ-агентов для решения бизнес-задач требует методического подхода, балансирующего амбиции с прагматизмом. Поэтапная стратегия внедрения позволяет организациям наращивать импульс при управлении рисками и получении ранних результатов. Первая фаза включает выявление высокоэффективных случаев использования через анализ процессов и интервью с заинтересованными сторонами, при этом приоритизация возможностей основывается на потенциальной рентабельности инвестиций, сложности внедрения и стратегическом соответствии [20].Компания Siemens следовала данному подходу при внедрении ИИ-агентов в свою цепочку поставок, начав с ограниченного пилотного проекта на одном предприятии, который автоматизировал обработку заказов на покупку и коммуникации с поставщиками. После демонстрации 62% сокращения времени обработки и 28% экономии затрат решение было расширено по всем глобальным операциям [20]. Опыт AstraZeneca в биофармацевтической отрасли показывает важность построения на основе существующих политик и структур управления, использования прагматичной и ориентированной на действия терминологии, фокусирования на управлении рисками в разработке и закупках [23].Концепция Human-in-the-Loop представляет собой методологию в ИИ, которая объединяет искусственный интеллект и человеческий разум для создания моделей машинного обучения. Человеческое участие включает настройку и тестирование системы, настройку и тестирование модели для улучшения принятия решений, а затем реализацию предлагаемых решений. Этап настройки и тестирования имеет решающее значение для повышения интеллектуальности, надежности и точности ИИ-систем [26].Организации с централизованным управлением ИИ в два раза чаще масштабируют использование ИИ ответственно и эффективно. Эффективное управление ИИ-агентами требует определения приемлемых случаев использования ИИ, протоколов обработки данных и рабочих процессов утверждения с надзором Human-in-the-Loop, внедрения централизованной политики для закупок, разработки и развертывания ИИ [15]. По прогнозам Gartner, к 2028 году 25% корпоративных нарушений будет связано со злоупотреблением ИИ-агентами как со стороны внешних, так и злонамеренных внутренних участников [13].Измерение рентабельности инвестиций в ИИ-агенты имеет важное значение для обоснования инвестиций, уточнения стратегий и раскрытия их полного потенциала. Структурированный калькулятор ROI с ИИ-агентами помогает количественно оценить их вклад в экономию затрат, эффективность и рост доходов. Понимание финансового воздействия ИИ-агентов требует многомерного анализа, выходящего за рамки простой экономии затрат [17].Расчет ROI помогает предприятиям обосновывать инвестиции, демонстрируя финансовые преимущества агентов для обеспечения поддержки заинтересованных сторон и получения финансирования для будущих инициатив, оптимизировать распределение ресурсов путем выявления высокоэффективных случаев использования [17]. Эффективные внедрения включают циклы обратной связи, которые непрерывно измеряют производительность в соответствии с установленными ключевыми показателями эффективности, что позволяет постоянно оптимизировать и расширять возможности ИИ по мере развития потребностей организации [20].Заключение. Проведенное исследование выявило фундаментальную конвергенцию архитектурных и управленческих подходов в области внедрения ИИ-агентов в корпоративные системы. Анализ современных решений показал, что переход от реактивных ИИ-систем к автономным агентным технологиям требует комплексного переосмысления как технических архитектур, так и механизмов корпоративного управления. Многоуровневые архитектуры с четким разделением функций сенсорного восприятия, формирования убеждений, рассуждения и исполнения обеспечивают структурированную основу для масштабируемого развертывания агентных систем. Событийно-ориентированная архитектура на базе Apache Kafka и Apache Flink создает необходимую инфраструктуру для обработки данных в реальном времени, что критически важно для эффективного функционирования автономных агентов.Исследование вносит существенный вклад в развитие теории агентских отношений применительно к управлению ИИ-системами. Адаптация классической модели принципал-агент к контексту автономных ИИ-агентов расширяет понимание механизмов контроля и стимулирования в цифровой экономике. Выявленная необходимость пересмотра традиционных управленческих парадигм в условиях беспрецедентной скорости и масштаба принятия решений ИИ-агентами открывает новые направления для теоретических исследований в области организационного дизайна и корпоративного управления.Систематизированные практики внедрения предоставляют готовые методологические решения для организаций различного масштаба. Поэтапная модель развертывания от пилотных проектов до корпоративных решений позволяет минимизировать риски при максимизации потенциальной отдачи от инвестиций. Разработанные принципы Human-in-the-Loop обеспечивают баланс между автономностью агентов и необходимым человеческим контролем, что особенно важно для критически важных бизнес-процессов.Выбор архитектурных решений должен основываться на специфике организационных потребностей и уровня технологической зрелости. Для малых и средних предприятий рекомендуется начинать с простых агентных решений на базе облачных платформ, постепенно наращивая сложность. Крупные корпорации могут сразу внедрять многоуровневые архитектуры с полной интеграцией в существующую ИТ-инфраструктуру. Критически важным является создание централизованных систем управления ИИ-агентами с четкими протоколами мониторинга и контроля.Перспективные исследования должны сосредоточиться на этических аспектах автономности ИИ-агентов, включая разработку принципов ответственного ИИ и механизмов подотчетности автономных систем. Актуальным направлением является стандартизация интерфейсов взаимодействия между агентами различных производителей и создание единых протоколов безопасности. Особое внимание требует изучение долгосрочных социально-экономических последствий массового внедрения автономных агентов в корпоративную среду и их влияния на трансформацию организационных структур.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 1
Ссылка для цитирования:
Искандарова С.А. ИИ-АГЕНТЫ В КОРПОРАТИВНОМ УПРАВЛЕНИИ: АРХИТЕКТУРНЫЕ РЕШЕНИЯ И ПРАКТИКИ ВНЕДРЕНИЯ // Вестник науки №6 (87) том 1. С. 1415 - 1428. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23751 (дата обращения: 15.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+