AI Workflows, RAG и агенты: как устроена GenAI-автоматизация корпоративного уровня

Искусственный интеллект перестал быть экспериментом, технология GenAI становится полноценным участником корпоративных бизнес-процессов. В ИТ-поддержке автоматически обрабатываются типовые обращения, HR-департаменты ускоряют онбординг новых сотрудников, бухгалтерия больше не вводит данные вручную. За этими результатами стоят инструменты для ИИ-автоматизации бизнес процессов: визуальные конструкторы, библиотеки готовых AI-инструментов, корпоративная память и автономные ИИ-агенты. 

В этом материале разбираемся, как устроена ИИ-автоматизация изнутри: какие компоненты необходимы, как они взаимодействуют и почему создать интеллектуальный процесс можно без программистов — на примере GenAI-платформы SimpleOne.

Что такое ИИ в рабочих процессах

ИИ в рабочих процессах (AI Workflows) — это встраивание искусственного интеллекта в существующие бизнес-процессы компании, где ИИ становится полноценным участником процесса, выполняющим конкретные действия наравне с сотрудниками..

В отличие от чат-ботов, которые только отвечают на вопросы, ИИ в процессах выполняет реальные действия: классифицирует заявки, извлекает данные из документов, отправляет уведомления, назначает исполнителей и даже инициирует другие процессы.

Стандартная автоматизация работает по жёстким правилам: «если поле X содержит значение Y, то выполнить действие Z». Она эффективна для предсказуемых сценариев, но беспомощна перед неструктурированными данными — текстами обращений, сканами документов, аудиозаписями звонков.

Основные отличия подходов к автоматизации:

Пример:

При обычной автоматизации заявка с темой «не работает принтер» попадёт в нужную категорию только если пользователь написал именно эту фразу. Если он напишет «не печатает», «принтер сломался» или «проблема с печатью» — система не распознает запрос.

Если у компании настроен бизнес-процесс с ИИ, система понимает, что все эти формулировки описывают одну проблему, автоматически классифицирует заявку, находит решение в базе знаний и выполняет необходимые действия — от отправки инструкции до создания задачи для инженера.

ИИ-рекрутер: автоматизация в бизнес-процессах на примере HR

Раньше автоматизация HR-процессов означала выбор между неповоротливыми Enterprise-системами (Workday, SAP SuccessFactors) с внедрением на 6–12 месяцев или ручной работой в Excel. Первый вариант — жёсткие процессы, «зашитые» вендором, которые сложно адаптировать под специфику компании. Второй — хаос, ошибки, невозможно масштабировать. 

ИИ-автоматизация на Low-code платформах позволяет собирать сложные процессы как конструкт за несколько часов и легко адаптировать их под меняющиеся требования бизнеса. Разберём процесс подбора сотрудника от заявки до интервью, который HR-специалист собирает в визуальном workflow-конструкторе SimpleOne без программирования.

Шаг 1. Генерация описания вакансии

Раньше: руководитель тратил 2–3 часа на формулирование продающего текста вакансии, рекрутер дорабатывал формулировки ещё день.

С ИИ-автоматизацией: руководитель вводит базовые требования: «Java Senior, Spring Boot, удалёнка, опыт от 5 лет». Workflow запускает блок Generate Content, который обращается к LLM и генерирует структурированное описание вакансии с разделами «Обязанности», «Требования», «Условия». Готовый текст автоматически отправляется рекрутеру на валидацию и публикуется на карьерном портале после одобрения.

Результат: время создания вакансии сократилось с 1 дня до 15 минут.

Шаг 2. Интеллектуальная фильтрация кандидатов

Раньше: рекрутер вручную просматривал 100–150 часто нерелевантных резюме на каждую вакансию, тратил 5–7 минут на каждое. Итого — 10–12 часов рутинной работы, высокий риск пропустить сильного кандидата из-за усталости.

С ИИ-автоматизацией:

Кандидат откликается на вакансию → [OCR] — распознавание PDF-резюме → [Smart Filling] — извлечение навыков, опыта, образования → [AI Script] — сопоставление навыков с требованиями вакансии, выставление балла (0-100%) → Если балл выше 70%, уведомить рекрутера. Ниже — отправить письмо с отказом.

ИИ создаёт краткую выжимку (саммари) по отобранным резюме: ключевые навыки, релевантный опыт, сильные и слабые стороны относительно требований вакансии. Рекрутер видит не 150 PDF-файлов, а 15–20 структурированных карточек с оценками и рекомендациями.

Результат: обработка 100 резюме занимает 30 минут вместо 12 часов, точность отбора повышается на 40% за счёт объективных критериев оценки.

Шаг 3. Помощь в подготовке к собеседованию

Раньше: нанимающий менеджер готовил вопросы для интервью «на коленке» за 15 минут до встречи, часто упускал важные моменты из резюме кандидата.

С ИИ-автоматизацией: для кандидатов из топ-5 шорт-листа workflow запускает блок Generate Content, который анализирует резюме и генерирует персональный список вопросов для собеседования.

Результат: менеджер проводит глубокое интервью вместо поверхностного, время подготовки сокращается с 1 часа до 5 минут.

Это лишь один из сценариев ИИ-автоматизации в SimpleOne — единая платформа служит универсальным конструктором, который позволяет внедрять ИИ в рабочие процессы любого департамента. При этом гибкость инструментов поможет настроить автоматизацию именно так, как нужно бизнесу, а не так, как принято в зарубежных Enterprise-системах.

Как ИИ встраивается в бизнес-процессы: основные компоненты ИИ-автоматизации

Чтобы ИИ работал в рабочих процессах, архитектура инструментов автоматизации должна быть подходящей для корпоративных задач. Разберём, какие компоненты за это отвечают.

Workflow-конструктор: визуальное построение процессов с ИИ

Workflow-движок — это визуальный конструктор бизнес-процессов, где ИИ встраивается в процессы так же, как обычный этап процесса. Администратор видит привычный интерфейс, где можно перетаскивать блоки действий через drag-and-drop и соединять их в логическую цепочку.

Как это работает: Workflow конструктор состоит из блоков, которые выполняются последовательно или в зависимости от условий. Наравне со стандартными блоками автоматизации (IF-условия, циклы, скрипты) появляются AI-блоки, которые выполняют интеллектуальные операции, например, классификацию данных или обрашений, генерацию текста, распознавание документов, извлечение данных.

Так бизнес-пользователь может настроить процесс с интеллектуальной автоматизацией за 1-2 часа через визуальный конструктор, без программирования.

ИИ-агенты: автономные цифровые сотрудники

ИИ-агент — это система, которая самостоятельно планирует действия и достигает цели, принимая решения на каждом этапе. В отличие от жёсткого workflow, где шаги выполняются в фиксированном порядке, агент сам выбирает, что сделать дальше.

Чем агент отличается от чат-бота и ассистента:

Как работает агент

Агент получает набор инструментов — список методов, которые он может использовать для достижения цели, например:

• создать виджет с данными;

• отправить уведомление;

• получить данные об инцидентах;

• вызвать другого специализированного агента;

• обновить запись в базе данных;

• создать задачу или заявку.

«Агент получает ясное описание своей роли, возможностей и перечень доступных ему методов. Когда поступает запрос, он самостоятельно решает, какой метод применить, и в какой последовательности. У него нет жёстко заданного алгоритма — он сам формирует стратегию и план действий, постоянно оценивая, приближают ли выбранные шаги к цели», — Вячеслав Медведев, технический директор GenAI-платформы SimpleOne.

Цикл работы агента:

1. Получает цель — например, «Закрой все просроченные заявки со статусом “Ожидание ответа клиента”»

2. Анализирует ситуацию — проверяет статусы заявок в системе, определяет, какие из них просрочены более 3 дней без ответа клиента

3. Составляет план — определяет последовательность: выделить просроченные заявки → отправить финальное напоминание клиенту → если ответа нет в течение 24 часов, закрыть заявку с комментарием «Закрыто по таймауту» → уведомить ответственного менеджера

4. Выполняет действия — последовательно реализует запланированные шаги через доступные методы (отправка уведомлений, обновление статусов, создание комментариев)

5. Проверяет результат — оценивает прогресс после каждого действия (пришёл ли ответ от клиента, закрылась ли заявка), корректирует план при необходимости (если клиент ответил — возвращает заявку в работу вместо закрытия)

Корпоративная память: технология RAG

При внедрении ИИ-автоматизации в бизнес-процессы может возникнуть препятствие — GenAI-модели обучены на общедоступных данных и не знают специфики конкретной компании: регламенты, базу знаний, историю обращений, корпоративную терминологию. Проблему помогает решить технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подключение корпоративных данных к ИИ через векторизацию и интеллектуальный поиск.

«Каждая крупная компания хочет, чтобы ИИ отвечал не абстрактно, а строго на основе её собственных данных. У бизнеса уже есть накопленные годами процессы, базы знаний, регламенты, архивы заявок и тикетов — всё, на чём строится его реальная работа. Чтобы ИИ опирался именно на этот опыт, а не на усреднённые ответы из открытого интернета, и применяется RAG‑подход. Это способ сделать ИИ продолжением корпоративной памяти, а не генератором догадок», — Вячеслав Медведев, технический директор GenAI-платформы SimpleOne.

Сценарии применения ИИ в разных подразделениях

GenAI может помочь ускорить самые разные процессы, и при этом дать специалистам возможность сосредоточиться на более стратегических задачах. Ниже — несколько примеров ИИ-автоматизации в отделах компании.

ИТ-поддержка: автоматическая обработка типовых запросов

60–70% обращений в Service Desk — это типовые запросы: сброс паролей, предоставление доступов, проблемы с принтером, заказ оборудования. ИИ-агент автоматически классифицирует заявку, находит решение в базе знаний через RAG и выполняет необходимые действия, например, отправляет пользователю инструкцию или сбрасывает пароль через интеграцию с Active Directory. 

Если проблема нестандартная, агент передаёт заявку оператору с полным контекстом: что уже проверено, какие действия выполнены, какие данные собраны. В результате 40–50% тикетов могут закрываются автоматически, а время обработки снизиться с 4 часов до 30 минут. При этом время операторов освободится для решения сложных инцидентов.

Финансы: обработка счетов и автоматизация документооборота

Бухгалтерия вручную обрабатывает сотни счетов и инвойсов ежемесячно — сканирует документы, вводит данные в учётную систему, сверяет с договорами. ИИ-процесс автоматизирует всю цепочку: 

OCR распознаёт текст из скана → Smart Filling извлекает структурированные данные (сумма, дата, контрагент, номер договора) → Statement проверяет корректность данных → workflow автоматически создаёт платёжку в ERP и отправляет на согласование. 

Если данные не полные или есть расхождения, система автоматически запрашивает уточнение у инициатора или передаёт документ на ручную проверку. Обработка одного счёта сокращается с 15 минут до 2 минут, ошибки ввода снижаются на 80%, бухгалтерия экономит эквивалент 2–3 полных ставок.

Продажи: квалификация лидов и автоматическое заполнение CRM

Менеджеры по продажам тратят до 30% времени на заполнение CRM после звонков клиентам — вносят контакты, фиксируют договорённости, обновляют статусы сделок. ИИ-автоматизация поможет ускорить процесс:

• система автоматически преобразует запись звонка в текст;

• извлекает ключевую информацию (запросы клиента, договорённости, следующие шаги);

• с помощью Smart Filling автоматически заполняются поля в CRM — контакты, сумма сделки, дата следующего касания. 

ИИ-агент также способен квалифицировать лиды по заданным критериям, назначать приоритеты и автоматически создавать задачи менеджерам с напоминаниями. Менеджеры экономят 5–7 часов в неделю на административной работе, фокусируются на продажах, конверсия лидов растёт за счёт своевременных follow-up, которые больше не теряются.

Подход SimpleOne: готовые инструменты вместо разработки с нуля

GenAI-платформа SimpleOne помогает внедрять ИИ в бизнес-процессы быстрее и дешевле, так как для создания ИИ-автоматизации не нужны программисты. На платформе есть визуальный конструктор, библиотека готовых AI-блоков, инструменты для работы с корпоративными данными и система управления моделями. Бизнес-пользователи и администраторы могут создавать интеллектуальные процессы за пару часов.

Каталог AI-инструментов для типовых задач

SimpleOne предоставляет библиотеку готовых ИИ-действий, которые решают типовые задачи автоматизации без написания кода. Каждый блок — это проверенный алгоритм с настраиваемыми параметрами.

• Generate Content — генерация текста по запросу в соответствии с ролью ИИ-сотрудника. Используется для автоматических ответов на обращения, формирования резюме документов, создания черновиков писем.

• Review — проверка качества артефакта на соответствие контрольному запросу. ИИ выступает в роли проверяющего и даёт комментарии по доработке.

• Enhancement — улучшение текста после комментариев, полученных на этапе Review. Исправленный текст повторно отправляется на проверку, пока не останется замечаний.

• Question — извлекает ответ на конкретный вопрос из контекста задачи. Например, автоматически определяет приоритет заявки или извлекает ключевую информацию из описания проблемы.

• Statement — утверждение (да/нет) по контексту. Функциональность механизма Smart Filling в рамках workflow — автоматическое извлечение данных и заполнение полей.

• Smart Filling — автоматическое заполнение полей формы из неструктурированного текста, аудио или документов. Администратор выбирает схему заполнения и указывает источник данных — текстовое поле, аудиофайл или вложение. Система извлекает нужную информацию и заполняет поля автоматически.

• Transcribe — транскрибирование аудио/видео в текст. Распознанный текст записывается в указанное поле или передаётся в следующий блок процесса.

• OCR — распознавание текста в документах. Поддерживает форматы PDF, DOC, DOCX, XLSX, JPG, PNG. Полученный текст можно обработать скриптом или использовать для заполнения полей.

• Chat — добавление диалогового интерфейса на форму.

• Generate Image — создание изображений по текстовому описанию.

• Create Speech — синтез речи из текста.

• AI Script — добавление объекта ИИ в скрипт для создания кастомных сценариев. Например, формирование артефакта с релевантными инцидентами из векторной базы данных.

Low-code конструктор для настройки под специфику бизнеса

SimpleOne поддерживает три уровня настройки — от визуального конструктора без кода до Pro-Code для сложных интеграций. При этом можно использовать и гибридный подход, когда большая часть задач решается быстро через No-Code/Low-Code, а сложные сценарии реализуют через Pro-Code, без необходимости переписывать всю систему.

Векторные хранилища знаний и технология RAG

В SimpleOne есть встроенные механизмы векторизации хранилищ данных и баз знаний для работы ИИ с корпоративной информацией через RAG. Так технология RAG реализована в SimpleOne:

Этап 1: Загрузка и векторизация данных

Администратор загружает корпоративные данные в систему:

• Статьи из базы знаний

• Регламенты и инструкции

• Историю обработанных заявок

• Документацию по продуктам

Система автоматически:

• Пропускает документы через эмбеддер (преобразование текста в векторы)

• Сохраняет векторы в специализированной векторной БД

• Индексирует данные для быстрого поиска

Этап 2: Интеллектуальный поиск при обработке запросов

Когда нужно, чтобы ИИ ответил на основе корпоративных данных, в workflow настраивается два последовательных блока:

Блок 1: Поиск релевантного контекста

• Запрос пользователя векторизуется

• Система ищет наиболее релевантные документы в векторной БД по смыслу, а не по ключевым словам

• Найденные фрагменты сохраняются как контекст для следующего блока

Блок 2: Генерация ответа

• ИИ-блок (Chat или Generate Content) получает исходный запрос + найденный контекст из векторной базы

• Модель генерирует ответ на основе корпоративных данных, а не общих знаний

Оркестрация моделей ИИ

SimpleOne работает с ИИ-моделями через платформу Ainergy, на которой есть унифицированный интерфейс для управления множеством ИИ-нексусов.

Нексус — это не просто модель ИИ, а абстракция более высокого уровня, которая описывает:

• какая LLM-модель используется (ChatGPT, Claude, YandexGPT, локальные модели);

• как к ней обращаться (API endpoints, параметры подключения);

• какие правила поведения применяются (лимиты, права доступа, политики использования);

• какую модальность поддерживает (текст, изображения, аудио).

Среди преимуществ мультимодельного подхода:

• независимость от вендора, так как компания не привязывается к одному провайдеру LLM. Если одна модель становится недоступной, дорогой или не соответствует требованиям — можно переключиться на другую без переписывания процессов;

• оптимизация затрат — поскольку разные модели имеют разную стоимость токенов, с помощью оркестрации компания может использовать легкие и дешевые модели для более простых задач, а мощные и дорогие – для более сложных;

• есть специализация по модальностям, разные нексусы поддерживают разные типы данных: работа с текстом, распознавание речи, изображений, генерация изображений. При настройке рабочего процесса администратор выбирает подходящий нексус в зависимости от задачи блока. Система автоматически маршрутизирует запрос к правильной модели;

• поддержка локальных и облачных моделей: компания может использовать как облачные API (OpenAI, Anthropic, Yandex), так и локально развёрнутые модели в защищённом контуре заказчика. Это критично для компаний с высокими требованиями к безопасности данных;

• возможность управлять доступами на уровне нексусов, например, разграничить их по подразделениям: для ИТ-отдела более мощные, например, для технической документации, а для HR – более простые, для обработки заявок;

• есть мониторинг использования и затрат, каждое обращение к нексусу логируется, что позволяет отслеживать расход бюджета по подразделениям, выявлять неоптимальное использование дорогих моделей.

Инструменты контроля безопасности

Один из главных рисков автоматизации через ИИ — непрозрачность решений. Почему ИИ выбрал именно это действие? Какие данные использовал? Можно ли отследить ошибку? Решение SimpleOne: полное логирование всех действий ИИ на уровне платформы.

Каждый запущенный workflow с участием ИИ создаёт запись, где фиксируется:

• когда запущен процесс;

• какие AI-блоки выполнялись;

• какие данные были на входе и выходе;

• кто инициировал процесс;

• результат выполнения (успех/ошибка).

Также фиксируются этапы задач ИИ (AI Task Steps) — детализация каждого AI-действия внутри процесса:

• какой промпт отправлялся в модель;

• какой ответ вернула модель;

• сколько токенов потрачено;

• время выполнения;

• параметры (модель, нексус).

Логирование нужно, чтобы можно было проследить, почему система приняла то или иное решение. Особенно это важно в регулируемых отраслях (финансы, медицина, государственный сектор). Если ИИ ошибся, можно точно увидеть на каком этапе и почему, скорректировать промпт или настройки.

Кроме того, SimpleOne использует Role-Based Access Control (RBAC) для гранулярного управления доступом к ИИ-функциональности. Система ролей определяет четыре ключевых уровня прав: 

1. просмотр результатов работы ИИ (кто может видеть записи в таблице «Задачи ИИ»);

2. запуск AI-процессов (кто может инициировать workflow с AI-блоками);

3. настройка AI-блоков (кто может редактировать промпты, выбирать нексусы, менять параметры температуры и итераций);

4. доступ к нексусам (какие роли могут использовать какие модели). 

Например, роль «Администратор ИИ» получает полный доступ ко всем нексусам, настройке промптов и просмотру логов всех задач, роль «Оператор поддержки» — только к запуску готовых процессов и просмотру результатов своих задач, а роль «Пользователь» — доступ исключительно к чат-ботам с ограниченным набором лёгких моделей. Это обеспечивает принцип минимальных привилегий: сотрудники получают доступ только к тем ИИ-инструментам, которые необходимы для их работы.

Резюме

ИИ в рабочих процессах — это не будущее, а уже сегодняшняя реальность, которая меняет бизнес: ускоряет рутину в 5–10 раз, снижает затраты на персонал и повышает качество сервиса. Компании создают интеллектуальные процессы, где ИИ становится полноценным сотрудником — благодаря этому растет эффективность бизнеса, компании могут как масштабироваться, так и оптимизировать ресурсы.

При этом внедрение AI Workflows доступно даже без ИТ-отдела: готовые блоки, Low-code инструменты и полная безопасность позволяют настроить автоматизацию за несколько часов.