Amazon Web Services - Агентный искусственный интеллект и рабочий процесс: новая операционная модель для современной доставки ПО

Агентный искусственный интеллект формирует значимое изменение в том, как структурируются, автоматизируются и улучшаются программные системы. Вместо того чтобы определять ИТ-ландшафт вокруг отдельных приложений или микросервисов, предприятия теперь могут сосредоточиться на создании и оптимизации рабочих процессов — сквозных бизнес-операций, автоматизированных агентами.

Эти AI-управляемые агенты выполняют рабочие процессы автономно или совместно с другими агентами, формируя взаимосвязанные цепочки автоматизации. Но независимо от сложности фундаментальной единицей поставки становится сам рабочий процесс: бизнес-значимый процесс с четкими целями и измеримой ценностью.

Для CIO и ИТ-руководителей это означает новые подходы к взаимодействию с бизнес-подразделениями, новые практики тестирования и валидации, а также новые методы приоритизации технологических инициатив.

Рабочие процессы — это не приложения, и это меняет всё

Рабочий процесс по своей сути является бизнес-процессом. Это ключевое отличие от традиционных приложений или микросервисов.

Исторически приложения были монолитными сущностями — запускались целиком, разрабатывались через длительные стадии требований и сопровождались обширными нефункциональными компонентами, такими как меню, админ-панели или справочные модули. Они бюджетировались, закупались и внедрялись как единые продукты.

Микросервисы добавили модульность, однако остались техническими компонентами, а не бизнес-артефактами. Их логика часто распространяется на несколько процессов, что усложняет привязку к бизнес-операциям.

User stories повысили гибкость, но являются лишь фрагментами функциональности. Они не отражают операционные процессы и исчезают после реализации.

Рабочие процессы принципиально отличаются:

• Каждый рабочий процесс отражает полный бизнес-процесс, создающий ценность.
• Каждый процесс можно запускать, изменять и тестировать независимо.
• Каждый процесс становится отдельной единицей инвестиций.
• Каждый процесс может выполняться автономно при использовании AI-агентов.

Если предыдущие модели разработки фокусировались на разделении кода, то рабочие процессы фокусируются на прямом связывании этих частей с бизнес-ценностью.

Агентный ИИ объединяет бизнес-процессы и код

С ростом агентного ИИ границы между бизнес-процессами и их технической реализацией размываются.

AI-агент автоматизирует конкретный рабочий процесс — часто ранее выполнявшийся вручную. С помощью инструментов, таких как Amazon Quick Suite и других сервисов AWS для агентной автоматизации, предприятия и конечные пользователи могут описывать желаемые процессы и автоматически получать их агентные реализации.

Ключевое изменение заключается в следующем:

• Агент действует от имени пользователя или команды.
• Он выполняет бизнес-задачу.
• Он исполняет рабочий процесс от начала до конца, взаимодействуя с другими агентами при необходимости.
• Он может включать этапы участия человека или работать полностью автономно.

Примеры включают агентов цепочек поставок, отслеживающих запасы, агентов прогнозирования спроса или агентов закупок, оформляющих заказы. Каждый агент выражает рабочий процесс, тестируется на уровне процесса и улучшает производительность на уровне процесса.

Для организаций, использующих AWS через Softprom, это открывает возможности для ускоренного внедрения интеллектуальной автоматизации, сокращения циклов разработки и ускорения инноваций.

Последствия для ИТ-стратегии и операций

Модель, основанная на рабочих процессах, меняет формирование, выполнение и оценку ИТ-инициатив.

1. Новый способ определения бизнес-ценности

Ранее организации считали, что внедрение новых ИТ-возможностей автоматически приносит ценность. На практике реальная ценность появлялась только тогда, когда бизнес адаптировал процессы под эти возможности. Рабочие процессы устраняют этот разрыв, объединяя процесс и функциональность в единую единицу. Каждый рабочий процесс:

• имеет самостоятельную ценность,
• измерим,
• непосредственно привязан к бизнес-результатам.

2. Бэклог, основанный на рабочих процессах

Вместо набора user stories или функциональных блоков бэклог превращается в портфель процессов, ожидающих автоматизации.

3. Тестирование и валидация на уровне рабочего процесса

Тестирование смещается от модульных тестов или больших регрессионных циклов к проверке целостности процесса:

• Достигает ли процесс своей бизнес-цели?
• Корректны ли шаги агентов, безопасны ли и эффективны?

4. Безопасность, согласованная с бизнес-процессами

Моделирование угроз становится процесс-ориентированным, что повышает точность и снижает риски.

5. Более тесное взаимодействие бизнеса и ИТ

Поскольку рабочие процессы напрямую отражают бизнес-операции, заинтересованные стороны могут участвовать в их определении и совершенствовании гораздо активнее. Инструменты ИИ делают это взаимодействие ещё проще.

Агентный ИИ как очередной этап эволюции корпоративных технологий

История разработки ПО — это история повышения уровня абстракций: от машинного кода до высокоуровневых языков, от API к микросервисам и теперь — к AI-управляемым рабочим процессам.

Агентный ИИ — это следующий эволюционный шаг, полностью объединяющий бизнес-логику, исполнение процессов и техническую автоматизацию. Для компаний, стремящихся к более тесному взаимодействию ИТ и бизнеса, это стратегический прорыв.

Как официальный партнёр AWS, Softprom помогает предприятиям внедрять инструменты AWS и агентные AI-фреймворки, ускоряющие автоматизацию рабочих процессов и обеспечивающие измеримую бизнес-ценность.