За межами промпту: Copilot проти автономних агентів Dynamics 365

By Mirko Peters · 2026-08-27

Ласкаво просимо назад до блогу! Якщо ви стежите за нашими останніми епізодами подкасту, то знаєте, що ми багато часу присвячуємо тому, як штучний інтелект res…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Раді знову бачити вас у блозі! Якщо ви стежите за нашими останніми випусками подкасту, то знаєте, що ми багато говоримо про те, як штучний інтелект змінює сучасне робоче місце. У цьому дописі ми детально розглянемо велику тему, яку нещодавно розібрали в ефірі: перехід від реактивних ШІ-асистентів до проактивних технологій, що реагують на події. Щоб послухати повну розмову та глибше зануритися в цю тему, обов’язково послухайте наш супровідний випуск: Dynamics 365 Autonomous Agents - Simply Explained.

Останні кілька років розмова про штучний інтелект на робочому місці була переважно про чат-асистентів. Ви відкриваєте бічну панель, вводите промпт, просите підсумок або доручаєте системі написати лист. Але технології розвиваються стрімко. Ми виходимо за межі простих промптів у нову еру, яку визначають Dynamics 365 Autonomous Agents. Це системи, створені не лише для того, щоб відповідати на запитання, коли до них звертаються, а й щоб стежити за тригерами, оцінювати контекстні дані та самостійно виконувати визначені бізнес-процеси. У цьому дописі ми розберемо, що являють собою ці агенти, чим вони відрізняються від Copilot і традиційної автоматизації та де бізнес уже їх застосовує.

По суті, автономний агент — це спеціалізований ШІ-інструмент, створений для виконання дуже вузького, конкретного бізнес-завдання. На відміну від універсального ШІ, який може говорити про все — від давньої історії до квантової фізики, автономний агент створений для операційного виконання. Він може переглядати бізнес-інформацію, обирати один із дозволених наступних кроків і виконувати роботу для досягнення чітко визначеної мети.

Найважливіше слово в цьому описі — визначеної. Автономному агенту ніколи не надають необмеженого, «дикого заходу» контролю над бізнес-процесом. Натомість організація визначає його точний «посадовий опис», конкретні бази даних і файли, до яких він має доступ, дії, які йому юридично дозволено виконувати, та точні пороги, за яких він має зупинитися і залучити людину. Це менше схоже на всезнаючий штучний мозок і більше на виділеного цифрового члена команди, який має чітку роль, зрозумілий набір стандартних процедур і керівника, що стежить за результатами його роботи.

Щоб по-справжньому зрозуміти, як автономні агенти змінюють нашу щоденну роботу, варто з’ясувати, чим вони відрізняються від інструментів, які ми вже використовуємо, наприклад Microsoft Copilot. Copilot зазвичай працює реактивно. Він терпляче чекає, поки людина попросить про допомогу. Користувач відкриває застосунок, ставить запитання, просить створити чернетку документа або підсумувати гілку листування.

Автономний агент працює принципово інакше. Замість того, щоб чекати на промпт, він керується подіями. Він може миттєво реагувати, коли в екосистемі щось відбувається: надходить нове звернення до служби підтримки, клієнт надсилає повторне повідомлення, нове перспективне продажне лідо потрапляє в CRM або замовлення на купівлю потребує підтвердження.

Зручно уявити це через аналогію з офісною будівлею. Copilot працює на стійці реєстрації. Коли люди підходять до стійки і просять допомоги, Copilot тут як тут: допомагає, відповідає на запитання та спрямовує в потрібному напрямку. Автономні агенти ж — це співробітники, які працюють за лаштунками, в задніх офісах: обробляють документи, керують логістикою й підтримують операційні процеси в робочому стані, не потребуючи, щоб хтось постійно передавав їм завдання.

Багато організацій роками покладалися на традиційну автоматизацію, наприклад на стандартні робочі процеси Power Automate. Традиційна автоматизація чудово працює, коли процеси підпорядковуються жорстким, передбачуваним правилам: якщо стається X, виконай Y. Але їй складно, коли в гру вступають нюанси, розуміння мови та неструктуровані дані.

Автономні агенти додають ще один рівень: вони використовують здатність генеративного ШІ інтерпретувати контекст. Агент може прочитати неструктуроване, погано сформульоване повідомлення клієнта, переглянути пов'язані записи, опрацювати затверджені бази знань і вибрати одну з дій, дозволених його конфігурацією. Генеративний ШІ забезпечує розуміння мови та логіки, а автономна поведінка напряму пов'язує це розуміння з бізнес-діями. Агент може визначити проблему, знайти релевантну статтю з бази знань, оновити запис у базі даних, підготувати чернетку відповіді або розумно передати ситуацію живому фахівцю.

Можна запитати, навіщо ці агенти мають бути прив'язані саме до такої платформи, як Dynamics 365, а не працювати як універсальні окремі інструменти ШІ. Відповідь зводиться до бізнес-контексту.

Універсальна модель ШІ легко розуміє таке речення, як «моя доставка досі не прийшла». Однак сама по собі вона не знає, який клієнт його написав, до якого замовлення це стосується, яка транспортна компанія займається відправленням і які попередні розмови вже відбулися. Dynamics 365 надає базовий бізнес-контекст. Записи клієнтів, звернення в підтримку, відкриті замовлення, воронки продажів, дані фінансового обліку та історія чатів дозволяють агенту розуміти висловлювання в межах реальних операційних процесів організації. Саме цей контекст перетворює загальні можливості ШІ на практичну й надійну бізнес-допомогу.

Щоб побачити справжню цінність таких систем, варто подивитися, як їх впроваджують у конкретних відділах. Обслуговування клієнтів дає найбільш наочні приклади роботи автономних агентів.

Агент з намірів клієнта аналізує поточні розмови з клієнтами та звернення в підтримку, щоб виявити закономірності в тому, чому клієнти звертаються. Больові точки клієнтів постійно змінюються, коли компанії запускають продукти, змінюють послуги або модифікують цикли виставлення рахунків. Замість того щоб змушувати керівників вручну переглядати сотні стенограм звернень, агент автоматично виокремлює нові теми, допомагаючи організаціям покращувати портали самообслуговування, оновлювати бази знань і вдосконалювати процеси підтримки.

Ідучи далі в підтримку, агент управління зверненнями допомагає з рутинними завданнями на всьому шляху обслуговування клієнта. Він може створювати нові звернення, оновлювати інформацію, просувати роботу до розв'язання, зв'язуватися з клієнтами та закривати звернення відповідно до налаштованих правил організації. Мета тут ніколи не полягає в тому, щоб замінити людей-фахівців служби підтримки. Радше йдеться про те, щоб зняти з них повторюваний адміністративний тягар, аби вони мали більше часу на складні ситуації клієнтів і взаємодії, які потребують особливої емпатії.

Управління знаннями є ще одним серйозним вузьким місцем. Цінні рішення для підтримки часто застрягають у закритих зверненнях, внутрішніх нотатках та історії чатів. Агент управління знаннями про клієнтів переглядає журнали завершених звернень, щоб знайти потенційно придатні для повторного використання знання та виявити прогалини в наявній документації підтримки. Оскільки обхідне рішення зі старого звернення може бути застарілим або специфічним для конкретного клієнта, агент виносить матеріал на поверхню, але залишає людину в циклі, щоб вирішити, що саме стане перевіреною організаційною настановою.

У відділі продажів агент кваліфікації продажів для Dynamics 365 Sales опрацьовує величезний потік вхідних лідів, який часто перевантажує команди продажів. Він досліджує потенційних клієнтів, визначає пріоритети лідів залежно від потенціалу і навіть готує персоналізовані листи для контакту. Продавці й далі повністю контролюють те, які можливості варто розглянути, перевіряють комунікацію та будують людські стосунки, необхідні для укладення угод.

Автономні агенти не обмежуються роботою з клієнтами; вони також трансформують операції back-office.

У Business Central агент із замовлень на продаж підтримує процес прийняття замовлень від першого отримання до підтвердження, значно скорочуючи ручне введення даних і дозволяючи співробітникам зосередитися на незвичних запитах і винятках. У фінансовому відділі такі завдання, як закриття періоду, потребують величезного обсягу підготовки та звірок. Агент фінансових звірок допомагає очищати набори даних, а агент звірки рахунків у Dynamics 365 Finance допомагає зіставляти та закривати транзакції між субрахунками та головною книгою, залишаючи бухгалтерам розслідування розбіжностей і забезпечення фінансової точності.

Відділи закупівель витрачають безліч годин на зв'язок із постачальниками для підтвердження замовлень на закупівлю та дат поставки. Агент комунікацій з постачальниками для Dynamics 365 Supply Chain Management бере на себе рутинні нагадування та допомагає значно раніше помічати потенційні затримки в ланцюгу постачання. Водночас у польовому сервісному обслуговуванні графіки постійно порушуються через дорожній рух, скасування та термінові виклики. Агент операцій планування для Dynamics 365 Field Service допомагає диспетчерам динамічно коригувати графіки техніків, а людські диспетчери зберігають контроль над критичними пріоритетами клієнтів і важливими зобов'язаннями.

Разом із цими можливостями постає важливе питання: як нам забезпечити безпеку та надійність цих систем? Організації мають ретельно налаштувати, які саме дії автономному агенту дозволено виконувати. Чи може він прочитати картку клієнта? Чи може її оновити? Чи може він підготувати лист електронною поштою, або чи може надіслати його без схвалення людиною? Чіткі дозволи та обмеження відрізняють хаотичний експеримент від контрольованого бізнес-процесу.

Автономний не означає безконтрольний. Агенти інколи можуть неправильно зрозуміти запити, працювати з неповними даними або створювати результати, які не відповідають очікуванням. Будь-який процес, що стосується значущих бізнес-рішень, фінансових операцій, питань конфіденційності чи прямих обіцянок клієнтам, потребує ретельного людського нагляду. Організації мають регулярно переглядати активність агентів, аналізувати відгуки, перевіряти змінені записи та уточнювати інструкції.

Якщо ви плануєте впроваджувати автономних агентів в організації, найкращий підхід — починати з малого. Оберіть вузький, високоповторюваний процес, де помилки легко помітити і швидко виправити. Можна почати з того, щоб агент готував внутрішні нагадування для перевірки, сортував вхідні запити підтримки або попередньо кваліфікував вхідні ліди з продажів.

Починаючи з малого, ваша команда зможе виміряти результати, уточнити системні інструкції, налаштувати дозволи та набути впевненості, перш ніж підключати агентів до важливіших операційних процесів. Щоб дізнатися більше про те, як розвивається ця технологія, і глибше розібратися в архітектурі та стратегії, обов'язково послухайте супровідний епізод Dynamics 365 Autonomous Agents - Simply Explained. Дякую за читання, і до зустрічі в наступному епізоді!