Як AI-агенти стають новим стандартом цифрового бізнесу: досвід Devlight

Сьогодні інвестиції у зручний інтерфейс застосунку — лише базова умова присутності на ринку. Справжня конкурентна перевага зміщується у площину операційної швидкості та автономності. Настає ера цифрових співробітників, здатних розуміти контекст, приймати рішення та діяти 24/7.

Для України, де бізнес традиційно орієнтується на оптимізацію операційних витрат, перехід до автономних AI-агентів відкриває можливість суттєво підвищити продуктивність і конкурентоспроможність.

Чому власникам бізнесу варто перестати сприймати застосунки як набір екранів і почати будувати агентні екосистеми — розбираємося разом із Devlight, яка понад 9 років спеціалізується на розробці та масштабуванні цифрових продуктів.

Від каналів комунікації до автономних дій

Останнє десятиліття мобільної ери пройшло під знаком боротьби за присутність у смартфоні користувача. Бізнес активно інвестував у канали взаємодії — застосунки, сайти, месенджери. Наступний етап був присвячений розвитку функціональності: програмам лояльності, персоналізації та глибинній аналітиці.

Сьогодні починається третя хвиля — перехід до поведінкових моделей.

Традиційний застосунок працює реактивно: він лише показує інформацію або виконує команду користувача. AI-агент — це система, яка виконує роботу за користувача. Це фундаментальний зсув парадигми: від пасивного інструменту до проактивного цифрового співробітника, інтегрованого в операційні процеси компанії.

Наприклад, якщо класичний застосунок показує клієнту статус замовлення, то AI-агент може самостійно перевірити наявність товару в ERP, написати клієнту в месенджер для уточнення деталей, оформити доставку та внести дані у CRM — без участі менеджера.

Інфраструктурний зсув: LLM як основа для Agentic AI

Ще кілька років тому LLM (великі мовні моделі) сприймалися як експеримент або база для чат-ботів. Сьогодні вони стали інфраструктурним фундаментом.

Сучасні AI-агенти, побудовані на LLM, здатні:

• планувати багатокрокові дії на основі однієї мети;
• викликати зовнішні інструменти (API, бази даних, CRM/ERP-системи) для отримання актуальних даних і внесення змін;
• працювати з неструктурованою інформацією — документами, листуванням і контекстом попередніх взаємодій.

За даними Gartner, до кінця 2026 року 40% enterprise-додатків матимуть вбудовані task-specific AI-агенти. Це означає, що конкуренція переходить з площини «зручний інтерфейс» у площину «швидкість і автономність виконання задач».

Чому це потрібно бізнесу

Для власників компаній перехід до агентної моделі — це насамперед питання економіки та конкурентоспроможності. AI поступово стає центральною бізнес-функцією, яка напряму впливає на фінансові результати.

Ключові фактори:

• Тиск на маржинальність
  AI-агенти дозволяють автоматизувати рутинні процеси, зменшуючи залежність від людського ресурсу. У результаті — до 30–50% економії операційних витрат у back-office.
• Зростання очікувань клієнтів
  Користувачі очікують проактивного сервісу 24/7. AI-агенти можуть діяти миттєво, без перерв і без впливу людського фактора.
• Масштабування без розширення штату
  Агенти беруть на себе повторювані задачі в підтримці, маркетингу та фінансах, дозволяючи бізнесу зростати без лінійного збільшення команди.

Практика впровадження

Це вже не теорія. За даними Devlight, компанія створює та впроваджує AI-агентів у ритейлі, будівництві та фітнес-індустрії — і вони вже сьогодні впливають на виручку.

Компанія працює за підходом Agentic-First, який передбачає повний цикл інтеграції AI: від формування стратегії та визначення можливостей до розробки, інтеграції та масштабування агентних систем.

У межах проєктів клієнтам пропонують:

• сценарії використання AI у їхній галузі;
• оцінку бізнес-ефекту;
• поетапний шлях — від швидких рішень (наприклад, RAG-агентів) до повноцінних agent-workflow, які виконують реальні дії.

Що це означає для ринку

AI-агенти поступово стають новим стандартом цифрового бізнесу. Компанії, які не впровадять агентну модель у найближчі роки, ризикують втратити конкурентні позиції через вищу собівартість операцій і повільніший сервіс.

У наступному матеріалі — детальні кейси: як AI-агенти вже працюють як фінансові контролери у різних галузях і приносять вимірюваний результат та прибуток.