Новое решение Сбера позволяет автономизировать процессы, опираясь на классические бэкенды и АС. Об этом на международной конференции AI Journey заявил старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбера Кирилл Меньшов.
На сессии, посвященной развитию бизнеса, обсуждению внедрения мультиагентных систем и возможностям перехода к автономным процессам, он продемонстрировал решение Giga Agentic RPA, разработанное на базе большой языковой модели Сбера GigaChat.
По словам Меньшова, операционный центр Сбера, являющийся одним из крупнейших в мире, автоматизировал свою работу на 99,4%. При этом, стандартная автоматизация с использованием RPA уступает место более современным подходам.
«После проведения тестирования этой технологии внутри компании, мы запускаем ее в продажу. Giga Agentic RPA дает возможность в полной мере автоматизировать и сделать процессы автономными, используя привычные бэкенды и автоматизированные системы, доступные в любой организации. Это первый этап на пути к миру GenAI, — отметил он.
Внедрение этого решения не предполагает кардинальной модернизации текущих информационных систем. Это позволяет организациям создавать агентные процессы, используя имеющуюся инфраструктуру.
«Таким образом, мы получаем доступ к тем переделам, процессам и операциям, которые ранее были недоступны. Мы предлагаем всем воспользоваться этими технологиями, чтобы вместе подготовить Россию и все отрасли к последующему этапу трансформации, обусловленной технологиями GenAI», — добавил Меньшов.
Он также отметил разницу между созданием традиционного MVP и мультиагентного решения. Ранее на разработку продукта уходили месяцы и требовались крупные команды разработчиков. В настоящее время MVP-агента можно запустить всего за неделю, однако для достижения точности, сопоставимой с человеческой, необходима длительная настройка посредством промптов и управления контекстом.
«Ранее создание MVP требовало участия нескольких разработчиков и занимало месяцы, но в итоге получался продукт, близкий к завершенному. В настоящее время создание MVP-агента занимает всего неделю, однако для достижения точности, сопоставимой с человеческой, необходима кропотливая доработка посредством промптов и управления контекстом», — отметил он.