Сфера искусственного интеллекта переживает фундаментальную трансформацию: от простых чат-ботов к автономным агентам, способным рассуждать и планировать. Радж Керу, основатель и генеральный директор компании Kore.ai, в беседе с Крейгом Смитом на канале Eye on AI рассказывает, как его компания, имеющая 11-летний опыт работы с NLP, переосмысливает концепцию корпоративного ИИ, внедряя no-code инструменты для создания «агентурных» (agentic) рабочих процессов.
🏛️ От мейнфреймов до агентов: Путь эволюции интерфейсов 1:28
Радж Керу связывает успех своих компаний с умением предвосхищать технологические сдвиги. До основания Kore.ai он создал компанию Kony, специализирующуюся на мобильных платформах для предприятий . По его словам, в 2007 году, когда iPhone еще не существовал, он уже понимал, что смартфоны станут основным инструментом доступа к данным, и помог бизнесу перейти от веба к мобильным интерфейсам .
История Kore.ai началась в 2014 году как ответ на следующий этап эволюции — переход от графических интерфейсов (GUI) к языковым (LUI). Радж Керу считает, что возможность просто произнести команду на естественном языке вместо навигации по меню — это будущее взаимодействия человека с компьютером .
Ключевые вехи развития компании:
- 2014 год: Основание Kore.ai с фокусом на обработку естественного языка (NLP) .
- 2015–2018 годы: Период «евангелизации» рынка, когда корпоративные IT-команды еще не понимали принципов вычислений на языке .
- 2018–2022 годы: Стремительный рост за счет автоматизации обслуживания клиентов и сотрудников (HR, IT-поддержка) .
- Современность: Переход к «агентурной» (agentic) платформе после бума больших языковых моделей (LLM) .
🧠 Агенты нового поколения: Автономность vs Детерминизм 7:12
Современные ИИ-агенты Kore.ai значительно эволюционировали по сравнению с ранними чат-ботами. Основное отличие, по мнению Керу, заключается в способности LLM к планированию и рассуждению . Платформа позволяет гибко настраивать поведение системы: от полностью детерминированного (четко прописанные сценарии) до полностью автономного с оркестрацией нескольких агентов .
Керу выделяет два типа агентов в экосистеме Kore.ai:
- Разговорные агенты: взаимодействуют с человеком в режиме реального времени, отвечая на вопросы и выполняя задачи в контексте диалога .
- Асинхронные рабочие процессы (Workflows): агенты, которые запускаются событием в системе или человеком, после чего проходят серию шагов, используя различные LLM и инструменты для завершения задачи без прямого диалога .
Радж подчеркивает, что компания остается верна своему «корпоративному ДНК» . В то время как потребительские приложения могут быть проще, корпоративный сектор требует экстремального уровня безопасности, масштабируемости и интеграции. Например, один из крупнейших банков США обрабатывает через платформу Kore.ai более 300 миллионов звонков и чатов в год .
🛠️ No-Code платформа: Архитектура и инструменты 11:42
Kore.ai позиционирует себя как zero-code платформу, где создание ИИ-агента происходит визуально . Процесс разработки включает не просто генерацию кода, а сборку из компонентов:
- Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation): система извлечения данных из документов и веб-сайтов с использованием векторных баз данных .
- Tool Calling и MCP (Model Context Protocol): возможность агентов вызывать сторонние инструменты и интерфейсы .
- Evaluation Studio: специализированный модуль для отслеживания того, почему LLM дала именно такой ответ и какой контекст был ей передан .
Для обеспечения точности ответов используются три уровня контроля:
- Гардрейлы (Guardrails): фильтры на входе и выходе для предотвращения предвзятости или токсичности .
- Генеративный контекст: автоматическое добавление инструкций к промпту, ограничивающих область знаний агента только корпоративными данными .
- Вторичная проверка LLM: наиболее дорогой и медленный, но надежный метод, когда вторая модель проверяет ответ первой на соответствие теме перед отправкой пользователю .
🏢 Корпоративная стратегия: Вертикали и масштабирование 20:50
Kore.ai ориентируется на крупные компании из списка Fortune 2000. В структуре выручки преобладают финансовые услуги (35%), здравоохранение (20%) и телекоммуникации (20%) . Географически 70% бизнеса приходится на США, остальное — на Европу и Азию .
Компания предлагает три основных продукта:
- AI for Service: автоматизация обслуживания клиентов и помощь живым операторам в реальном времени .
- AI for Work: инструменты для сотрудников, включая поиск по корпоративным знаниям и готовых агентов для Workday, ServiceNow и Oracle .
- AI for Process: автоматизация бизнес-процессов, не обязательно связанных с общением .
Керу считает, что «утопический» взгляд на компании без руководителей (headless organizations), состоящие только из агентов, пока далек от реальности. По его мнению, агенты — это те же приложения, но с более сложными способностями к анализу . Главный вызов сейчас — это управление изменениями внутри компаний и создание «контрольного слоя» (governance layer) для наблюдения за армией ИИ-агентов .
🤝 Партнерства и будущее рынка 44:07
Важным этапом масштабирования стали стратегические союзы с технологическими гигантами. Kore.ai интегрировала свою платформу с AWS Bedrock и Microsoft Azure AI Foundry . Это позволяет разработчикам использовать ресурсы облачных провайдеров, сохраняя при этом инструменты управления Kore.ai. В ближайшие месяцы ожидается аналогичный анонс о партнерстве с Google .
Радж Керу прогнозирует период консолидации на рынке. Если в 2019 году Gartner насчитывал более 2000 поставщиков решений в области разговорного ИИ, то со временем рынок выделил 4–5 явных лидеров . Он убежден, что предприятиям невыгодно поддерживать 20 различных технологий для разных агентов, и они неизбежно придут к стандартизации на одной основной платформе для обеспечения безопасности и «здравомыслия» всей IT-инфраструктуры .
