# Радж Керу из Kore.ai: «Корпоративный ИИ — это не только чат-боты, но и армия автономных агентов»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=9Im-EirvQ2c
Канал: Eye on AI
Опубликовано: 10.09.2025

---

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
[[JUMP:01:28]]

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 [01:02]. 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 [01:55].

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 [03:30].

Ключевые вехи развития компании:

*   **2014 год:** Основание Kore.ai с фокусом на обработку естественного языка (NLP) [00:48].
*   **2015–2018 годы:** Период «евангелизации» рынка, когда корпоративные IT-команды еще не понимали принципов вычислений на языке [04:48].
*   **2018–2022 годы:** Стремительный рост за счет автоматизации обслуживания клиентов и сотрудников (HR, IT-поддержка) [05:02].
*   **Современность:** Переход к «агентурной» (agentic) платформе после бума больших языковых моделей (LLM) [07:12].

## 🧠 Агенты нового поколения: Автономность vs Детерминизм
[[JUMP:07:12]]

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 [08:21]. Платформа позволяет гибко настраивать поведение системы: от полностью детерминированного (четко прописанные сценарии) до полностью автономного с оркестрацией нескольких агентов [07:39].

Керу выделяет два типа агентов в экосистеме Kore.ai:

1.  **Разговорные агенты:** взаимодействуют с человеком в режиме реального времени, отвечая на вопросы и выполняя задачи в контексте диалога [09:01].
2.  **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 [09:29].

Радж подчеркивает, что компания остается верна своему «корпоративному ДНК» [10:08]. 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 [06:19].

## 🛠️ No-Code платформа: Архитектура и инструменты
[[JUMP:11:42]]

Kore.ai позиционирует себя как zero-code платформу, где создание ИИ-агента происходит визуально [12:09]. 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 [15:07].
*   **Tool Calling и MCP (Model Context Protocol):** возможность агентов вызывать сторонние инструменты и интерфейсы [14:26].
*   **Evaluation Studio:** специализированный модуль для отслеживания того, почему LLM дала именно такой ответ и какой контекст был ей передан [12:37].

Для обеспечения точности ответов используются три уровня контроля:

1.  **Гардрейлы (Guardrails):** фильтры на входе и выходе для предотвращения предвзятости или токсичности [25:17].
2.  **Генеративный контекст:** автоматическое добавление инструкций к промпту, ограничивающих область знаний агента только корпоративными данными [26:09].
3.  **Вторичная проверка LLM:** наиболее дорогой и медленный, но надежный метод, когда вторая модель проверяет ответ первой на соответствие теме перед отправкой пользователю [27:05].

## 🏢 Корпоративная стратегия: Вертикали и масштабирование
[[JUMP:20:50]]

Kore.ai ориентируется на крупные компании из списка Fortune 2000. В структуре выручки преобладают финансовые услуги (35%), здравоохранение (20%) и телекоммуникации (20%) [20:50]. Географически 70% бизнеса приходится на США, остальное — на Европу и Азию [21:04].

Компания предлагает три основных продукта:

*   **AI for Service:** автоматизация обслуживания клиентов и помощь живым операторам в реальном времени [17:39].
*   **AI for Work:** инструменты для сотрудников, включая поиск по корпоративным знаниям и готовых агентов для Workday, ServiceNow и Oracle [18:18].
*   **AI for Process:** автоматизация бизнес-процессов, не обязательно связанных с общением [19:15].

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 [31:58]. Главный вызов сейчас — это управление изменениями внутри компаний и создание «контрольного слоя» (governance layer) для наблюдения за армией ИИ-агентов [35:08].

## 🤝 Партнерства и будущее рынка
[[JUMP:44:07]]

Важным этапом масштабирования стали стратегические союзы с технологическими гигантами. Kore.ai интегрировала свою платформу с AWS Bedrock и Microsoft Azure AI Foundry [45:12]. Это позволяет разработчикам использовать ресурсы облачных провайдеров, сохраняя при этом инструменты управления Kore.ai. В ближайшие месяцы ожидается аналогичный анонс о партнерстве с Google [47:23].

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 [48:33]. 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 [50:32].

---