Много внимания уделялось маленьким гибким командам, которые быстро тестируют идеи и создают рабочие решения. Для образовательных организаций это особенно актуально:

• легко запускать пилоты ИИ;
• собирать обратную связь от слушателей и сотрудников;
• адаптировать процессы под конкретные задачи учреждения;
• минимизировать риски при внедрении новых инструментов.

Одним из главных трендов стали мультиагентные решения. Тренд появился после интереса к RAG (Retrieval-Augmented Generation) и показывает, что всё чаще создают системы, где несколько цифровых исполнителей координируются между собой.

Каждый агент может отвечать за свою зону: анализ данных, маршрутизацию сценариев, адаптацию ответов. Иногда такую систему называют оркестровым агентом.

Для образовательных организаций это может помочь в:

• автоматизации обработки обращений слушателей;
• проведении первичных консультаций по программам;
• навигации на сайте и сопровождении онлайн-курсов;
• поддержке внутренних процессов.

Структурированные диалоги — важная часть работы цифровых агентов, потому что именно они задают предсказуемую и контролируемую логику взаимодействия. Диалоговый граф (CG) определяет шаги, переходы и возможные ответы, благодаря чему агент не выдаёт случайных реплик, а следует заданному сценарию. Это особенно важно в образовательной среде, где пользователю нужна понятная навигация и корректные ответы.

Для образовательных организаций CG помогает выстраивать цифровые маршруты: от записи на курс до получения материалов или обратной связи.

Голосовые ИИ-агенты на конференции демонстрировали уверенное распознавание смысла запросов и работу в реальном времени. Современные агенты мультимодальны: они понимают голос, текст и могут работать с дополнительными форматами контента (изображения, иногда видео), что расширяет сценарии взаимодействия с пользователями. Яндекс AI Studio, например, позволяет создавать таких помощников и интегрировать их для помощи пользователям в реальном времени.

Пример JustAI: агенты могут проводить холодные обзвоны, интервьюирование кандидатов, синтезировать естественные голоса, реагировать на юмор и подтекст.

Для образовательных центров это открывает возможности:

• консультации клиентов и обучающихся в реальном времени;
• первичные опросы при подборе преподавателей;
• улучшение навигации и персонализации сервисов.

В работе агентов активно применяются эвристики — упрощённые правила и подсказки, которые помогают принимать решения быстрее и «по-человечески», даже когда модели могут ошибаться. Например, если кандидат отвечает односложно — вероятно, не мотивирован, а если задаёт уточняющие вопросы — проявляет высокий интерес.

Ценность появляется там, где ИИ может выполнять задачи самостоятельно — принимать решения, нажимать «кнопки», работать с данными в реальном времени.

Для образовательных организаций это снижает ручную нагрузку и ускоряет процессы.

Компании подчёркивают важность комплексной оценки:

• корректность сценариев и отсутствие ошибок;
• вовлечённость пользователей;
• снижение ручной нагрузки;
• скорость и точность ответов;
• внутренние метрики агентов.

Такие метрики помогают понять реальную ценность внедрения ИИ.

• недоверие и сопротивление сотрудников;
• отсутствие метрик эффективности;
• потери ресурсов при запуске проектов «ради тренда»;
• ориентация на инструменты, а не на реальную задачу → Shallow AI.

Культура, процессы и понимание целей — не менее важны, чем сами технологии.