Новость

Маркетплейс ИИ-агентов от МТС Линк: автоматизация

ИИ-агент в корпоративном мессенджере — это уже не лабораторная итерация, а новый элемент рабочего стека.

Маркетплейс ИИ-агентов от МТС Линк: автоматизация

Какие агенты появились в первой версии

Маркетплейс встроен в единое коммуникационное приложение «МТС Линк». В первой версии пользователям доступны ИИ-ассистенты, настроенные под конкретные роли и сценарии.

Среди заявленных агентов:

  • редактор для HR;
  • эксперт по продажам;
  • маркетолог;
  • SMM-менеджер;
  • агент «Ваш помощник», который отвечает на вопросы по содержанию встреч и чатов.

Это важная деталь: речь не просто о «чат-боте с нейросетью», а о попытке упаковать генерацию в готовые рабочие роли. Такой подход снижает порог входа для команд, которым не хочется собирать промпты с нуля, настраивать контекст и объяснять сотрудникам, где заканчивается полезная автоматизация и начинаются галлюцинации.

Для маркетинга и продаж это особенно практичный формат. Если агент уже заточен под роль, его проще встроить в регулярные процессы: подготовку текстов, разбор коммуникаций, ответы по встречам, черновики материалов. Но ключевой параметр здесь не «умеет ли писать», а насколько предсказуемо он работает с корпоративным контекстом.

Почему ставка сделана на корпоративный контур

В сообщении «МТС Линк» отдельно акцентируется риск, который многие компании уже видят на практике: сотрудники используют публичные ИИ-модели для рутинных задач, и вместе с промптом туда могут уходить рабочие данные. Директор по продукту «МТС Линк» Сергей Тарасенко связывает появление ИИ-помощников и агентов внутри платформы корпоративных коммуникаций именно со снижением таких рисков.

По данным опроса компании, 67% россиян хотели бы делегировать искусственному интеллекту рутинные действия. Ещё один показатель из исследования: 13% россиян, знакомых с ИИ, говорят, что в их компаниях уже применяют ИИ-агентов. Самым распространённым среди них назван ИИ-секретарь — он есть у 57% тех, кто использует агентов.

Это хорошо ложится на текущую механику внедрения ИИ в бизнесе: сначала сотрудники тестируют публичные инструменты «на коленке», потом компания пытается вернуть процесс в управляемый стек. Не потому что публичные модели бесполезны, а потому что без правил, лимитов и понятного контура они быстро превращаются в серую зону.

Для читателя marketerkits.com главный вывод практический: при выборе таких решений нужно смотреть не только на список агентов, но и на то, как они подключены к коммуникациям, кто управляет доступами, какие данные попадают в контекст и можно ли отделить рабочие сценарии от экспериментов.

Что появится дальше и что стоит проверить бизнесу

Список агентов на маркетплейсе планируют расширять. В планах «МТС Линк» — запуск ИИ-секретаря, который сможет находить и бронировать время в календарях коллег для назначения онлайн-встреч.

Также клиенты «МТС Линк» уже могут интегрировать собственных агентов в корпоративный мессенджер. В дальнейшем они смогут добавлять их на маркетплейс и предлагать другим организациям, в том числе платно. Если эта модель заработает, каталог может стать не просто витриной готовых помощников, а каналом распространения специализированных бизнес-агентов.

Отдельно интересно, какие задачи пользователи сами считают приоритетными. По данным исследования «МТС Линк», 30% респондентов хотели бы иметь ассистента для составления отчётов, 22% — для ответов на электронную почту, 15% — агента-офис-менеджера. Это не самые эффектные сценарии, зато именно они часто съедают рабочие часы и хорошо подходят для первых итераций автоматизации.

Перед внедрением я бы проверял три параметра:

  • какие данные агент видит в чатах, встречах и календарях;
  • можно ли ограничивать роли и сценарии использования;
  • насколько легко тестировать собственного агента до публикации для команды или внешних клиентов.

Маркетплейс ИИ-агентов от «МТС Линк» пока выглядит как шаг в сторону более прикладного и контролируемого ИИ для бизнеса. Не магическая кнопка «автоматизировать всё», а инфраструктурный слой: агенты ближе к рабочему контексту, меньше ручного копирования данных в публичные модели, больше шансов превратить хаотичные промпты в повторяемый процесс.