Питання:
Останні кілька років бізнес дуже активно говорить про AI. Як гадаєте, чому зараз ця тема викликає вже не захват, а радше втому?
Відповідь:
Бізнес втомився не від AI як такого, а від розриву між очікуваннями й реальністю.
Ми кілька років бачили красиві презентації про те, «як AI змінить усе», але коли справа доходила до реальних процесів — експлуатації, комплаєнсу, аудиту — виникали проблеми.
AI працює десь окремо, а бізнес-процеси — за старими правилами.
У результаті керівники стикаються з типовими симптомами: складно пояснити, як ухвалюється рішення, незрозуміло, хто за нього відповідає, і майже неможливо масштабувати рішення без зростання ризиків.
Тому сьогодні компанії хочуть не обіцянок, а передбачуваного результату: зрозумілої логіки, контролю й чітких метрик — швидкості, вартості, якості. І це, на мою думку, абсолютно нормальний, зрілий запит.
Питання:
На тлі цього зрілого запиту багато хто стверджує, що AI-агенти – це наступний етап розвитку підходів до автоматизації процесів. Але чи достатньо самих агентів, щоб бізнес справді отримав вимірюваний результат?
Відповідь:
AI-агенти справді виглядають дуже привабливо: вони можуть аналізувати дані, пропонувати рішення, взаємодіяти з іншими системами. Але в реальному бізнесі цього замало.
Коли агент працює без чіткої оркестрації, виникає серйозний ризик: рішення є, а відповідальності — немає. Агент може втратити контекст, ухвалити логічне з точки зору моделі рішення, яке не вписується в бізнес-правила або регуляторні вимоги.
Для бізнесу це неприйнятно. Ключовими залишаються передбачуваність, прозорість
і можливість у будь-який момент пояснити: що саме було зроблено, чому і на якій підставі.
Саме тому бізнес потребує не просто точкового використання AI-агентів, а нового підходу — agentic orchestration, який вбудовує агентів у керований бізнес-процес.
Питання:
Тоді що таке agentic orchestration простими словами?
Відповідь:
Якщо спростити, agentic orchestration — це управління AI-агентами за правилами бізнесу,
а не навпаки.
Ми описуємо процес так само як підходимо до опису кожного бізнес-процесу — за такими правилами: хто і що робить, у якій послідовності, де рішення може ухвалюватися автоматично, а де потрібен контроль або участь людини.
У такій моделі AI не «живе своїм життям». Він працює всередині зрозумілої схеми, де кожна
дія фіксується, може бути перевірена й за потреби скоригована.
Для бізнесу це означає головне: AI стає керованим інструментом, а не джерелом непередбачуваності.
Питання:
Яку роль у цьому відіграє Camunda?
Відповідь:
Camunda у цій архітектурі виконує роль центру управління процесами й агентами. Вона дозволяє описати бізнес-процес у BPMN і чітко визначити, де в цьому процесі працюють люди, де — системи, а де — AI-агенти.
Основна цінність Camunda для бізнесу — вона не дозволяє AI працювати хаотично. Навпаки — агенти вбудовуються в уже контрольовану модель, де зберігаються правила, порядок дій і точки контролю.
У результаті компанія отримує рідкісне поєднання: з одного боку — гнучкість і швидкість AI,
з іншого — передбачуваність, аудит і масштабованість, необхідні для надійної роботи системи та дотримання комплаєнсу.
Питання:
Як agentic orchestration виглядає на практиці?
Відповідь:
На практиці все починається з бізнес-процесу. Ми моделюємо його у BPMN і чітко визначаємо етапи, правила та залежності — так само, як і для будь-якого критичного процесу.
Там, де потрібні швидкість, аналіз або робота з великим обсягом даних, ми підключаємо AI-агента. Він може підготувати варіанти рішень, зібрати інформацію, заповнити документи або виконати попередню перевірку. Але важливо, що агент не працює ізольовано — він діє строго в межах процесу.
У критичних точках — фінансах, регуляторних перевірках, комплаєнсі — процес залишається строгим і передбачуваним. AI допомагає, але не замінює контроль, що дозволяє бізнесу поєднати ефективність і надійність.
Питання:
А що з контролем і довірою до AI?
Відповідь:
У цій моделі людина завжди залишається в контурі — human-in-the-loop не як виняток, а як правило. AI-агент може підготувати рішення, пояснити свою логіку або запросити підтвердження від експерта перед виконанням наступного кроку.
Кожна дія та кожне рішення фіксуються й логуються. Це означає, що компанія у будь-який момент може відновити повну картину: хто, коли й на якій підставі ухвалив те чи інше рішення.
Саме завдяки цьому операційні, юридичні та безпекові команди можуть впевнено використовувати AI у робочому середовищі, не жертвуючи контролем і відповідальністю.
Питання:
Часто говорять про multi-agent systems. Чим це корисно бізнесу?
Відповідь:
У реальних бізнес-процесах майже ніколи не працює один AI-агент. Один може аналізувати документи, інший — працювати з даними, третій — оцінювати ризики або відповідність правилам.
Camunda у цій моделі виступає як диригент: вона координує роботу агентів, визначає послідовність їх дій, інтегрує результати та контролює наступні кроки.
Для бізнесу це критично важливо, адже саме оркестрація дозволяє масштабувати AI без хаосу — зберігаючи керованість процесів, відповідальність і зрозумілу логіку роботи.
Питання:
Чому бізнесу варто дивитися на Camunda вже зараз?
Відповідь:
Camunda дозволяє бізнесу перейти від експериментів з AI до його системного використання як частини операційної інфраструктури. Вона об’єднує людей, системи та AI-агентів у єдину модель, де кожна дія має своє місце, правила й контроль.
Коли AI працює всередині Camunda, він перестає бути окремим експериментом «у вакуумі». Кожен його крок відстежується, може бути перевірений і масштабований разом із бізнесом.
Саме тому компаніям важливо дивитися на Camunda вже зараз: вона не лише автоматизує процеси, а й створює безпечну основу для впровадження AI — з прозорістю, відповідальністю та передбачуваними результатами.
Питання:
З чого ви радите починати компаніям?
Відповідь:
Починати варто не з вибору моделі або складного експерименту, а з конкретного бізнес-процесу, де AI може дати швидкий і зрозумілий ефект. Це можуть бути процеси з великим обсягом рутинної роботи, складною аналітикою або високими вимогами до точності.
Далі — побудувати невеликий процес у Camunda, додати AI-агента й чітко визначити,
де потрібен контроль людини, а де агент може діяти автономно. Такий підхід дозволяє одразу побачити результат і виміряти його.
Коли модель працює, її можна масштабувати на інші процеси й підключати нових агентів.
Так AI поступово стає частиною робочої системи, а не разовим експериментом — і бізнес отримує стабільну, вимірювану цінність.
Питання:
Ваш фінальний меседж для бізнесу?
Відповідь:
Компанії, які вже сьогодні навчаються керувати AI-агентами як частиною бізнес-процесів, отримують реальну конкурентну перевагу. Вони швидше ухвалюють рішення, зменшують операційні ризики й можуть масштабувати AI без страху втратити контроль.
Agentic orchestration — це не модний термін і не експеримент. Це практичний підхід, що робить AI передбачуваним, зрозумілим і реально корисним для бізнесу.
У Integrity Vision ми допомагаємо компаніям пройти цей шлях: знайти правильні процеси для старту, побудувати керовану архітектуру та інтегрувати AI так, щоб він працював на результат — без хаосу й зайвих ризиків.
З повагою редакція International Financial Club «BANKIR»
