Руба Борно, возглавляющая подразделение глобальных специалистов и партнёров AWS, помогает клиентам облачного провайдера внедрять искусственный интеллект в операционные процессы. По её словам, внутри AWS к этому подходят так же, как и к работе с заказчиками: команда сама активно использует ИИ-агентов в повседневной деятельности.

В интервью на конференции Bloomberg Technology Борно отметила, что AWS целенаправленно строит внутренние инструменты на тех же сервисах, которые предлагает клиентам. Такой подход позволяет сотрудникам компании на собственном опыте оценивать возможности и ограничения продуктов, прежде чем рекомендовать их заказчикам.

Кроме того, AWS развивает партнёрскую сеть: системные интеграторы и независимые поставщики ПО получают доступ к моделям и инфраструктуре, чтобы предлагать клиентам готовые решения на базе ИИ-агентов. По словам Борно, спрос на такие проекты растёт — компании стремятся автоматизировать поддержку, обработку документов и внутренние бизнес-процессы.

Борно подчеркнула, что AWS сознательно инвестирует в обучение собственных специалистов работе с ИИ-агентами. Внутри компании они применяются, в частности, для ускорения рутинных задач: подготовки технической документации, анализа обращений клиентов и помощи инженерам при поиске решений. Это, по её оценке, сокращает время выполнения типовых операций и высвобождает ресурсы команд для более сложных проектов.

Отдельно Борно остановилась на вопросах доверия и безопасности при использовании ИИ-агентов в корпоративной среде. AWS, по её словам, уделяет этому особое внимание: контроль доступа, аудит действий агентов и прозрачность принимаемых решений рассматриваются как обязательные элементы любого внедрения — как внутри компании, так и у клиентов.

В целом стратегия AWS в области ИИ-агентов строится на двух направлениях: использование собственных разработок для внутренних нужд и предоставление партнёрам и заказчикам инфраструктуры, моделей и экспертизы для запуска собственных решений. Такой подход, по словам Борно, позволяет ускорять внедрение и снижать риски при переходе компаний к работе с автономными ИИ-системами.