Ожидается, что к 2050 году каждый из 15 статистических регионов Латвии и Литвы потеряет население, причем большинство из них — минимум на 15% (Eurostat, Population projections at regional level, 2026). Это не проблема найма, которую может решить лучший рекрутер. Сокращается сам кадровый резерв по заранее определенному прогнозу, а это означает, что выработка на одного работника должна вырасти или объемы производства упадут. Агенты, созданные в Microsoft Copilot Studio, являются одним из практичных решений, но только там, где базовый процесс уже работает — агент, построенный поверх сломанного процесса передачи смены, просто быстрее будет генерировать уверенно сформулированную чушь. Есть три процесса на производственной площадке, для которых стоит первыми создать агента, и решение по модели управления должно быть принято еще до появления второго агента.

Сегодня производителям стран Балтии не хватает работников. Уровень вакансий в промышленности и строительстве в ЕС составлял 1,8% в первом квартале 2026 года (Eurostat, Job vacancy statistics, Q1 2026), поэтому руководитель производства в Каунасе или Тарту сегодня утром не сталкивается со стеной незаполненных вакансий.
Проблема носит прогнозируемый, а не текущий характер. Региональные прогнозы Eurostat EUROPOP2025 показывают, что все 15 регионов NUTS 3 в Латвии и Литве движутся к сокращению населения в период между 2025 и 2050 годами, причем большинство из них — минимум на 15% (Eurostat, Population projections at regional level, 2026). В Эстонии все регионы, кроме одного, сокращаются минимум на 10%. Страны Балтии входят в 13 стран ЕС, где это сокращение обусловлено негативным естественным приростом — смертей больше, чем рождений — и по этим прогнозам миграция не компенсирует этот разрыв.
Это меняет подход к планированию производственных мощностей. В регионах ЕС коэффициент демографической нагрузки пожилыми людьми растет с 37,6% в 2025 году до 54,5% к 2050 году (тот же источник), поэтому количество людей трудоспособного возраста, из которых производство может набирать работников, сокращается, в то время как нагрузка на них растет. Фабрика, планирующая производить больше в 2032 году за счет пропорционального увеличения количества работников, планирует вопреки собственной демографии. ИИ-агенты на производстве — один из немногих рычагов, позволяющих увеличить административные возможности без увеличения штата.

Если ваше представление о создании агентов сформировалось в 2024 году, оно уже устарело. Microsoft Copilot Studio теперь организует работу по трем основным строительным блокам: агентами, которые ведут диалоги и выполняют задачи, рабочими процессами, созданными в дизайнере с функцией перетаскивания (drag-and-drop), где каждый шаг может рассуждать и действовать, и потоками агентов — установившимся форматом со средой создания, близкой к Power Automate (Microsoft Learn, Copilot Studio overview).

В основе всех трех лежит harness — механизм, выполняющий работу. GitHub Copilot harness предназначен для процессов с большим количеством рассуждений и несколькими этапами, где вы описываете цель на естественном языке вместо создания тем и разветвленной логики. Стандартный harness запускает агентов на основе правил и структурированные повторяющиеся диалоги, и именно предсказуемое поведение является его главным преимуществом. Третий, Copilot chat harness, расширяет Microsoft 365 Copilot Chat с помощью знаний вашей организации.

Выбор не является чисто косметическим. Он определяет, насколько сложную задачу может выполнять агент и как оплачивается его работа: агенты и рабочие процессы на GitHub Copilot harness используют Copilot Credits, тогда как стандартный и чат-harness используют лицензирование за пользователя. Для производственного предприятия, рассчитывающего стоимость первого внедрения, это настолько же бюджетное решение, насколько и техническое.

Начните с того, где люди повторно вводят то, что кто-то другой уже написал.

Передача смены — самый очевидный пример. Заметки руководителя завершающей работу смены — неисправный этикетировщик, паллета, задержанная для проверки, оператор, которого отправили домой раньше, — обычно хранятся в блокноте или в цепочке сообщений, а работники следующей смены восстанавливают картину по памяти. Агент, который берет эти заметки и каждый раз возвращает структурированный итог по одинаковым полям, устраняет необходимость восстанавливать информацию, но не заменяет профессиональное решение.

Второе — многоязычный поиск спецификаций и процедур. На производственной площадке в странах Балтии в одном здании могут одновременно использоваться эстонский, латышский или литовский вместе с русским, польским и украинским, а стандартная операционная процедура написана только на одном из них. Агенты Copilot Studio работают с сотрудниками на нескольких языках в Teams, на веб-сайтах и в мобильных приложениях (Microsoft Learn, Agents overview), поэтому оператор может задать вопрос на языке, на котором он мыслит, и получить актуальную редакцию документа вместо заламинированной копии, которая уже устарела на две редакции.

Третье — прием заявок на техническое обслуживание и контроль качества. Техник, описывающий неисправность в произвольном тексте, создает заявку, которую потом кто-то другой должен классифицировать, направить по назначению и дополнить необходимой информацией, прежде чем начнется какая-либо работа. Агент может зафиксировать описание, задать два или три вопроса, которые сделают заявку пригодной к обработке, и создать ее уже с заполненными необходимыми полями.

Ни один из этих сценариев не поставляется готовым. Каждый из них нужно создать — именно для этого и предназначена low-code платформа.

Проблема редко заключается в одном неудавшемся агенте. Обычно проблема возникает, когда их становится двенадцать, они созданы разными командами, подключены к разным данным и фактически никому конкретно не принадлежат.

Управление агентами в Microsoft Copilot Studio основывается на средствах контроля, которыми администраторы Power Platform уже управляют. Политики предотвращения утечки данных (DLP) и ролевой доступ применяются на уровне окружения, администраторы контролируют, к каким коннекторам может обращаться агент, а управление жизненным циклом приложений (ALM) переносит работу между окружениями разработки, тестирования и промышленной эксплуатации вместо редактирования чего-либо непосредственно в рабочей среде (Microsoft Learn, Copilot Studio security and governance). Географическое расположение данных задокументировано — обычно это первый вопрос, который европейский производитель задает перед тем, как агент получит доступ к производственным данным.

Microsoft Agent 365 добавляет централизованный уровень управления для наблюдения за агентами и их защиты, а организации, подключающие его, могут представлять агентов Copilot Studio как идентичности в Microsoft Entra. Агент с идентичностью может получать разрешения, проходить аудит и быть отозван так же, как и любая другая учетная запись. Определите модель управления агентами до появления второго агента, потому что адаптация этой модели уже для двенадцати агентов — это проект, на который никто не закладывает бюджет.

Агент, размещенный поверх сломанного процесса, просто автоматизирует проблему на большей скорости. Если заметки во время передачи смены ненадежны, потому что ни у кого нет времени должным образом их записывать, более быстрое обобщение этих заметок приведет к уверенно сформулированной чуши.

Агентам также должно быть что читать. На производстве, где история технического обслуживания хранится в голове руководителя, а результаты контроля качества — на бумаге, агент, не имеющий надежного источника данных, будет возвращать ответы без надежной основы. Работа с данными должна быть первой, и это наименее привлекательная часть любой программы внедрения агентов.

Четко определите, какую именно мощность вы получаете благодаря этому. ИИ-агенты на производстве возвращают административные часы — время на повторный ввод данных, классификацию, напоминания и контроль исполнения — но вовсе не увеличивают производственную мощность оборудования. Ни одна производственная линия не работает быстрее только потому, что программное обеспечение создало итог передачи смены. Для производителей стран Балтии, сталкивающихся с кадровым резервом, сокращающимся по опубликованному прогнозу, эти административные часы все равно стоит вернуть, поскольку сегодня они отбираются у людей, которых будет сложно заменить.

OntargIT реализовала проекты на базе Dynamics 365 и Power Platform для производителей, в частности Mayr-Melnhof Karton, одного из крупнейших в мире производителей картона, и Abriso, которая управляет производством полиэтиленовой и полистирольной пленки в шести европейских странах.

Как Microsoft Solutions Partner for Business Applications с 2009 года, реализовавший более 150 проектов, OntargIT имеет статус Qualified Delivery Partner для воркшопа Copilot Studio Agent in a Day — восьмичасовой сессии, которая завершается рабочим прототипом агента, созданным самим участником.

Демографические прогнозы не изменятся в течение одного цикла планирования, поэтому стоит поставить более узкий вопрос, чем просто стоит ли внедрять ИИ: в каком процессе на вашем производстве люди повторно вводят то, что уже написал их коллега? Направьте туда первого агента, используя harness, соответствующий этой задаче, а решения относительно окружения и DLP примите до начала разработки, а не после нее. Закажите бесплатную консультацию, чтобы определить процессы-кандидаты и согласовать модель управления в ходе одной сессии.