Искусственный интеллект переходит на новый этап развития. Если первые поколения систем на основе больших языковых моделей (LLMs) воспринимались как помощники для общения и поиска информации, то сегодня на повестке дня – агентский ИИ (agentic AI): интеллектуальные агенты, способные самостоятельно планировать, координировать действия и работать как полноценные «цифровые коллеги».
ИИ-агенты – это не просто эволюция чат-ботов, а качественный переход. Системы учатся выполнять сложные многошаговые задачи, взаимодействовать между собой и адаптироваться к новой информации.
По сути, это виртуальные сотрудники, которым можно поручить не только обработку запросов клиентов, но и управление заказами, возвратами, логистикой и даже проведение научных исследований.
«Мы наблюдаем, как искусственный интеллект перестает быть вспомогательным инструментом и становится полноправным участником бизнес-процессов. Это означает глубокую трансформацию всей экономической системы», – подчеркивает Карпова Светлана Васильевна, д.э.н., заведующий Кафедрой маркетинга Финансового университета.
С 2020 года внимание к ИИ-агентам выросло кратно. В 2024 году объем инвестиций в это направление составил $1,1 млрд, что для нового сегмента – значительный показатель. Активизировалась и научная база: резко увеличилось число публикаций, патентов и исследовательских проектов.
Особенно показательна динамика рынка труда. За 2023–2024 годы количество вакансий в сфере агентского ИИ выросло на 985%. В дефиците остаются инженеры-программисты, специалисты по NLP и разработчики сложных систем. Это создает запрос на новые образовательные программы и переквалификацию кадров.
«Агентский ИИ формирует новую модель занятости. Появляются гибридные команды, где люди и цифровые агенты работают вместе, распределяя задачи. Это не вытеснение, а новая форма сотрудничества», – поясняет Сергеев Степан Алексеевич, заместитель заведующего Кафедрой бизнес-информатики.
Сегодня ключевым направлением развития становятся многоагентные системы, где «менеджер-агент» планирует действия и делегирует задачи субагентам. Такие архитектуры требуют не только технологической зрелости, но и четких стандартов взаимодействия.
Здесь позиции России сильны. В стране уже разработан ГОСТ Р 57700.37-2021, регламентирующий создание цифровых двойников и цифровых платформ. На уровне государственных инициатив закреплены требования к управлению данными и безопасности.
«Россия занимает выгодное положение: мы создаем собственные стандарты и активно продвигаем идею технологического суверенитета. Это дает возможность не просто следовать трендам, а формировать собственные решения в области ИИ», – подчеркивает Казанбиева Аида Хизриевна, к.э.н., доцент кафедры бизнес-информатики.
Результаты исследования МТС Web Services говорят о том, что ИИ-агенты уже активно внедряются в ИТ, агропромышленном комплексе, добыче полезных ископаемых, транспортной отрасли и логистике. Также растет интерес к технологии в рознице и нефтепереработке. По прогнозам МТС Web Services, к 2027 году генеративный ИИ и ИИ-агентов начнут использовать до 50% российских компаний.
Агентский ИИ уже находит практическое применение. В банковском секторе агентные системы помогают аналитикам увеличивать продуктивность до 60%. В кибербезопасности используются агенты, работающие в реальном времени для предотвращения атак. В корпоративной среде ИИ-агенты внедряются в поддержку клиентов, документооборот и управление проектами.
Однако с ростом автономности увеличиваются и риски. Ошибки агентов могут повлечь финансовые и юридические последствия. Поэтому в мире все больше внимания уделяется так называемым guardrails – системам управления, контроля и наблюдаемости за действиями искусственного интеллекта.
Агентский ИИ – это один из самых быстрорастущих сегментов ИИ-революции. Для России он открывает окно возможностей: развитие отечественного ПО, запуск образовательных программ, формирование новых кадровых траекторий.
МТС Web Services (MWS) сообщил о запуске первого в России сервиса для автоматического описания данных, накопленных компаниями – MWS Data Scout. Сервис является частью платформы MWS Data и представляет собой ИИ-агента, в основе которого лежит большая языковая модель (LLM). Он просматривает все базы данных компании и формирует краткое описание того, что в них находится и как они связаны между собой. Это позволяет ускорить процесс описания данных в 10 раз и сэкономить компаниям десятки миллионов рублей. Таким образом, MWS первой вышла на рынок автоматизации описания данных объемом более 3,5 млрд руб.
Цифрового агента внедрили и в «Авито». По словам директора по искусственному интеллекту Андрея Рыбинцева, компания до 2028 года планирует вложить в технологии генеративного ИИ порядка 12 млрд руб. и получить более 21 млрд руб. выручки от их использования. Уже в 2024 году первые продукты с применением технологии принесли 670 миллионов рублей дохода.
По данным Cnews, Yandex B2B Tech планирует запуск агента на базе искусственного интеллекта для аналитики и визуализации данных – «Нейроаналитик». С его помощью можно искать инсайты и делать выводы по данным из таблиц и графиков. «Нейроаналитик» поможет создавать и редактировать сложные визуализации данных. Прогнозируется, что агент снизит нагрузку на аналитиков в компаниях, а также ускорит создание отчетов и проверку бизнес-гипотез в среднем на 30%. Первая версия инструмента будет доступна внешним компаниям в сентябре 2025 года.
Компания «Первая Форма» внедрила ИИ-агентов, которые автономно выполняют задачи, соответствующие обязанностям менеджера среднего звена. «ИИ-агенты способны эффективно решать задачи и принимать решения в ситуациях, где определены исходные данные и методы решения», – отметил генеральный директор «Первой Формы» Денис Селезнев.
«Битрикс24» интегрирует ИИ-агентов в свой сервис для управления бизнесом. Решение будет работать подобно настоящему сотруднику — ему можно задать вопрос, поставить задачу и посоветоваться. Пользователям «Битрикс24» ИИ-агенты помогут увеличить эффективность бизнес-процессов и заберут на себя часть рутинных задач.
Эксперты уверены: ключ к успеху в том, чтобы встроить агентные технологии в реальный бизнес-контур, сохранив прозрачность и надежность.
«Главное, что Россия уже движется по пути системной интеграции цифровых агентов в экономику. Мы видим сочетание научного потенциала, государственной поддержки и практических внедрений. Это позволяет нам не просто догонять, а быть в числе лидеров», – резюмирует Карпова Светлана Васильевна.
Данный аналитический обзор подготовлен по результатам отчетов McKinsey, Cnews, открытых данных МТС, РБК, а также экспертных комментариев преподавателей кафедры бизнес-информатики, кафедры маркетинга Финансового университета при Правительстве РФ.
Карпова С.В.,
д.э.н., заведующий Кафедрой маркетинга
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Сергеев С.А.,
заместитель заведующего Кафедрой бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Казанбиева А.Х.,
к.э.н., доцент Кафедры бизнес-информатики
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации