Как ИИ-агенты меняют российский бизнес

Отечественный бизнес переходит от точечного использования искусственного интеллекта (ИИ) к делегированию ему целых цепочек задач. В перспективе ИИ-агенты компаний будут взаимодействовать друг с другом – проводить проверки контрагентов, заключать контракты, формировать отчетность. Этот переход стал одной из основных тем ежегодной технологической конференции «ГигаКонф» для бизнеса.

Сегодня уже начинают формироваться рынки и бизнес-модели, которые становятся экономически жизнеспособными благодаря ИИ-агентам, отметил президент Сбербанка Герман Греф. По его словам, в агентной экономике меняется и роль человека: ключевой управленческой компетенцией в ближайшие годы станет умение поставить агенту задачу, дать полномочия и проверить результат.

Для развития новой модели потребуется взаимодействие между участниками рынка, отметил Греф. Одной организации для этого недостаточно: нужны совместимые правила, инфраструктура доверия и реальные сценарии обмена данными и действиями между различными системами, уточнил спикер. По его словам, бизнесу и государству предстоит создать условия для такого взаимодействия: компании смогут проверять соответствующие механизмы в реальных процессах, а государство – определять правовой статус, ответственность и единые требования к доверию и совместимости. «У нас нет другого пути, кроме как шагнуть в это будущее и немедленно начинать его применять для переустройства того мира, который мы с вами долгие годы создавали», – заявил Греф.

Перспективы агентной экономики

Сейчас возможности дальнейшего масштабирования ИИ-моделей за счет увеличения их параметров и вычислительных мощностей ограничены, обратил внимание заместитель руководителя администрации президента РФ Максим Орешкин. По его мнению, гораздо важнее то, как конкретная компания использует модель и встраивает ее в свои процессы. Орешкин связывает следующий этап развития с платформизацией – созданием инфраструктуры, в которой данные структурированы, а API (Application Programming Interface – интерфейс прикладного программирования, или набор правил для взаимодействия различных программ и сервисов. – «Ведомости. Инновации и технологии») доступны для взаимодействия различных программ и сервисов. По его оценке, это позволяет дешевле и эффективнее использовать ИИ-агентов в рабочих процессах.

Вместе с тем люди пока остаются частью системы, отметил Орешкин. «Зрелые решения сегодня – это человек плюс искусственный интеллект. ИИ дает серьезное ускорение процессам и позволяет исключить лишние действия. Человек концентрируется на общей картине, а искусственный интеллект предлагает частные решения», – отметил он.

Экономический эффект от новой модели, по словам Орешкина, связан прежде всего с сокращением потерь времени и неэффективных решений. В такой экономике, по его словам, будут работать агенты налоговой службы и контроля, а сделки, совершаемые за доли секунды, должны быть так же надежны и защищены, как традиционные. Трансакционные издержки при этом будут стремиться к нулю, считает Орешкин.

От экспериментов к масштабированию ИИ

Главный акцент при внедрении ИИ необходимо смещать с отдельных экспериментов на масштабирование решений, заявил руководитель блока «Технологическое развитие» «Сбера» Андрей Белевцев. По его словам, компания предлагает проходить этот путь последовательно – от первых экспериментов к использованию ИИ в масштабах всей организации.

Основной барьер внедрения ИИ, по оценке Белевцева, сегодня связан в первую очередь с готовностью людей и процессов. Спикер отметил, что руководителям зачастую сложно делегировать агентам задачи даже в повседневной жизни, а значит, еще сложнее выстраивать такое делегирование в бизнесе, – и на начальников ориентируются подчиненные. Поэтому Белевцев выделил три шага агентной трансформации: начать с себя, вовлечь людей вокруг, масштабировать на всю компанию. Самым сложным он назвал масштабирование из-за множества корпоративных правил и ограничений. По оценке Белевцева, скорость внедрения ИИ будет возрастать по мере накопления компаниями опыта, поэтому разрыв между организациями, которые масштабируют такие решения, и теми, кто остается на уровне экспериментов, может увеличиваться.

«Начинать проще всего с повседневных дел: поручить персональному агенту вроде GigaAgent почту, календарь, сбор дайджестов. Когда руководитель делегирует сам, за ним подтягивается и команда», – пояснил Белевцев.

Отдельным трендом будущих лет эксперт считает межагентное взаимодействие: по мере автоматизации внутренних процессов компании будут ожидать такого же уровня взаимодействия от поставщиков и подрядчиков. «Компании, которые успешно пройдут этот путь, сильно выиграют в бизнесе у тех, кто этим путем даже не начнет идти. Потому что каждый следующий шаг происходит все быстрее и быстрее», – заявил спикер.

Когда агентов становится много, ими нужно управлять из единой системы – в «Сбере» это GigaCowork, где агентам дают поручения, запускают задачи по расписанию и событиям, подключают корпоративные системы и без кода собирают мини-приложения и дашборды. Сотрудники различных подразделений могут использовать их и делиться ими в рамках совместных рабочих пространств, уточнил спикер. «Сотрудник может утром планировать день с GigaAgent, в GigaCowork работать с ИИ-командой над задачами компании, а также самостоятельно собирать прототип нового сервиса в GigaCode», – описал Белевцев потенциальный сценарий.

Инженерия агентного бизнеса

Главным конкурентным преимуществом современных компаний становится скорость, с которой бизнес-замысел превращается в работающий результат, заявил старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов. По его словам, сегодня меняется сам подход к разработке – происходит трансформация ИТ-отрасли под воздействием ИИ. «От замысла до продукта много работы вокруг кода: собрать информацию, разобрать документы, подготовить отчет или презентацию. В GigaCode Desktop ее можно поручить агентам», – пояснил Меньшов.

Он разделяет процесс разработки на две части – формирование намерения и его реализацию. По словам спикера, человек определяет, какой продукт и с какими характеристиками необходимо создать, а ИИ-агенты постепенно берут на себя техническую реализацию этой задачи. Поэтому управлять приходится прежде всего соответствием конечного результата первоначальной задаче. Важно сравнивать поставленную задачу с тем, что в итоге было реализовано и запущено в рабочей среде, подчеркивает Меньшов.

Скорость проверки результата, по словам эксперта, становится «бутылочным горлышком» производственного процесса. ИИ-агенты способны за короткое время генерировать большие объемы программного кода, которые человек уже не может проверять вручную в том же темпе, пояснил он. Поэтому, считает Меньшов, контроль качества необходимо переносить непосредственно в процесс разработки. Для этого требования к безопасности, надежности и аудиту заранее формализуются в виде правил, которые агенты учитывают при создании кода. Такой подход позволяет автоматически проверять результат и передавать в эксплуатацию код, соответствующий заданным требованиям. В той же логике на платформе GitVerse появились агентный конвейер, автоматизирующий отдельные этапы разработки, и каталог готовых навыков для ИИ-агентов, рассказал Меньшов.

«Сбер» распространяет описанный подход и на эксплуатацию созданных решений, объединяя разработку и дальнейшее сопровождение в единый цикл, добавил спикер. Одним из показателей такой системы он называет контролируемость действий ИИ-агентов.

Фундамент агентной экономики

Старший вице-президент, руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» Сбербанка Антон Фролов также представил GigaChat 3.5 Reasoning. Это российская генеративная ИИ-модель, способная, по словам спикера, выполнять задачи, требующие рассуждения. Как уточнил Фролов, модель сначала строит план, проверяет, исправляет ошибки и только потом отвечает. В ряде задач, утверждает спикер, она превосходит китайские модели Qwen 3.5 и DeepSeek V4 Flash.

Российские компании уже тестируют агентные решения и масштабируют пилотные проекты, рассказали участники конференции. Управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации банка «Дом.РФ» Николай Козак подчеркнул, что именно личный опыт – ключ к вовлечению команды: когда коллеги видят, как руководитель работает с агентом, у них «зажигаются огоньки» в глазах.

Генеральный директор «Группы Астра» Илья Сивцев рассказал, что в повседневной деятельности использует ИИ для разных задач. В частности, для поиска информации, сбора аналитики, подготовки презентаций, в том числе для совета директоров. Благодаря этому дни работы теперь сокращаются до часов, а иногда и минут, утверждает спикер. По его словам, в компании создана специальная платформа для ИИ-разработки «Астра Код», которая позволяет повысить эффективность работы.

«Алроса» создала корпоративную инфраструктуру для применения инструментов искусственного интеллекта в процессах компании на основе отечественного гибридного облака, рассказал директор по информационным технологиям компании Вадим Желтухин. Он ожидает ощутимого эффекта от применения ИИ не только в классических «документальных» задачах и процессах, но и в области геологоразведки, управления надежностью и оптимизации параметров производственного оборудования. При этом сегодня компания не готова доверить агентам вопросы, напрямую влияющие на безопасность производственных процессов, отметил спикер.

Компания «Апатит» (входит в структуру «ФосАгро») тестирует ИИ-агента, который может управлять производством по выпуску минеральных удобрений, рассказал генеральный директор компании Денис Новиков. Опытно-промышленная эксплуатация продукта запланирована на начало 2027 г., уточнил он.

«Аэрофлот» совместно со Сбербанком тестирует сценарий, при котором ИИ-агент помогает клиенту оформить в рамках одной покупки авиабилет и другие услуги, необходимые для поездки, рассказал директор по ИТ авиаперевозчика Денис Попов. По его словам, авиакомпания уже фиксирует рост числа обращений к ее сайту со стороны ИИ-агентов. Как отметил спикер, это создает для бизнеса новую задачу: как сохранять взаимодействие с клиентом, если часть пути к покупке проходит через посредника в виде ИИ-агента.