Агентный ИИ: следующая ступень зрелости искусственного интеллекта в бизнесе

Что происходит?

В 2025 году искусственный интеллект в России переживает качественный скачок. Мы наблюдаем переход от "умных" скриптов и ассистентов к агентным ИИ-системам — автономным цифровым агентам, которые способны:

• Ставить перед собой цели, анализируя состояние среды и бизнес-приоритеты;
• Достигать целей, меняя собственную стратегию по мере изменения обстоятельств;
• Взаимодействовать с другими агентами и сервисами для достижения результатов.

Это не просто развитие старых решений — это новая парадигма. Если раньше ИИ решал заранее заданные задачи (например, “предскажи спрос” или “составь расписание”), то теперь он сам определяет, что нужно делать, с кем коммуницировать и как действовать в условиях неопределённости.

Почему это важно?

Развитие агентного ИИ — это ключ к созданию по-настоящему интеллектуальной цифровой инфраструктуры, в которой автоматизация выходит за пределы повторяющихся операций. Выделим ключевые особенности:

1. Автономность

Агент не ждёт команды от человека, он может самостоятельно:

• запускать процессы на основе сигналов из внешней среды;
• корректировать курс при изменении данных;
• взаимодействовать с другими системами по API или через внутренние протоколы.

Пример: логистический ИИ в крупной торговой сети сам анализирует доступность водителей, состояние дорог и остатки на складах и предлагает (или реализует) оптимальные маршруты и графики поставок.

2. Адаптивность

Такие ИИ могут учиться на лету. Им не нужен полный переобученный пайплайн — они встраивают поведенческие паттерны в свою архитектуру, формируя поведенческие "рефлексы".

Пример: в финансовых системах агент может замечать нестандартное поведение клиента и адаптировать кредитную политику или маркетинговое предложение без вмешательства аналитика.

3. Контекстуальность

В отличие от обычных ML-моделей, агентный ИИ учитывает множество факторов — от погодных условий до активности конкурентов и KPI отдела продаж. Он работает не с данными, а с живыми ситуациями.

Пример: в службе поддержки агент анализирует не только запрос клиента, но и его историю покупок, поведение на сайте, настроение в голосе — и выбирает оптимальную тактику общения.

Вызовы, о которых нужно говорить честно

Невозможно внедрять столь комплексные системы без осознания ограничений и рисков. Сегодня агентный ИИ сталкивается с рядом вызовов:

1. Дефицит квалифицированных кадров

Системы подобного уровня требуют глубоких знаний в области:

• распределённых вычислений;
• когнитивных архитектур;
• взаимодействия агентов в среде (multi-agent environments);
• прикладной этики.

В России подобных специалистов пока очень мало — и спрос сильно превышает предложение.

2. Правовая серая зона

Кто несёт ответственность за решение, принятое ИИ, если оно повлекло убытки или привело к нарушению закона?

• Должны ли ИИ-агенты иметь юридический статус?
• Может ли бизнес делегировать критические решения не-человеческой системе?
• Что делать, если агенты взаимодействуют с внешними системами без одобрения человека?

Российское законодательство пока не даёт внятных ответов на эти вопросы.

3. Низкий уровень доверия бизнеса

Даже в технологических компаниях существует барьер:

• страх потери контроля;
• опасения за репутационные риски;
• отсутствие культуры доверия к автономным системам.

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13203 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

Многие руководители предпочитают традиционные системы с управляемыми "чёрными ящиками", чем ИИ, который может "думать" иначе, чем человек.

Наш взгляд как ИТ-компании

Мы уже работаем с прототипами агентных решений внутри наших корпоративных продуктов. Особенно высок потенциал в следующих сценариях:

1. Интеллектуальный поиск и поддержка

Агент способен:

• искать ответы не по шаблонам, а на основе понимания сути запроса;
• учитывать тональность клиента и его предыдущие обращения;
• сам связываться с другими отделами или ИТ-сервисами для решения кейса.

2. Приоритизация задач в бэкофисе

Внутренний ИИ может сам определять, какие задачи требуют срочного внимания:

• перераспределяет входящие заявки;
• анализирует влияние задач на финальные бизнес-метрики;
• синхронизирует приоритеты между департаментами.

3. Управление информационным потоком

Агент следит за:

• поступающей информацией из разных каналов (почта, CRM, ERP);
• делает выводы о перегрузке или "слепых зонах";
• предлагает автоматизацию процессов или “узких горлышек”.

Это не просто ассистент — это цифровой операционный директор.

Куда это всё идёт?

Мы уверены, что агентный ИИ — это не хайп, а естественная эволюция информационных систем. Но его повсеместное внедрение требует:

Развития Open Source-инициатив

Как это было с LLM (например, с моделью SberGigaChat), открытые разработки позволят ускорить проникновение агентных архитектур в SMB-сегмент.

Участия государства

Нужны рамочные регуляции, которые не задушат инновации, но дадут бизнесу юридическую уверенность: можно внедрять — безопасно и предсказуемо.

Массового обучения

Вузы и EdTech должны уже сегодня вводить в программы обучение multi-agent архитектурам, адаптивному управлению и архитектуре поведения цифровых агентов.

Заключение

Агентный ИИ — это не “модный инструмент”, а реальный бизнес-рычаг. Компании, которые научатся использовать его уже сейчас, получат неоспоримое конкурентное преимущество:

• в скорости принятия решений;
• в гибкости процессов;
• в способности масштабировать бизнес без увеличения штата.

Как ИТ-компания, мы не просто наблюдаем за трендом — мы формируем его. И уверены: агентный ИИ — это не будущее. Это — настоящее.