Сфера: технологии
Зрелость тренда: зарождающийся
ИИ-агенты становятся новым интерфейсом между задачами и результатом
тренд-радар
В отличие от обычных ассистентов на основе генеративного ИИ, агенты способны действовать проактивно, принимать решения и выполнять задачи с помощью сторонних инструментов.
Почему это важно для бизнеса
Для B2B-компаний ИИ-агенты станут не просто новым инструментом, а ключевым фактором конкурентоспособности. Их внедрение требует пересмотра процессов, но увеличивает скорость и качество операций. Те, кто начнет работать с агентами сейчас, получат стратегическое преимущество.
Подробнее о тренде
2025 год — год ИИ-агентов. Технология выходит на массовое коммерческое использование: есть рыночные продукты на основе ИИ-агентов и даже отдельные узконаправленные маркетплейсы.
В России тоже запущены проекты, которые как минимум позиционируются как ИИ-агенты, способные автономно выполнять сложные цепочки задач. Технологические лидеры в РФ обещают представить собственных агентов в течение 2025 года.
Агентский ИИ обещает внести в процессы иной уровень автоматизации. Если обычный генеративный ИИ встраивается в операционку как второй пилот, то ИИ-агент автоматизирует целые цепочки бизнес-процессов и становится интерфейсом между задачей и результатом, заменяя команду сотрудников. В будущем такая автоматизация может даже изменить понимание рабочих команд — они станут гибридными, состоящими из людей и ИИ-агентов.
Сейчас компаниям предстоит определить место агентов в своих бизнес-процессах. И даже организации, которые после бума ChatGPT успешно адаптировали генеративный ИИ, могут оказаться не готовы к следующему шагу.
Сигналы изменений
Инвестиции в стартапы: $ 3,8 млрд — привлекли стартапы в сфере агентского ИИ в 2024 году (данные CB Insights)
Проникновение ИИ-агентов в 33% корпоративных программных приложений ожидается к 2028 году (прогноз Gartner)
Внедрение не только отдельных продуктов, но и маркетплейсов решений. Salesforce в марте 2025 года запустил AgentExchange — маркетплейс ИИ-агентов для разных задач. Среди провайдеров, которые там разместились, — Google Cloud, DocuSign, Box и Workday. На август 2025 года в маркетплейсе доступно 77 агентов.
Агенты в B2B. На рынке есть и агенты специально для B2B-задач — такого представила китайская Alibaba. Бизнес описывает продукт, который хочет производить — агент готовит план по выпуску этого продукта, прорабатывает дизайн, находит и проверяет поставщиков.
Формируется российский рынок агентов. На момент написания отчета своих ИИ-агентов готовятся представить Сбер (это будет система из 17 ИИ-агентов для предпринимателей), Яндекс (агентские функции в Алисе и Яндекс Браузере, агент для работы с данными и другие), МТС, билайн и другие технологические бизнесы. Большинство этих решений уже как минимум проходят стадию тестирования внутри самих компаний или у групп клиентов.
Примеры использования
Walmart объявил о запуске четырех ИИ-агентов: для покупателей, поставщиков и рекламодателей, сотрудников, IT-специалистов.
Агент для покупателей Sparky уже доступен в приложении ритейлера. Он может организовать покупки по сложным сценариям — например, закупить все нужное для переезда в новую квартиру. Запуск агентов — часть стратегии Walmart «Agentic Future», в которой автономные цифровые помощники становятся ядром всей экосистемы ритейлера.
Энергетическая компания AES использует ИИ-агентов для автоматизации и оптимизации аудита энергетической безопасности.
Агенты обрабатывают документы, структурируют промышленные данные, выявляют аномалии и формируют черновик отчета. Эксперт-человек теперь подключается только на заключительном этапе, чтобы проверить и утвердить результат.
Это сократило затраты на аудит на 99%, уменьшило время аудита с 14 дней до одного часа и повысило его точность на 10−20%.
Что стоит за трендом
Сейчас ключевые драйверы внедрения — FOMO и высокие ожидания от технологии. ИИ-агенты обещают новый уровень автоматизации, новые бизнес-модели и новые подходы к созданию ценности.
McKinsey полагает, что технология ИИ-агентов поможет решить так называемый «парадокс генеративного ИИ» — ситуацию, когда многие внедрили ИИ-инструменты, но не научились получать от них реальную отдачу и влиять на финансовые результаты.
Этот парадокс возник из-за деления ИИ-решений на «горизонтальные» (внедряемые по всей компании, легкие в использовании, но с неясной ценностью) и «вертикальные» (специфичные для определенных бизнес-процессов, с легко измеримой ценностью, но сложным внедрением).
ИИ-агенты смогут устранить или хотя бы сгладить недостатки вертикальных и горизонтальных инструментов и усилить их преимущества.
Почему все может не сработать
Организации не смогут эффективно внедрить ИИ-агентов. Основная сложность — не в технологиях, а в неподготовленности организаций. Компаниям будет сложно интегрировать агентов с существующими системами, выставить подходящие ограничения по безопасности, обеспечить немалые (еще больше, чем у обычного генеративного ИИ!) вычислительные мощности.
Исследование CIO это подтверждают: 37% руководителей считают интеграцию ИИ-агентов в рабочие процессы чрезвычайно сложной.
Сама технология может оказать не такой эффективной, как ожидается. Например ИИ-исследователи Андрей Карпати и Баладжи Сринивасан отмечают, что главная проблема ИИ-агентов сегодня — не генерация, а проверка результатов. Карпати называет это «verification gap»: LLM быстро создает контент, но верификация кода и текста требует логики и точности. Пока это узкое место не пройдено, ИИ-агенты нуждаются в постоянном надзоре.
Что делать бизнесу
Появление новых инструментов на рынке — время для экспериментов. Попробуйте разобраться, где в ваших процессах агенты принесут наибольшую пользу с наименьшими усилиями.
Но не стоит ожидать моментальных результатов — внедрять ИИ-агентов кратно сложнее, чем обычный генеративный ИИ. Будьте готовы, что для отдачи рано или поздно потребуется фундаментальная перестройка бизнес-процессов.
Сейчас технология агентского ИИ на пике завышенных ожиданий (по терминологии Gartner) — за ней традиционно следует этап разочарования, а далее, если повезет — выход на так называемое плато эффективности.
Компаниям, которые протестировали технологию на ранних этапах и верно сформировали свои ожидания, будет проще провести трансформацию, когда (если) плато эффективности будет достигнуто.
Вопрос на который стоит ответить:
Как нам нужно будет изменить привычные модели взаимодействия, распределения задач, оценки сотрудников, когда мы будем работать вместе с ИИ-агентами?
Связанные тренды
