Цифровая экономика. Агентные системы сами определяют задачи и решают их

Петербургский международный экономический форум – площадка, где обсуждаются новые тренды в экономике, определяются перспективы и формулируются смыслы. На полях форума первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин поделился своим видением роли и перспектив набирающей ныне обороты агентной экономики.

Следующий этап

«Когда мы говорим об агентной экономике, речь идёт о следующем этапе развития цифровой экономики, - считает Ведяхин. – Искусственный интеллект начинает выполнять не отдельные команды человека, а сложные многоэтапные задачи. Ещё недавно ИИ в основном помогал человеку: анализировал данные, искал информацию, генерировал текст или изображения. Сейчас происходит переход от «ИИ как интерфейса» к «ИИ как цифровому исполнителю». Агентные системы способны самостоятельно планировать задачи, работать с внешними сервисами и выполнять комплексные операции».

Эти новые способности перестраивают бизнес-процессы и управление. Многие операции, как пояснил Ведяхин, ускоряются, а многие решения принимаются автоматически, что даёт человеку больше времени для стратегических задач.

«Мы в Сбере видим это и по практическому спросу со стороны корпоративных клиентов: компании уже переходят от экспериментов к внедрению полноценных AI-платформ, включая решения класса ГигаЧат Бизнес (GigaChat Enterprise), которые позволяют безопасно интегрировать генеративный ИИ и агентные сценарии в реальные бизнес-процессы», - отметил Ведяхин.

Компании, по его словам, ждут от ИИ уже не экспериментов, а роста производительности, ускорения процессов и измеримого экономического эффекта. А потому переходят от пилотных AI-решений к системному внедрению таких технологий.

Агент вместо приложения

Первый зампредседателя правления Сбера убеждён, что в агентной экономике со временем может сформироваться модель, которую он назвал «агент вместо приложения». Что это означает?

Пользователь ставит задачу, а ИИ-агент самостоятельно выбирает инструменты для её решения, взаимодействует с необходимыми для этого сервисами и доводит процесс до результата. Это меняет сам принцип работы цифровых рынков – компании начинают переходить от продажи отдельных сервисов к предоставлению готового результата. Они понимают, что их клиентам важен не набор функций, а быстрое и персонализированное решение задачи с минимальным участием человека.

Другая тенденция – появление так называемых AI-native компаний. Речь идёт о бизнесах, изначально построенных вокруг ИИ и агентных систем. Они способны быстрее масштабироваться, потому что аналитика, поддержка, документооборот и разработка во многом выполняются автономными системами.

Скорость увеличивается

«Главный эффект от внедрения агентных систем связан не только с автоматизацией отдельных операций, а с изменением скорости работы компаний. Агентные системы позволяют быстрее анализировать данные, готовить сценарии решений и координировать процессы внутри организаций», - говорит Ведяхин.

Наиболее зрелые сценарии сегодня, по его мнению, связаны с разработкой программного обеспечения, клиентским сервисом, аналитикой и внутренними корпоративными процессами. К примеру, разработчикам искусственный интеллект помогает уже не только генерировать код, но и тестировать разрабатываемые ими решения, находить в них ошибки, а также готовить документацию и сопровождать проекты.

Если же говорить об управленческих процессах, то во многих крупных компаниях они долгое время были ограничены количеством сотрудников, временем на согласование и обработку информации. Внедряемые ныне агентные системы начинают сокращать этот цикл, давая возможность быстрее реагировать на изменения рынка. Кроме того, можно масштабировать какие-то операции или проекты без пропорционального роста нагрузки на сотрудников.

«В крупных экосистемах вроде Сбера ИИ уже встроен во внутреннюю технологическую среду. Генеративные модели и агентные системы используются в разработке, аналитике, клиентских сервисах и ряде внутренних процессов. Так, с помощью AI-инструментов уже создаётся более 50% кода, а экономический эффект от внедрения генеративного ИИ за прошлый год превысил 50 миллиардов рублей. К 2026 году ожидается его рост до 100 миллиардов», - сообщил Ведяхин.

Прогнозы и условие

Финансовая сфера, по его прогнозу, относится к тем секторам экономики, где быстрее всего будет проявляться эффект от агентных технологий. Другие сектора – это государственные услуги, здравоохранение, промышленность, транспорт и логистика. Все они характеризуются большим объёмом данных и значительным количеством повторяющихся процессов.

Ещё один прогноз: развитие агентного ИИ может усиливать концентрацию рынка вокруг крупнейших платформ.

«Для работы агентных систем нужна гораздо более сложная инфраструктура, чем для обычных цифровых сервисов. Если традиционное приложение выполняет одну конкретную функцию, то ИИ-агенту необходим доступ к данным, вычислительным ресурсам, корпоративным системам, внешним сервисам и инструментам взаимодействия с пользователем. Поэтому рынок и движется от отдельных AI-продуктов к платформенной модели», - объяснил Ведяхин.

Конкуренция, заключает он, начинает происходить уже не между отдельными приложениями, а между экосистемами, внутри которых агентные системы могут полноценно работать и взаимодействовать друг с другом. Преимущество получают компании, обладающие масштабными инфраструктурой и данными, собственной технологической средой и большой пользовательской базой.

Но при этом открываются новые возможности и для других игроков – снижается порог запуска многих цифровых сервисов, появляются новые специализированные решения и ниши. Поэтому, скорее всего, мы увидим одновременно два процесса, считает Ведяхин. Кроме усиления крупных платформ – рост количества новых AI-native компаний, которые будут строить бизнес вокруг агентных моделей.

Есть, правда, важное условие для развития агентной экономики – это готовность бизнеса выстраивать процессы вокруг ИИ, то есть его способность быстро внедрять новые модели в реальную экономику. И если сейчас она ещё не сильно выражена, то к 2028 году, по прогнозам Gartner, 60% крупных предприятий в мире встроят ИИ-агентов в ядро своих бизнес-моделей.

КСТАТИ

AI-платформы превратились уже в элемент базовой инфраструктуры бизнеса. Когда-то таким элементом становился интернет, потом – облачные технологии, мобильные экосистемы. Теперь наличие собственных AI-платформ и сильной инженерной школы -- важнейшее преимущество для бизнеса.

У России в этом смысле хорошие стартовые позиции: сильные математическая и инженерная школы, высокий уровень цифровизации ряда отраслей, развитые финансовые и государственные сервисы, а также большой внутренний рынок для внедрения AI-решений.

Крупные российские компании уже используют генеративный ИИ, однако необходимой инфраструктурой обеспечены полностью пока немногие. Основными ограничениями для дальнейшего роста пока остаются вычислительные мощности, скорость внедрения технологий и дефицит специалистов.