Как автономные ИИ-агенты превращаются в стратегических партнеров бизнеса

Если раньше мы говорили об ИИ как об «инструменте» или «ассистенте», то теперь на сцену выходят автономные ИИ-агенты (Autonomous AI Agents, AAI) — системы, способные самостоятельно воспринимать окружение, ставить внутренние цели, планировать многошаговые действия, исполнять их и адаптироваться на основе полученного опыта.

Эта эволюция — не просто технологический апгрейд, а смена парадигмы взаимодействия человека и машины.

Чтобы понять глубину этого перехода, предлагаю проследить путь от первых цифровых «рук» к самообучающимся «мозгам».

С чего все начиналось: «дополнительные руки» — ИИ как ускоритель человеческого труда

Первые модели анализировали исторические данные для прогноза оттока клиентов или спроса на товары, также были простые чат-боты с зашитыми сценариями и генеративные модели, которые умело креативили открытки и короткие тексты.

При этом логика работы была жестко прописана разработчиками. Система следовала алгоритму «если-то». Также ИИ был «сервисом», который нужно было «вызвать» для решения конкретной задачи. Человек ставил цель, выбирал инструмент и интерпретировал результат. Помните, как странно ощущалось, когда впервые ИИ написал сам, чтобы спросить, как дела?

Системы были разрозненными. CRM, ERP, аналитические платформы не общались между собой, и существовали программы-переходники, а также кудесники-айти-специалисты, которые создавали связки.

ИИ на тот момент не решал проблемы, а создавал новые. К примеру, маркетолог, используя прогноз из PAI-системы, вручную переносил его в медиапланер, а затем оценивал результат в дашборде. ИИ ускорял отдельные этапы, но не процесс в целом.

И хотя на том этапе основная ценность ИИ заключалась в оптимизации затрат и снижении рутинной нагрузки, даже такие решения внедрялись с осторожностью: менее 40% российских компаний были готовы к их использованию, ожидая снижения рисков и появления кадров (данные РУССОФТ по 2025).

ИИ был «дополнительными руками», но мозг и координация оставались исключительно человеческой прерогативой. 

Переходный этап: «цифровая система» — генеративный ИИ и взвешенная автоматизация

Переломным моментом стал прорыв в области больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ (GAI). Системы показали способность не просто анализировать, но и создавать новый контент — тексты, код, изображения, музыкальные фрагменты. Было много споров относительно того, что означает копирование, а что — вдохновение. Мы с командой наблюдали несколько разных решений судов по схожим искам.

Однако такие изменения открыли дорогу к качественно иному уровню автоматизации.

Так, модели научились работать с неструктурированными данными (письмами, транскриптами переговоров, соцсетями) и читать между строк, а также нативно отвечать.

Теперь один инструмент мог одновременно учитывать данные о клиенте из CRM, оценивать рыночные и креативные тренды, принимать во внимание бюджетные ограничения и формировать персонализированное коммерческое предложение.

Появились платформы, способные связать разные сервисы через API. Например, система могла автоматически:

• проанализировать соцсети на предмет упоминаний бренда (NLP),
• сгенерировать ответный пост (GAI),
• согласовать его с юристом через чат,
• опубликовать в нужное время и проанализировать вовлеченность.

Как писало издание «Коммерсантъ» в обзоре корпоративных ИИ-решений, в 2024–2025 годах крупнейшие игроки — Microsoft, Salesforce, SAP — сделали ставку именно на такую сквозную, интеллектуальную и многофакторную автоматизацию.

Dynamics 365 создала «когнитивных агентов» для продаж и цепочек поставок, Salesforce представила платформу Agentforce, которая быстро и бесшовно интегрирует LLM с данными компании для мониторинга и автономной коррекции процессов. 

Технология перестала быть просто инструментом; она стала цифровой системой, в которую были «встроены» экспертные знания и процессы принятия решений. Человек перешел от оперативного управления к тактическому контролю и постановке целей. 

Новый виток: «автономные агенты» — от исполнения к целеполаганию и эволюции

Текущий этап, который только начинается в 2026, стирает последнюю грань — необходимость постоянного человеческого контроля. Автономные ИИ-агенты — это система взаимодействующих цифровых помощников, обладающих внутренней архитектурой, делающей их работу схожей с когнитивными процессами.

Такая архитектура современного AAI включает четыре уровня:

• Восприятие: компьютерное зрение, NLP, сенсоры — для сбора и структурирования данных из мира.
• Когнитивный: «мозг» агента, где с помощью обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), мета-обучения и планирования вырабатываются решения.
• Действия: выполнение решений — от отправки команды API до управления физическим роботом.
• Память и адаптация: накопление опыта, рефлексия, обновление внутренних моделей мира для постоянного улучшения.

Ключевое отличие от предыдущих фаз заключается в способности к целенаправленным, многошаговым действиям в условиях неопределенности без инструкций

Например, если дать AAI общую цель «максимизировать прибыль от продукта X в регионе Y», он сможет:

• изучить рынок, соцсети, отзывы, данные конкурентов;
• выявить незанятую нишу, спрогнозировать спрос, рассчитать оптимальную цену, разработать креативную концепцию;
• запустить и настроить рекламные каналы, сгенерировать и разместить контент, вести переговоры с партнерами по дистрибуции через чат-ботов;
• в реальном времени мониторить KPI, тестировать гипотезы, перераспределять бюджет и фиксировать успешные паттерны в своей памяти для будущего использования.

Российский рынок также включается в гонку по автономным системам для бизнеса. Российские ученые из ФНС и МГТУ им. Баумана разработали метод, ускоряющий настройку языковых моделей под конкретные бизнес-задачи на 40%, что снижает критический барьер для внедрения. Однако пока в России агенты чаще создаются «под ключ» для конкретных задач крупного бизнеса, а их уровень автономности в массовых продуктах пока отстает от западных аналогов.

Уверены, что, несмотря на опасения, переход к агентному ИИ произойдет до конца 2027 года, так как он будет обусловлен не только технологическим любопытством, но и жесткими экономическими императивами.

• Научное исследование эмпирически доказало, что внедрение AAI напрямую влияет на рост ROI, причем прямой эффект достигает +72%, а косвенный (через вовлеченность клиентов) — +61%. (Alquda et al., 2026)
• В условиях турбулентности, описанных в совместном исследовании Т1 и РУССОФТ, способность принимать решения на основе данных в реальном времени становится конкурентным преимуществом. 73% специалистов отмечают увеличение скорости выполнения задач как главный плюс ИИ (опрос «Ингейт», 2025).

С чем мы при этом можем столкнуться?

1. Нарушение безопасности. Gartner прогнозирует, что к 2028 году до 25% корпоративных нарушений безопасности будут связаны с неправильным использованием ИИ-агентов. Каскадные ошибки в цепочке автономных решений могут иметь масштабные последствия.
2. Доверие. Опрос Ингейт за 2025 год показал, что 42% специалистов в России не доверяют решениям ИИ без контроля. Ключевой вопрос — ответственность: кто виноват, если автономный торговый агент совершит убыточную сделку?
3. Этические риски. Алгоритмическая предвзятость, манипуляция поведением, вытеснение труда (особенно интеллектуального) и проблема ценностей — как гарантировать, что цели ИИ-агента останутся созвучными человеческим ценностям?

Полагаем, что для решения таких задач требуется стандартизация (как в случае нашей инициативы по ИИ-консультантам для МСП), обучение и создание надежных регуляторных рамок как каркаса трансформации.

В нем автономные ИИ-агенты превратятся из сложных технологий в инфраструктурную основу бизнеса, подобно электричеству или интернету. А главным конкурентным преимуществом компаний станет не обладание самими агентами, а культура и экспертиза эффективного управления ими — умение ставить амбициозные цели, интегрировать их в рабочие процессы и, что самое важное, доверять, сохраняя конечный контроль. Итогом этой эволюции станет не эра машин, а эра беспрецедентно усиленного человеческого потенциала.