ИИ-агенты по-русски: крупный бизнес прячет разработки внутри компаний, готовых продуктов на рынке нет

Российские разработчики почти не выводят готовых ИИ-агентов на открытый рынок. Крупные корпорации строят интеллектуальных помощников только для собственных задач, а внешним заказчикам предлагают лишь платформы-конструкторы для самостоятельной сборки. Причина такого положения дел, по оценкам аналитиков, кроется в специфике корпоративного спроса, а не в технологическом отставании.

Данные исследования компании «Яков и партнеры» показали, что готовых коробочных решений в этом сегменте на отечественном рынке практически нет. В мировой практике ситуация выглядит иначе — около 39% программных продуктов в сфере искусственного интеллекта уже приходится на агентные системы, способные самостоятельно выполнять поставленные задачи без постоянного контроля оператора, сообщает «Коммерсант».

Российские вендоры предлагают заказчикам преимущественно инструменты для конструирования собственных агентов, чат-ботов и интеллектуальных ассистентов под отраслевые задачи. Архитектура этих платформ соответствует современным требованиям, но финальную систему компании собирают сами, подгоняя её под свои бизнес-процессы. Готовый продукт в привычном понимании отсутствует, а его роль выполняет набор конструктора с открытыми возможностями настройки.

Интересно, что автономность отличает ИИ-агента от привычных чат-ботов — программа не просто отвечает на вопросы, а сама последовательно выполняет действия в цифровой или физической среде для достижения заданной цели.

Советник компании «Яков и партнеры» Сергей Кобелев считает, что отсутствие готовых российских продуктов не говорит о технологическом отставании. Интеллектуальные агенты уже работают, но существуют преимущественно как внутренние разработки крупных корпораций. Они создаются под конкретные задачи бизнеса и практически не превращаются в коммерческие продукты для внешнего рынка. Для российских пользователей это означает ограниченный выбор — доступ к продвинутым решениям получают только сотрудники самих корпораций-разработчиков, а сторонние компании остаются с полуфабрикатами.

Объём российского рынка корпоративных ИИ-агентов в 2026 году аналитики оценивают примерно в 30 млрд рублей. Мировой рынок подобных решений уже достиг около 7,8 млрд долларов. К 2030 году совокупный эффект от внедрения искусственного интеллекта способен принести российской экономике от 7,9 до 12,8 трлн рублей — приблизительно 5,5% валового внутреннего продукта страны. Применение генеративного ИИ позволит компаниям увеличить показатель EBITDA примерно на 4%.

Наиболее зрелые проекты сосредоточены в нескольких отраслях:

• банковский сектор и подразделения разработки программного обеспечения внутри финансовых организаций;
• маркетинговые и коммуникационные службы крупных корпораций;
• металлургические предприятия с большим объёмом рутинных процессов.

Сельское хозяйство, транспортная сфера, автомобилестроение, химическая промышленность и машиностроение пока остаются практически в стороне от новой технологической волны. Примеры полноценных ИИ-агентов в этих сегментах отечественной экономики почти отсутствуют, а внедрения носят единичный характер.

Стоит обратить внимание — по имеющимся оценкам, в России сейчас эксплуатируется не более десяти тысяч ускорителей уровня Nvidia A100 или сопоставимого класса, а к 2030 году потребуется свыше 70 тысяч подобных устройств.

Развитию направления мешают давно известные ограничения. Острый дефицит производительных графических ускорителей аналитики называют одной из самых серьёзных проблем. Давление создают также нехватка квалифицированных инженеров, высокая стоимость лицензий, расходы на вычислительную инфраструктуру и значительные затраты на оплату труда команд разработки.

В компании «Яндекс» считают, что рынок развивается активно. Через платформу Yandex AI Studio российские организации уже создали свыше 30 тысяч ИИ-агентов, большинство подобных проектов применяется внутри компаний для автоматизации собственных процессов. До конца сентября «Яндекс» планирует представить универсального корпоративного ИИ-агента, способного взять на себя почти половину повседневных офисных задач сотрудников. Компания МТС ситуацию не прокомментировала.

Партнёр Zarya Ventures Александр Пономарев объясняет отсутствие массовых готовых продуктов высокой индивидуальностью корпоративных процессов. Практически каждая крупная организация использует собственную ИТ-инфраструктуру, а интеграция с устаревшими системами требует большого объёма доработок. Разработчикам выгоднее выпускать платформы-конструкторы, позволяющие заказчикам самостоятельно адаптировать интеллектуальных агентов под существующую инфраструктуру. Для российских пользователей корпоративных сервисов это оборачивается разной скоростью появления удобных цифровых функций у разных компаний.

Директор по развитию бизнеса Just AI Светлана Захарова отметила, что агентные технологии приносят ощутимую пользу лишь тем компаниям, которые готовы последовательно менять внутренние процессы, модернизировать инфраструктуру и выстраивать полноценную работу с корпоративными данными. Иначе даже самые современные интеллектуальные решения рискуют остаться просто программным модулем без заметного влияния на эффективность бизнеса.

Ранее сообщалось, что администрация президента США Дональда Трампа ввела ограничения на импорт новых моделей китайских гуманоидных и четвероногих роботов, а также подключаемых силовых инверторов. Власти США объясняют решение стремлением снизить риски кибершпионажа, возможного саботажа и технологической зависимости при развитии национальной инфраструктуры искусственного интеллекта. Соответствующие меры опубликованы Федеральной комиссией по связи США и являются частью курса на усиление контроля над критически важными технологиями.

По мнению редакции CISOCLUB, закрытая модель развития агентных систем в российских корпорациях создаёт очевидный перекос — технологии зреют, а внешний рынок остаётся без зрелых продуктов. Внутренние разработки крупных компаний не проходят публичной проверки на устойчивость и безопасность, что затрудняет накопление отраслевой экспертизы по защите таких систем.

Дефицит вычислительных мощностей превращается в структурное ограничение, влияющее на скорость реакции индустрии на атаки против ИИ-моделей. Средний и малый бизнес, лишённый доступа к готовым коробочным решениям, вынужден собирать агентов из конструкторов без должных практик безопасной разработки. Ситуация требует появления открытых стандартов и коммерческих продуктов с прозрачной моделью защиты данных.