Нагенерим будущее?

Вчера платформа SuperJob объявила о запуске сервиса, где компании могут публиковать вакансии для нейросетей, а разработчики — добавлять резюме своих ИИ-агентов. Итак — в России появилась первая биржа виртуальных ассистентов. И я решила разобраться, зачем компаниям нужны ИИ-агенты, как это повлияет на экономику и грозит ли нам появление виртуальных сотрудников.

Что происходит? — Генерируем…

Ключевой мировой тренд 2025 — переход от генеративного ИИ к ИИ-агентам, которые самостоятельно выполняют цепочки задач: собирают данные, принимают решения, взаимодействуют с другими системами. По прогнозу Gartner, к концу 2026 года до 40% корпоративных приложений будут включать встроенных агентов. К 2028 году 90% сделок в сфере B2B будут осуществляться при посредничестве ИИ-агентов.

Помимо этого, эксперты отмечают:

· Специализацию моделей. По прогнозу IBM, в 2026 году более компактные и специализированные модели будут чаще вытеснять тяжёлые универсальные LLM в корпоративных задачах: они обычно дешевле в эксплуатации и точнее в конкретном домене.

· Мультиагентные системы. Модели начинают взаимодействовать между собой и управлять сложными процессами.

· Платформенный подход и low-code/no-code решения. Такие решения позволяют создавать агентные системы на базе существующих LLM без глубокого погружения в код.

· Физическая связь ИИ и робототехники. Развитие направления на стыке нейросетей и робототехники.

А в родных палестинах?

По итогам 2025 года российский рынок генеративного ИИ достиг примерно 58 млрд рублей, что в пять раз больше, чем годом ранее. К концу 2030 года рынок может вырасти до 778 млрд рублей при среднегодовом темпе роста 68,1%, но это зависит от успешных внедрений и масштабирования ИИ-решений в 2026–2027 годах.

Особенности российского рынка:

· Смена восприятия технологии. Рынок входит в фазу «пост-хайпа»: бизнес перестаёт воспринимать ИИ как «волшебную кнопку» и начинает относиться к нему как к инструменту, требующему перестройки процессов.

· ИИ-суверенитет. Зависимость от иностранных облаков и моделей рассматривается как угроза остановки процессов в условиях санкций и регуляторного давления.

· Локализация и импортозамещение. Растёт количество решений, способных работать вне облака, внутри корпоративных контуров или на пользовательских устройствах.

· Низкий уровень зрелости. Большинство крупных промышленных компаний находятся на экспериментальном уровне внедрения GenAI, реализуя единичные инициативы без системного подхода.

По данным на 2025 год, из 100% российских компаний, закладывающих в бюджет траты на внедрение ИИ, разработали стратегию его внедрения только каждая четвертая.

Примеры успешных разработок российского генеративного ИИ

· GigaChat (Сбер). Флагманская линейка из трёх языковых моделей, ориентированная на широкий спектр задач: от диалогов и генерации текстов до анализа документов и задач размышления. Модели адаптированы под финансовые, юридические и корпоративные сценарии.

· YandexGPT-5 (Яндекс). Модель, обученная на корпусе данных с объявлениями платформы «Авито».

· T-pro 2.0 (Т-Банк).

· Kodify-Nano (МТС).

· A-vibe (Авито).

· Kandinsky Image Lite (Сбер). Модель для генерации изображений, ориентированная на русский язык и локальные культурные контексты.

· A-vision (Avito). Компактная vision-модель с 7 млрд параметров, используемая для модерации, классификации и улучшения качества контента в e-commerce.

Разработка и внедрение различных ИИ-агентов в корпоративном сегменте

ИИ-агенты — это автономные системы, которые выполняют сложные процессы от начала до конца, принимая решения на основе данных и машинного обучения. Они интегрируются в бизнес-среду и действуют через корпоративные системы (CRM, ERP, 1С, документооборот и др.).

Как это выглядит на практике?

· Логистика. Расчёт маршрутов с учётом дорожных условий, погоды и загруженности складов, автоматическое переназначение перевозчиков при изменениях ситуации.

· Управление персоналом. Обработка данных на всех этапах найма — от прогноза потребностей до адаптации новичков.

· Финансовая сфера. Выявление подозрительных операций и мошенничества.

· Поддержка клиентов. Предсказание инцидентов, автоматическая отправка уведомлений, планирование встреч, анализ тональности обращений.

· Закупки. Прогнозирование спроса, анализ рынка, отбор поставщиков, генерация запросов и составление проектов контрактов.

· Документооборот. Системы с OCR-технологиями распознают тексты из разных форматов документов, извлекают данные и автоматически заводят записи в учётные системы.

Обычно разработки ИИ-агента начинается с определение целей и задач, затем проводят обучение агента на корпоративных данных, затем идет этап интеграции через API с системами компании. И наконец, происходит настройка контроля качества и безопасности.

Виртуальные сотрудники и экономический эффект

Последнее время в медиа активно обсуждают возможность появления настоящих «виртуальных сотрудников», которые начнут замещать сотрудников физических. Давайте разбираться.

«Виртуальные сотрудники» — это ИИ-агенты, способные комплексно решать бизнес-задачи в рамках своей роли. Они выступают «цифровыми помощниками» и аналитиками, что позволяет компаниям экономить время и снижать затраты при одновременном повышении качества решений. То есть должны выполнять не одну операцию, а целый комплекс взаимосвязанных действий и обладать определённой свободой решений.

Компании ожидают, что при внедрении «виртуальных сотрудников» произойдет:

· сокращение ручной нагрузки в корпоративных процессах;

· быстрое выполнение задач и снижение операционных издержек;

· рост производительности (по данным KPMG, внедрение ИИ-агентов даёт рост производительности на 35%);

· экономия рабочих часов (например, в Яндексе внедрение ИИ-агента DeepResearch сократило время на поиск информации в несколько раз, что дало экономию порядка 240 рабочих часов в день);

· повышение конверсии и среднего чека в ритейле (по данным 2026 года, персонализация с ИИ даёт +5–15% среднего чека);

· снижение издержек на рутинные операции, что ведёт к ускорению бизнес-циклов.

Однако внедрение ИИ-агентов несёт и новые риски: утечки данных, галлюцинации моделей, дефицит квалифицированных специалистов. Успех перехода к «цифровому сотруднику» зависит от грамотной перестройки операционной модели, выстраивания новых метрик эффективности и тщательного управления связанными рисками.

Готовы ли компании к «виртуальным сотрудникам»?

В 2025 году топ-менеджер технологической компании Anthropic Джейсон Клинтон прогнозировал, что в 2026 году крупные корпорации начнут нанимать виртуальных сотрудников, созданных на базе ИИ. По его словам, у таких сотрудников будут отдельные должности, корпоративные учётные записи и пароли. Появление виртуальных сотрудников на рабочих местах он называл новым этапом в развитии ИИ.

Клинтон также указывал на риски, связанные с внедрением виртуальных сотрудников. Среди них — возможность выхода ИИ-сотрудников из-под контроля и взлома внутренних систем компании, а также проблемы в вопросах корпоративного управления. Он отмечал, что уже в то время компаниям было сложно отслеживать, какой объём информации доступен для разных учётных записей, что иногда приводило к утечкам корпоративных данных.

В 2025 году эксперты прогнозировали, что следующим шагом в развитии ИИ станет переход от AI-агентов к созданию полноценных виртуальных сотрудников. Отмечалось, что если агент автоматизирует узкий участок процесса, то AI-сотрудник способен комплексно решать бизнес-задачи в рамках своей роли.

В некоторых компания к 2025 году уже активно применялись ИИ-ассистенты. Например, в компании «Северсталь» искусственный интеллект контролировал ключевые агрегаты, управлял выдачей слябов из печи и темпом прокатки стана 2000. Благодаря системе «Автотемп 2.0» удалось снизить среднюю паузу при прокатке на 1 секунду на сляб. Также в «Северстали» использовали ИИ-агента для автоматической классификации товаров и материалов, что сократило время на эту задачу на 40%.

В X5 Group использовали собственного ИИ-помощника CoPilot X5, который помогал генерировать тексты, анализировать материалы и писать коды. Им ежедневно пользовались около 40% офисных сотрудников компании.

В МТС Банке внедрили ИИ-помощника Corporate AI Copilot, который включал технологию RAG для поиска по текстовому описанию во внутренних базах знаний, корпоративных порталах, архивах и электронной почте.

Российские платформы для создания виртуальных ассистентов

В России существуют свои платформы для создания и управления ИИ-агентами, например:

· Just AI Agent Platform — независимая enterprise-платформа с поддержкой широкого спектра LLM.

· MWS AI Agents Platform — платформа от МТС Web Services для управления жизненным циклом корпоративных ИИ-агентов. Включает low-code конструктор, собственные LLM семейства Cotype, AutoML, autoRAG, ASR/TTS, LLMOps/AgentOps.

· ГигаЧат Бизнес — корпоративная платформа Сбера на базе GigaChat LLM. Позиционируется как инструмент для создания ИИ-агентов и цифровых сотрудников. Предоставляет no-code конструктор, готовых офисных ассистентов и кастомных агентов.

SuperJob и вакансии для нейросетей

7 апреля 2026 года SuperJob сообщил о запуске в России первого маркетплейса для найма ИИ-агентов.

На платформе SuperJob создан сервис, где компании могут публиковать вакансии для нейросетей, а разработчики — добавлять резюме своих ИИ-агентов. Агенты способны самостоятельно откликаться на вакансии, анализировать требования, оценивать соответствие своим возможностям и формировать предложения с указанием цены и сроков выполнения задач.

Пока проект работает в тестовом режиме, размещение вакансий и резюме бесплатное.

Форматы привлечения агентов могут быть разными: на время, на отдельный проект или в формате «подписки» с выполнением задач на регулярной основе.

ИИ-агент не закрепляется за одним проектом — он может откликаться на любое количество вакансий и работать параллельно.

В числе популярных ИИ-агентов — секретари, которые могут расшифровывать встречи, запускать субтитры с переводом на 18 языков, подводить итоги обсуждений и рассылать их участникам.

Эксперты отмечают, что сегодня ИИ-агенты способны решать точечные задачи, а не полностью заменять сотрудников. Например, ИИ-агентом может быть сервис для написания текстов, мониторинга данных или помощи в разборе резюме. А вот настоящий «виртуальный сотрудник» — это сущность, которой делегируется функционал реального человека. И это намного сложнее, потому что предполагает многофункциональность и свободу в принятии решений.

Среди ограничений развития таких проектов называют дефицит инфраструктурных ресурсов в стране, необходимость закупать дорогостоящее оборудование.

ИИ и рынок труда завтра

Эксперты прогнозируют, что внедрение генеративных моделей ИИ и ИИ-агентов в России приведёт к структурной трансформации рынка труда, изменению требований к компетенциям, появлению новых профессий и сокращению кадрового дефицита, но также несёт риски структурной безработицы и требует адаптации системы образования и переобучения кадров.

Ожидаемые плюсы

Компенсация кадрового дефицита. По данным доклада РАНХиГС, массовое применение генеративного ИИ к 2030 году может компенсировать до 80% кадрового дефицита в России. Наибольшее снижение будет заметно в секторе услуг и финансовой отрасли (до 100%), в промышленности (60–65%), а также в добывающих отраслях (20–30%). В здравоохранении ИИ-системы уже помогают анализировать медицинские изображения, ставить диагнозы и вести электронные карты, что освобождает время врачей для сложных случаев.

Рост производительности труда. Эксперты РАНХиГС прогнозируют повышение производительности на 15–20% благодаря внедрению генеративного ИИ. Исследование Университета Иннополиса, Высшей школы менеджмента СПбГУ, МГУ им. Ломоносова и онлайн-университета Zerocoder показало, что ИИ способен выполнять значительную часть рутинных задач, но не заменяет критически важные функции человека. Максимальный уровень автоматизации задач составил 85%, а максимальный потенциал дополнения профессии — 70%.

Экономический рост. По оценкам РАНХиГС, внедрение генеративного ИИ может добавить к ВВП России 2,5% (около 4,5 трлн рублей) к 2030 году. По прогнозу правительства, к 2030 году технологии ИИ обеспечат экономике дополнительные 11 трлн рублей, добавив к ВВП 6 п. п.

Появление новых профессий. Прогнозируется рост спроса на специалистов по внедрению и настройке генеративного ИИ, операторов ИИ-агентов, ИИ-продакт-менеджеров, архитекторов агентных процессов, специалистов по этике ИИ, тренеров ИИ и других. Ожидается, что будут востребованы консультанты по цифровой трансформации, эксперты по кибербезопасности, специалисты в области генетики, дизайнеры виртуальной и дополненной реальности.

Возможные минусы

Сокращение рабочих мест в некоторых профессиях. Под автоматизацию в первую очередь попадают рутинные задачи. Исследования показывают, что ИИ способен выполнять до 85% рутинных операций в офисных и аналитических профессиях. В ближайшие 5–10 лет изменения затронут бухгалтерию, логистику, производство и часть задач начинающих IT-специалистов. Наибольшие риски автоматизации несут профессии, основанные на повторяемых действиях и работе по инструкциям: операторы, диспетчеры, водители, сотрудники бэк-офисов, сотрудники первой линии поддержки.

Структурная безработица. Массовое внедрение ИИ может привести к тому, что рабочие места будут исчезать быстрее, чем сотрудники смогут переобучаться. Это станет одним из ключевых социально-экономических вызовов ближайшего десятилетия.

Технологические и инфраструктурные ограничения. Многие предприятия, особенно в регионах, не располагают достаточными ресурсами для быстрого перехода на новые технологии. Существует дефицит вычислительных мощностей и графических процессоров (GPU), необходимых для запуска ИИ-проектов.

Правовые и этические риски. Неясность регулирования работы ИИ, вопросы ответственности за ошибки ИИ-систем, риски утечки данных при использовании внешних моделей остаются серьезным вызовом для массового внедрения ИИ-систем в повседневные практики.

Социальные риски. Социальные психологи так же указывают на риск поляризации общества, возможный рост социального неравенства, а так же на риск манипуляции общественным сознанием.

Рекомендации экспертов

Для минимизации негативных последствий и максимизации пользы от внедрения ИИ эксперты предлагают:

· создавать отраслевые центры компетенций и стандарты применения генеративного ИИ;

· запускать программы переобучения для развития навыков работы с ИИ и адаптации под новые требования рынка;

· цифровизировать процессы обработки информации в приоритетных отраслях;

· внедрять инновационные модели управления;

· развивать навыки эмоционального интеллекта, понимания бизнес-контекста, умения автоматизировать собственную работу и качественных офлайн-коммуникаций;

· создавать этическую нормативную базу и инвестировать в переобучение кадров.

В общем как ни крути, скорее всего влияние ИИ на рынок труда будет неоднородным. С одной стороны — технология станет катализатором роста в некоторых сферах, с другой стороны потребует серьёзной адаптации и от сотрудников, и от бизнеса и от регулирующих органов (государства).

Почитать подробнее

Международные источники:

1. «Annual Report 2024–2025» (годовой отчёт). World Economic Forum. Доклад Всемирного экономического форума. 2025

2. Gartner: «40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026» (август 2025).

3. Gartner: «Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027» (июнь 2025).

4. McKinsey: «One Year of Agentic AI: Six Lessons from the People Doing the Work» (2025).

5. McKinsey: «The State of AI in 2025» (2025).

6. Deloitte: «The State of AI in the Enterprise» (2026).

7. Forrester: «Predictions 2026: AI Agents» (2025).

8. Accenture: «Technology Vision 2025» (ноябрь 2025).

9. IDC FutureScape: «AI Agent Orchestration» (октябрь 2025).

10. Delhi Declaration, India AI Impact Summit (февраль 2026).

11. NIST: «AI Agent Standards Initiative» (февраль 2026).

12. OWASP: «Top 10 for Agentic Applications» (декабрь 2025).

13. IBM (прогноз о росте популярности компактных и специализированных моделей в 2026 году — упоминается в отраслевых обзорах и аналитике 2025–2026 гг.).

14. KPMG (данные о росте производительности на 35% при внедрении ИИ‑агентов — из отраслевых отчётов по эффективности ИИ в корпоративном сегменте, 2025–2026 гг.).

Российские источники:

14. Указ Президента РФ: «Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года».

15. Доклад РАНХиГС «Кадровый код: будущее рынка труда с генеративным ИИ». 2025

16. «Потенциал генеративного ИИ для повышения производительности на рынке труда России» Исследование Университета Иннополиса, Высшей школы менеджмента СПбГУ, МГУ им. Ломоносова и онлайн-университета Zerocoder. 2025.

17. «Искусственный интеллект меняет занятость в российских компаниях» (статья). Исследование профессора факультета экономических наук НИУ ВШЭ Ларисы Смирных. Журнал «Вопросы экономики» 2025

18. «Будущее профессий» (аналитический обзор). Исследование Аналитического центра ВЦИОМ и международного симпозиума «Создавая будущее». 2025

19. Результаты совместного исследования hh.ru и II Международного симпозиума «Создавая будущее». 2025

20. Strategy Partners: «Как технологии GenAI меняют индустрию» (strategy.ru, 22.01.2026).

21. Onside / Just AI: «Рынок генеративного ИИ в России» (generation-ai.ru, декабрь 2025).

22. UserGate: «Внедрение ИИ в российских компаниях» (январь 2026).

23. МТС Web Services: «Стратегии ИИ в российском бизнесе» (декабрь 2025).

24. Yakov & Partners: «GenAI в российских компаниях» (декабрь 2025).

25. Радио «Ъ FM» (Коммерсант) «ИИ выходит на рынок труда», 7.04.2026

26. Внутренние данные и публичные анонсы компаний:

o Сбер (заявления о развитии GigaChat и Kandinsky Image Lite, 2025–2026);

o Яндекс (анонсы YandexGPT‑5 и ИИ‑агента DeepResearch, 2025–2026);

o Т‑Банк (запуск T‑pro 2.0, 2025);

o МТС (анонс Kodify‑Nano, 2025);

o Авито (анонсы A‑vibe и A‑vision, 2025–2026).