ИИ-агенты для бизнеса: когда генеративных нейросетей уже недостаточно - Волга Ньюс
ИИ-агенты для бизнеса: когда генеративных нейросетей уже недостаточно
19.03.2026 14:58
САМАРА. 19 МАРТА. ВОЛГА НЬЮС.
Читали:
795
Версия для печати
Если вы нашли ошибку в тексте - выделите ее и нажмите
CTR+Enter
За последние три года искусственный интеллект прошел путь, на который у других технологий уходили десятилетия.
Массовое проникновение нейросетей в повседневную жизнь началось 3 года назад. Интерес к ИИ "подогрел"
студент
, написавший диплом с помощью ChatGPT в начале 2023 года. Эта история послужила катализатором для государственного и академического регулирования ИИ. А также расколола общественность на сторонников и противников нейросетей: одни считали ИИ злом, поскольку генерации часто выдавали ошибки и "галлюцинации"; другие видели в нем будущее и понимали, что через некоторое время нейросети полностью поменяют уклад жизни наравне с появлением интернета и мобильной связи. И последние оказались правы.
В 2024 году началось массовое обновление генеративных нейросетей: они стали лучше держать контекст, предлагать более осмысленный ход решения, решать сложные математические и логические задачи. Меньше чем за год, нейросети превратились из "так себе" инструмента в верного помощника по рутинным задачам, в том числе и бизнесе: разработать анализ и оценку маркетинг-стратегии, создание пошагового плана с большим количеством переменных и даже увидеть ход рассуждения нейросети. Такие "мыслящие" языковые модели стали предтечей к появлению первых ИИ-агентов и вайбкод-инструментов, о который много говорят последний год.
Вместе с этим изменилось и ожидание пользователей: рынок начал смещаться от запроса "быстро сгенерируй" к "разберись и предложи готовый результат". Этому способствовало в начале 2025 года появление вайбкодинга — программирования по текстовому запросу к ИИ-системе, которая переводит привычную речь в строчки кода. Если привычные нейросети помогают решать конкретную задачу, например, по составлению текста, транскрибации видео или обработке документа, то вайбкод-инструменты выполняют цепочку последовательных действий по одному запросу: могут бронировать отель, делать "оптовую" генерацию карточек товаров на маркетплейсах или анализировать сразу пакет документов, вычленяя общие закономерности, ошибки или паттерны.
Переход от моделей с открытыми рассуждениями к вайбкоду занял несколько месяцев — супер быстро в масштабе развития технологий.
2026 год многие нейроэксперты считают эрой агентского ИИ, периодом перехода от ИИ-помощников к полноценным ИИ-сотрудникам. Остановимся на этом подробнее.
Чат-бот или ИИ-агент: что выбрать и причем тут вайбкодинг
Если коротко, то генеративный ИИ или чат-бот работает на закрытие конкретной задачи, когда ИИ-агент — приводит к результату через серию решений разных действий.
В их основе — создание текстового запроса на понятном вам языке.Если нужно получить быстрое решение простой задачи — генеративный ИИ с этим справится отлично. Но если цель — передать полностью процесс работы над каким-то сложным проектом, например, мобильным приложением, разработкой отдельного бота по реагированию на уникальные запросы клиентов, ChatGPT, ГигаЧат и любая другая нейросеть с этим не справятся. Такую задачу нужно поручить ИИ-агенту, который понимает даже не четкие инструкции, домысливая и достраивая формулировки за вас. Без вайбкодинга, то есть понимания человеческой речи ИИ-системой, работа ИИ-агентов была бы крайне сложной в управлении человеком. Вайб-кодинг — это пользовательский интерфейс для управления агентским ИИ. Если агент — это "двигатель", то вайб-кодинг — это "руль" или способ взаимодействия.
При этом вокруг агентов уже успело накопиться слишком много лишней магии. Их легко представить как цифровых супер сотрудников, которые вот-вот заменят команду целиком. На практике картина гораздо адекватнее. Агент не отменяет человека, а трансформирует его роль. Человек все меньше выступает исполнителем на каждом шаге и все больше становится архитектором процесса: ставит задачу, задает ограничения, определяет критерии качества и отвечает за итог. Рутину, сборку и часть исполнения он передает системе.
Отсюда же вырос и феномен вайб-кодинга, о котором мы говорили выше. На пересечении вайб-кодинга и агентных систем происходит, возможно, один из самых важных сдвигов последних лет.
В разработку начали заходить люди, которые раньше вообще не считали ее своей территорией. Маркетолог, методист, аналитик, операционный менеджер, владелец небольшой компании — все они получили возможность собирать под свои задачи простые автоматизации, ботов и первые версии продуктов. Не через долгий заход в классическую разработку и не по принципу "когда-нибудь потом через подрядчика", а быстро и почти в режиме разговора с машиной.
Поэтому связка вайб-кодинга и агентных систем — это не просто еще один новый тренд для техно энтузиастов. Это история о том, как кастомная автоматизация постепенно становится дешевле и доступнее. Особенно в тех процессах, где много повторяемых сценариев, коммуникации и постоянных переключений между разными системами.
Посмотрим, как в бытовых и рабочих задачах можно применять ИИ-агентов.
Чтобы почувствовать разницу, достаточно представить обычную бытовую ситуацию. Допустим, вы собираетесь в поездку. Чат-бот поможет в точечных задачах: подскажет, что посмотреть в городе, напишет список вещей, предложит маршрут, поможет составить текст для бронирования — отличное подспорье. При этом ИИ-агент проанализирует даты, сверит варианты переезда, подберет и сам забронирует гостиницу по заданным параметрам, спрогнозирует и выстроит удобный маршрут, понимая дальность расстояния и локации достопримечательностей.
Таким образом, вы получаете не советчика, а полноценного партнера по организации логистики и оптимальной траектории действий во время отдыха. Экономия времени и отсутствие рутинных действий налицо.
Если взять за основу типовые задачи небольшой локальной фирмы, допустим, консалтинг-компании, то более 70% задач специалистов умственного труда уже могут закрыть генеративные ИИ: оптимизировать налоговый учет, проверки и подготовки документов, провести скоринг резюме и оценку компетенций текущей команды, составить типовые юридические документы.
Но если вы — продавец на маркетплейсе с сотнями товарных позиций, для которых нужно быстро создать отдельные карточки, спрогнозировать ценообразование, собрать описание продукта, — это многоступенчатая задача, которую решит ИИ-агент, например, Loveble или Cursor.
В случае желания разработать мобильное приложение в сжатые сроки, как прототип будущего серьезного продукта, присмотритесь к Replit Agent. Он позволяет создавать работающий сервис, например, аналог районного Avito, за 15 минут переписки.
Хороший пример в университете
"Зерокодер"
, с основателем которого мы
говорили
в начале года. В середине прошлого года в компании выстроили целую ИИ-экосистему, работающую с помощью вайбкод-решений: ИИ-куратор для клиентского сервиса, ИИ-консьерж для консультаций с топ-руководителями, ИИ-консультант для технической службы и ИИ-менеджер в отделе продаж, — все эти сервисы ускоряют работу команд в среднем на 60% и экономят порядка 500 тысяч рублей на расширении штата, онбординге и подключении к корпоративным сервисам. Отдельно стоит выделить ИИ-менеджера Ульяну — виртуального помощника, который отвечает на базовые вопросы и при необходимости передает диалог сотруднику отдела. Она помогает генерировать компании до 5 млн рублей выручки. Поток обращений увеличивается, и университету "Зерокодер" не приходится каждый раз срочно нанимать людей, а затем так же срочно решать, что делать с перегруженной структурой, когда сезон заканчивается.
С точки зрения оптимизации работы, применение ИИ-агентов предприятиям МСП может заменить 1-2 сотрудников на джун-позициях с минимальным надзором за работой системы одним специалистом с навыками промпт-инжиниринга.
Из этого можно сделать вывод: агентные системы особенно хорошо работают там, где есть большой поток обращений, повторяемые сценарии и высокая цена каждой лишней минуты.
Какие параметры учитывать перед внедрением ИИ-агента
Прежде всего стоит обратить внимание на две вещи:
сколько задач делает сотрудник и сколько времени уходит на одну единицу работы до и после внедрения;
как меняется выручка или прибыль на одного человека. Если команда остается того же размера, а объем полезной работы растет, значит, ИИ встроен в процесс правильно.
Для собственника эта логика важна сразу по нескольким причинам.
Во-первых, бизнес получает шанс расти без супер быстрого роста фонда оплаты труда.
Во-вторых, снижается зависимость от рынка найма, где сильных специалистов по-прежнему не хватает.
Наконец, компания начинает превращать разрозненные ручные действия в воспроизводимый процесс: то, что раньше держалось на нескольких сильных сотрудниках, постепенно автоматизируется, а возможности управления и измерения эффекта растут. Плюс высвобождается время команды для решения более дорогих задач.
Если есть цель привлечь инвестиции в свой проект, технологичный бизнес имеет больше шансов на успех. Для инвестора логика роста проекта основана на стабильном росте финансовой прибыли, качественно-количественном расширении штата при минимальных издержках. Для стартапа крайне важно грамотно распределять бюджет, трудовые ресурсы, привлекать первых клиентов и строить понятный прогноз по росту бизнеса. Это проще сделать с агентским ИИ, поскольку бизнес будет легче масштабировать повторяемые процессы, точнее выстраивать операционную деятельность и четче строить стратегические прогнозы и планы по упаковке, запуску или перестройке решений.
Инвестор это понимает изначально, и скорее вложится в проект, где рутина уже отдана ИИ, а сложные стратегические решения остаются за человеком. Ценность автоматизации резко возрастает: она влияет не на одну локальную функцию, а на саму модель роста компании.
Цена внедрения ИИ-агента в бизнес
Если оценивать более масштабно экономический эффект от внедрения ИИ-агентов в бизнес, то экономия будет в млн рублей.
Когда в бизнесе говорят о стоимости внедрения ИИ-агента, чаще всего смешивают две разные вещи: цену самой технологии и цену ее встраивания в реальный процесс. А это принципиально разные уровни расходов. Важно понимать, что агент — это не просто доступ к модели. В рабочую систему входят память, базы знаний, менеджеры задач, интеграции с внешними сервисами, логика оркестрации, то есть управления моделями, и контроль качества. Поэтому финальная стоимость почти никогда не сводится к подписке на одну платформу.
Если компания берет готовую платформу, входной чек будет вполне адекватным: Например, у Microsoft Copilot Studio базовая модель оплаты устроена через пакет кредитов: компания заранее покупает 25 000 кредитов за 200 долларов, это около 16 тысяч рублей в месяц, а дальше агент расходует эти кредиты по мере работы. Чем больше действий он выполняет и чем сложнее сценарий, тем быстрее расходуется пакет.
Но это только каркас. Настоящие расходы начинаются дальше: интеграция, настройка сценария, права доступа, тестирование, безопасность, поддержка. Именно поэтому один и тот же агент может стоить компании несколько сотен долларов в месяц как пилот и уже десятки тысяч долларов как рабочее внедрение.
Эта логика подтверждается и международными исследованиями. PwC, международная сеть консалтинговых фирм, изучала реальный бизнес-эффект от внедрения ИИ-агентов. В исследовании по
AI agents
говорится, что среди компаний, которые внедряют ИИ-агентов, 66% сообщают о росте продуктивности, 57% — о снижении затрат, 55% — об ускорении принятия решений, 54% — об улучшении клиентского опыта. Это как раз те метрики, на которые инвестор смотрит в первую очередь.
И неочевидное преимущество тут в изменении качества самой системы. Когда компания умеет стандартизировать кусок процесса, измерять его и масштабировать, она становится более предсказуемой. А предсказуемость — одна из самых недооцененных форм привлекательности бизнеса.
Как грамотно проводить автоматизацию своего бизнеса?
Начинать стоит с высшего руководства. Автоматизацию важно проводить "сверху вниз", тогда коллеги будут верить в успех затеи, понимать важность и целесообразность решения не только на уровне ускорения своей работы, но и целой компании, в которой можно и дальше расти и развиваться.
Также начинать использовать ИИ-агентов важно начинать с часто-повторяющихся процессов. И постепенно "раскатывать" их работу на другие задачи и отделы.
Не стоит пускать работу ИИ-агента на самотек. Кураторство человеком необходимо, проще выделить одну штатную единицу под такой тип задач, предварительно обучив его на курсах по промпт-инжинирингу или вайб-кодингу, например, в "Зерокодер", нежели тратить сотни тысяч рублей на работу подрядчиков. Они не будут знать всей "внутренней кухни" бизнеса, что заведомо ведет к неполной оценке ситуации и прогнозируемой результативности.
Создавайте ограничения: ИИ-агенту важно прописать инструкцию, какие параметры или действия ему нельзя вносить, например, давать скидку на все продукты в 50%; изолировать базы данных с определенными личными контактами клиентов; в каком тоне вести диалог и т. д.
Чтобы автоматизация процессов, будь вы индивидуальный или бизнес-предприниматель, прошла более гладко, команда университета "Зерокодер" подготовила для всех читателей нашего медиа подборку готовых промптов, которые можно использовать и адаптировать для генеративного и агентского ИИ.
Промпт для анализа клиентской базы:
Ты — эксперт-аналитик в [указать сферу]. Проанализируй клиентскую базу из [указать число, например: "10 000 записей"] по параметрам: [перечисли параметры, например: "возраст, регион, частота покупок, средний чек"]. Выдели 3–4 ключевых сегмента, опиши их профиль. Для каждого сегмента предложи 1–2 персонализированных маркетинговых действия.
Формат: таблица + краткий текст.
Промпт для исследования конкурентов и трендов:
Представь, что ты аналитик социальных медиа. Проведи анализ конкурентной среды в нише [ниша] и выдели 10 актуальных трендов, которые можно использовать для продвижения. Для каждого тренда предложи способ адаптации под бренд [название бренда] с учетом его особенностей: [особенности]. Укажи потенциальные риски и возможности.
Промпт для проверки фактов:
Ты — эксперт-аналитик. Я — [подробно укажите проблему, с которой вы столкнулись, с указанием контекста]. Проанализируй прилагаемый документ и определи все фактические утверждения, сделанные автором. Проверь точность этих утверждений с помощью надежных внешних источников. По каждому утверждению дай краткий отчет о его обоснованности, включая ссылки на источники. Укажи на любые несоответствия или подтверждения, обнаруженные в процессе проверки. Я хочу, чтобы ты [подробно, с примерами, опишите, какой результат вы хотите получить].
Промпт для анализа финансовой отчётности:
Ты — финансовый аналитик с 10-летним опытом. Проанализируй финансовую отчётность компании [название компании] (P&L, баланс, ДДС) за [укажи годы], данные приложены в файле.
Задачи:
Составь таблицу с ключевыми показателями: выручка, EBITDA, чистая прибыль, активы, обязательства, денежный поток.
Определи основные тренды: где рост, где падение.
Укажи ключевые изменения: например, рост долга или снижение маржи.
Дай рекомендации руководству: на что обратить внимание в первую очередь.
Формат: таблица + аналитический вывод.
Промпт для создания чек-листа для проверки типовых договоров:
Ты — методист в области права, создающий инструменты для повышения эффективности юридической работы.
Контекст: Юридическому отделу требуется стандартизированный чек-лист для быстрой проверки [тип договоров] в сфере [отрасль деятельности].
Задачи: определи обязательные элементы, которые должны присутствовать в договоре; выдели типичные проблемные зоны для данного типа договоров; создай систему оценки критичности выявленных недостатков; предусмотри специфические требования для [отрасль]; включи контрольные вопросы для финальной проверки.
Формат вывода: Структурированный чек-лист с разделами по областям проверки, где каждый пункт содержит вопрос, критерий оценки и рекомендуемые действия при выявлении проблем.
Вход / Регистрация
Популярные материалы
Читаемое
Комментируемое
сегодня
неделя
месяц
Топ 100
Гид потребителя
Что делать, если укусил клещ: пошаговая инструкция без паники
Участникам СВО дадут землю: карта
Россиян "подсадили" на цифровые платформы
Что будет с ценами на мясо
Смягчили норматив по парковкам в ЖК
Как Самару избавят от пробок
Обзор коттеджных поселков у Самары
Врачи рассказали, как восстановить кожу и волосы после зимы
Весеннее пробуждение сада: советы агронома, как подготовить участок к новому сезону
Как застроят Безымянку
У Волги построят башни: эскизы
Новая парковка в аэропорту
На Южном шоссе построят развязки
Тариф на платную парковку
Мусорный тариф увеличили до 790 рублей
Последние комментарии
Дмитрий Донской
02 декабря 2024 16:57
Игорь Матвеев: "Технические специалисты, обладающие знаниями в области ИТ-технологий, востребованнее, чем программисты"
Специалист по радиосвязи легко осваивает проводную связь, тогда как проводнику сложнее разобраться в радиосвязи. И это факт!
Fairy C
05 октября 2023 16:46
Антон Крамаров (SmaSS Technologies): "В условиях импортозамещения российские идеи и разработки получают второй шанс"
Берег в Рождествено у людей украл
Глеб Галушкин
02 июня 2023 18:06
Антон Крамаров (SmaSS Technologies): "В условиях импортозамещения российские идеи и разработки получают второй шанс"
Только в своих «мудрых» речах Антон почему-то умалчивает, как по-свински поступил с работниками своей команды. Что «предупредил» людей о закрытии за две недели до роспуска команды. Уговорил написать увольнение по собственному желанию, клятвенно обещая выплатить всё после продажи интеллектуальной собственности. Потом исчез, и своих денег мы ждём до сих пор
Анатолий Илларионов
13 октября 2018 06:06
"Прибывалка.63" вышла в финал престижного всероссийского конкурса "ПРОФ-IT.2018"
Прибывалка63 умерла после появления в Самаре Яндекс.Транспорт
Анатолий Илларионов
13 октября 2018 06:02
Для стадиона "Самара Арена" разработано приложение с 3D-картой и аудиогидом
Всё написали, кроме того как называется приложение
Фото на сайте
В Самаре прошла ИТ-конференция "Импульс Т1"
Консорциум "Интегра-С" создает виртуальный 4D-мир с объективной реальностью
Резиденты технопарка "Жигулевская долина" создают "мобильный офис" с широкими возможностями
Все фотогалереи
Новости раздела
От локализации к комплексному развитию: "Газпромнефть - Цифровые решения" и Т1 расширяют сотрудничество в области разработки корпоративных платформ
16 июня 2026 09:26
Комплекс ИИ-моделей GeoAI помогает принимать решения на основе данных о состоянии территорий
16 июня 2026 09:13
ИТ-холдинг Т1 перевел "Титан-Полимер" в режим налогового мониторинга
15 июня 2026 17:34
Абоненты Т2 могут обменивать минуты и гигабайты на билеты "Аэроэкспресса"
11 июня 2026 18:18
В России стартует Гига-Арт - фестиваль ИИ-искусства для каждого
11 июня 2026 16:14
ИТ-холдинг Т1 и ITFB Group создали цифровых сотрудников для бизнес-процессов
10 июня 2026 16:52
"Пилар" начнет прогнозировать размещение на опорах
10 июня 2026 15:05
ГК "Титан" и Билайн Big Data & AI внедрили ИИ-систему управления железнодорожной логистикой в Омске
10 июня 2026 12:22
Сергей Цикалюк на ПМЭФ: важно сформировать перечень требований к компаниям по информационной безопасности
09 июня 2026 17:09
Т2 запустила сервис переводов за границу
08 июня 2026 17:25
Т2 и Аэрофлот будут развивать связь и цифровые сервисы на борту воздушных судов
08 июня 2026 15:28
Проект оператора связи признан самым инновационным по версии "BPM-проект года"
08 июня 2026 15:16
AI Journey на ПМЭФ: От чат-бота к "цифровому коллеге"
08 июня 2026 11:14
АВТОВАЗ и Билайн договорились о сотрудничестве в сфере цифровизации и автоматизации
05 июня 2026 18:59
Фактически ИИ становится новой управленческой инфраструктурой
05 июня 2026 17:44
Цифровой двойник: новая эра обмана
05 июня 2026 17:41
Т1, ВТБ и РЖД поместили ИИ в квантовый криптоанклав
05 июня 2026 17:09
РЖД и Билайн будут совместно внедрять сервисы технологии квантовых коммуникаций
05 июня 2026 16:00
Фонд "Московский инновационный кластер" совместно с ИТ-холдингом Т1 будут вместе поддерживать технологическое предпринимательство
05 июня 2026 13:27
T2 и Локо-Банк обезопасят финансовые услуги при помощи ИИ
05 июня 2026 10:10
ИТ-холдинг Т1 сократил время развертывания платформы "Модус" до двух часов
04 июня 2026 19:10
T2 и Фонд "Сколково" внедрят ИИ в системы управления и мониторинга сети
04 июня 2026 18:19
ДОМ.РФ и Билайн договорились о сотрудничестве на ПМЭФ
04 июня 2026 17:29
Сбер представил первый в России оптический вычислитель для задач ИИ
04 июня 2026 16:43
Т2 и ДОМ.РФ договорились о развитии инновационных клиентских коммуникаций
04 июня 2026 14:53
"Киберпацан" Билайна поможет "Кибербабушке" бороться с телефонными мошенниками
04 июня 2026 13:31
Разработчики представили голосового помощника на якутском языке
04 июня 2026 12:24
Билайн обеспечит ИИ-технологиями крупнейшего ТВ-оператора в России
04 июня 2026 11:41
Бойкот бонусному фроду: T2 и Х5 усилят защиту программ лояльности
04 июня 2026 11:22
Билайн Big Data & AI и GPTunneL объявили о стратегическом партнёрстве на ПМЭФ-2026
03 июня 2026 20:39
Т2 и VK расширяют сотрудничество в сфере больших данных и рекламных технологий
03 июня 2026 17:01
Каждый второй работодатель в России уже внедрил ИИ в работу
03 июня 2026 14:54
Все новости
Индексы ВолгаНьюс
популярность
Популярность
- количество посещений публикаций с упоминанием субъекта за определенный период времени.
Общие
Персоны
Организации
неделя
месяц
год
Топ 100
Индексы ВолгаНьюс
активность
Активность
- количество публикаций с упоминанием субъекта за определенный период времени.
Общие
Персоны
Организации
неделя
месяц
год
Топ 100
Архив
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
23
24
25
26
27
28
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
2
3
4
5
Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия
Политики конфиденциальности
в соответствии с законодательством РФ.
Хорошо, спасибо