Конец эпохи софта: как ИИ-агенты меняют бизнес-архитектуру

На форуме Data Fusion представители ИТ-холдинга Т1, Московской биржи и Positive Technologies обсудили интеграцию автономных ИИ-агентов в бизнес-процессы. Участники дискуссии пришли к выводу, что технология переросла стадию простых ассистентов и начинает диктовать новые правила разработки ПО и корпоративного управления.

ИИ-агенты перестали быть просто надстройкой над нейросетями и начали полноценно встраиваться в офисную среду. По словам Сергея Голицына, руководителя направления ИИ в холдинге Т1, в компании уже работают мультиагентные системы, которые самостоятельно распределяют задачи, находят решения и проверяют их, закрывая полный цикл создания продукта. Основной вызов сегодня — определить границы делегирования полномочий таким «кремниевым коллегам».

От поиска к финансовым консультациям

Опыт Московской биржи показывает, что эволюция технологии неизбежно ведет к пересмотру интерфейсов. Игорь Алутин, старший управляющий директор площадки, отметил, что проект FinGPT прошел путь от открытых источников к жестко заданным сценариям ради точности данных. Сейчас под агентную архитектуру перестраивают маркетплейс «Финуслуги».

Прогнозы экспертов указывают на тектонические сдвиги в поведении пользователей:

• до 50% трафика в течение года может переместиться из классических поисковиков в диалоговые интерфейсы;
• около 30% рабочего времени офисного сотрудника, занятого рутиной, может быть передано ИИ-агентам;
• внедрение интеллектуального поиска по документам способно сэкономить до 10% операционных расходов.

Михаил Алексеев из «Р7-Офис» подчеркивает, что молодое поколение специалистов уже отказывается от написания макросов в пользу запросов на естественном языке. В ближайшей перспективе каждый четвертый пользователь будет работать с таблицами и аналитикой через чат-интерфейс, получая готовые инсайты вместо массивов цифр.

Риски и «галлюцинации» алгоритмов

Несмотря на оптимизм, эксперты призывают к осторожности при внедрении автономных систем в критическую инфраструктуру. Алексей Лукацкий из Positive Technologies напоминает: любая ИИ-функция в госкорпорациях или банках автоматически попадает в контур безопасности, где ответственность не может быть размыта. Прежде чем давать агентам свободу, необходимо навести порядок в правах доступа людей.

Даниил Киреев (MWS AI) указывает на проблему «неизвестных неизвестных» и склонность моделей к галлюцинациям. Для защиты бизнес-процессов требуется многоуровневая архитектура с моделями-цензорами и автоматическим тестированием. В конечном итоге ключевым навыком менеджера станет не владение инструментами, а умение ставить цели и контролировать результат работы искусственного интеллекта.