ИИ-агентов эксперты ставят в один ряд с технологиями, которые обещают кардинальные изменения в ключевых отраслях экономики и в жизни социума - вместе с блокчейнами, стейблкоинами, 3D-печатью, специализированной робототехникой и мультиомикой. Буквально в течение пяти ближайших лет в России не останется ни одной компании из категории крупного бизнеса, не задействовавшей ИИ-агентов в своих процессах. Редакция IT-World разбирается, как выглядит сегодня отечественный рынок автономных ИИ-систем, кто возглавляет рынок разработки, в каких сферах применение ИИ-агентов видится наиболее перспективным, и что сдерживает развитие рынка.
По данным отчета Roots Analysis, мировой рынок агентов ИИ вырастет с $9,8 млрд в 2025 году до $220,9 млрд к 2035году, с CAGR в 36,55%.
Самым быстрорастущим рынком ИИ-агентов на прогнозируемый период эксперты Roots Analysis называют Азиатско-Тихоокеанский регион, в который входит и Россия.
Как прогнозируют в МТС, совокупный объем инвестиций в ИИ-агентов на глобальном рынке по трем основным направлениям - венчурный капитал, BigTech и государственные вложения – к 2030 году вырастет до $755 млрд, при среднегодовом росте на 76%.
В России завершившийся 2025 год отмечен аналитиками как период нового качественного скачка в развитии искусственного интеллекта. От ставших уже привычными чат-ботов на базе ИИ рынок эволюционирует к внедрению автономных ИИ-агентов. Правда, весьма умеренно и постепенно - по оценкам экспертов, эволюция эта на отечественном рынке пока еще на начальном этапе.
По оценкам «Группы Астра», в 2025 году объем сегмента составил 15-25 млрд рублей, или порядка 30% от общего рынка платформ ИИ. Это свидетельствует о том, что агенты стали основной точкой роста в цифровой трансформации российского бизнеса. При сохранении текущего среднегодового темпа роста на 32-35%, к 2029 году рынок ИИ-агентов должен вырасти до 45-50 млрд рублей. Это значительно превысит темпы развития других направлений ИИ и позиционирует агенты как наиболее перспективный сегмент цифровой экономики России.
*В независимом обзоре IT-World использованы данные из открытых источников, официальных пресс-релизов, а также сведения, присланные компаниями.
Чат-бот VS ИИ-агент: сходства и различия
Именно сегодня на рынке говорят о такой ключевой тенденции, как смещение значительной части инвестиций и проектов в сторону ИИ-агентов. Ряд экспертов полагает, что ИИ-агенты – эволюционная ступень в развитии чат-ботов. Во многом границы между этими понятиями могут быть размыты. Тем не менее, различий много, и они кардинальны.
У чат-бота, при всей широте его функционала, есть заранее заданный сценарий. Он ограничен диалогом с пользователем и дает ответы на поступающие от пользователя запросы. ИИ-агент руководствуется более гибким промптом – инструкцией, полученной непосредственно от пользователя. Он способен на самостоятельные действия - выполнять задания от имени пользователя или другой системы, комбинировать сценарии и функции, интегрироваться с внешними сервисами и инфраструктурой и с внутренними системами компаний, справляться со сложными задачами.
Чат бот предоставит информацию, составит рекомендации, основываясь на потребностях клиента, и предложит ему возможный сценарий (или несколько) для достижения нужного результата. ИИ агент самостоятельно и автономно преобразует исходный запрос в готовый результат, и выполнит все самостоятельно, от постановки задачи и планирования решения до его исполнения и завершения. Он готов выполнять задачи, связанные со сложным планированием и принятием решений.
Многие модели ИИ-агентов способны к самообучению, адаптации к новым условиям, анализу своего накопленного опыта, к улучшению своей производительности и принятию все более эффективных решений.
Чат-боты для различных задач используют более 987 млн пользователей по всему миру.
В наступившем 2026 году российский рынок чат-ботов, по ряду прогнозов, вырастет на 20-25%, а к 2027 году они станут основным инструментом для четверти всех компаний.
Нельзя не отметить, как весомо трансформировались чат-боты за свою историю, от концепции британского математика Алана Тьюринга и до последних моделей на базе технологии ИИ.
За небольшой отрезок времени с 2022 года – года революции, сделавшей виртуальных собеседников доступными для массовых потребителей – чат-боты успели стать привычным фоном нашей жизни, а ChatGPT, YandexGPT, Claude AI, GigaChat, Perplexity AI – самыми популярными на мировом рынке.
Еще недавно основной функцией чат-ботов были ответы на самые распространенные запросы пользователей (FAQ) и их обслуживание по заранее составленным алгоритмам.
Сегодня чат-боты присутствуют практически на каждом сайте, в мобильном приложении и в службах клиентской поддержки всех форматов. По данным экспертов, они охватывают от 70 до 80% разговоров с клиентами, завершая их без участия человека, и тем самым экономят бизнесу до 2,5 млрд рабочих часов.
Продажи, маркетинг, HR, информационные сервисы и службы клиентской поддержки – сферы, которые уже трудно представить без интеллектуальных ассистентов. Обученные на огромных массивах данных, чат-боты сегодня способны предоставить клиентам очень высокий уровень обслуживания и готовы выполнять сложные задачи. Чат-боты мультимодальны – они умеют понимать и обрабатывать фотографии, голосовые заметки и PDF-документы внутри одного диалога.
Россия: где работают ИИ-агенты
В 2025 году ИИ-агенты занимали 29% совокупного рынка ИИ в России, объем которого оценивался в 168 млрд рублей (с учетом оборудования и ПО).
В 2024 году по числу стартапов с ИИ-агентами Россия находилась на четвертом месте в мире, после США, КНР и Великобритании. Объем инвестиций в стартапы с ИИ-агентами достигал $120 млн.
Сегодня самый очевидный спрос на ИИ-агентов - от крупного бизнеса. Исследование команды «Билайн Big Data AI», обнародованное осенью 2025 года, показало, что во внедрении ИИ-агентов заинтересованы более 60% крупных российских компаний.
Интерес к ИИ-агентам в России только за прошлый год вырос в 5-7 раз, комментируют эксперты. Самые большие ожидания связаны с увеличением прибыли от внедрения технологий, с ускорением процессов и снижением числа ошибок.
Самые заметные проекты реализуются в сегментах, где есть потребность в обработке больших данных, где все сфокусировано на эффективности, оптимизации затрат, снижении операционных рисков и повышении конкурентоспособности, и где внедрение новых технологий окупается достаточно быстро.
Банки и финансы
Этот сегмент эксперты считают лидером внедрения автономных ИИ-систем, демонстрирующим особенно высокий спрос. На его долю приходится около 25% рынка автономных интеллектуальных систем.
Здесь в поле видения цифровых помощников – кредитный скоринг, кредитный мониторинг, liveness detection в биометрических системах удаленной идентификации, консультации в call-центрах, анализ потока транзакций, блокировка подозрительных операций и борьба с мошенничеством.
ИИ-оптимизация в банковской сфере: реальность или паника?
В этом сегменте доминирует in-house разработка. Крупнейшие банки (Сбер, ВТБ, Т-Банк, Альфа-Банк) предпочитают создавать собственные агентские системы силами своих R&D.
Крупнейшие разработчики и вендоры B2B-решений: Yandex Cloud, Just AI, Cognitive Technologies, Nurax.ai, «Группа Астра».
Лидеры по внедрению и по числу кейсов – крупные розничные банки (Сбер, Т-Банк, ВТБ, «Дом.РФ», МКБ) и венчурные фонды.
E-commerce и торговая розница
Автономные ИИ-агенты управляют логистикой и складскими запасами продавцов, занимаются распределением товаров в складских сетях, оптимизируют логистические маршруты, прогнозируют спрос на товары, анализируют действия конкурентов и автоматически корректируют цены, формируют заказы для поставщиков и составляют персональные подборки товаров и рекомендаций для покупателей.
Рынок электронной коммерции, основанный на ИИ, по итогам 2025 года составит $9,01 млрд, а к 2032 году превысит $41 млрд, прогнозируют в Precedence Research.
По данным Gartner, около 80% компаний в различных отраслях, включая e-com, уже сейчас используют ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов.
К 2030 году, считают в McKinsey, агенты ИИ могут автоматизировать до 14% задач в ритейле, включая поддержку клиентов и обработку заказов.
Отечественные игроки e-com активно тестируют интеллектуальных агентов, предназначенных для автономного выполнения сложных прикладных операций и внутренних задач.
Wildberries & Russ заявляла о построении агентной ИИ-архитектуры. Автономные агенты с технологиями Retrieval Augmented Generation и human-in-the-loop берут на себя задачи приоретизации и распределения ресурсов, авторазрешения обращений, ассистируют продавцам в создании контента, помогают планировать поставки, маршруты и складские сценарии и выполняет еще ряд задач.
Крупнейшие разработчики: Яндекс, Сбер, MWS AI, JVO, «Группа Астра».
Наиболее крупные кейсы по внедрению – у ведущих маркетплейсов (Wildberries & Russ, Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет, Авито) и на предприятиях торговой сети X5 Group.
Промышленность и добывающие отрасли
Здесь автономный ИИ эффективно справляется с предиктивной аналитикой данных с датчиков оборудования, определяет вероятность поломки, составляет актуальные графики техобслуживания. Оптимизация процессов добычи и переработки позволяет экономить сырье и энергоресурсы.
Еще одно важное направление для ИИ-агентов на промышленных предприятиях - контроль безопасности, соблюдение норм и правил, анализ поведения работников, прогнозирование рисков, цифровые двойники. От реагирования на уже состоявшиеся инциденты предприятия смогли перейти к превентивному их предотвращению.
Крупнейшие разработчики: Яндекс, Газпромнефть, Ctrl2GO Solutions, «Инфопро», «Росатом», Cognitive Technologies, ГК Цифра, Диасофт, Sitronics Group, «Группа Астра».
Наиболее известные кейсы – в крупнейших промышленных компаниях, в числе которых Норникель, Газпром нефть, РУСАЛ.
Медицина
ИИ-агенты уже сегодня оказывают помощь в ряде лечебных и диагностических процессов: анализируют медицинские данные пациента, изображения МРТ, КТ и данные с носимых устройств, проводят дистанционный мониторинг состояния больных, в том числе и «хронических», ставят предварительный диагноз, составляют персонализированные рекомендации по лечению и контролируют качество медицинской помощи.
Тем не менее, сходятся во мнении эксперты, полностью автономные ИИ-агенты в этой области широко востребованы вряд ли будут. Медицина – тема чувствительная. И цена ошибки здесь слишком велика. Тестирование автономного ИИ ведется идет в лечебных учреждениях Москвы и Санкт-Петербурга.
Крупнейшие разработчики: «К-Скай»,«Цельс», «Третье Мнение», «Диджитал Вижн Солюшнс», «Визионеро», Cognitive Technologies, «Группа Астра».
Транспорт
Одно из ключевых направлений для внедрения автономного ИИ. ИИ-агенты способны распознавать окружающую среду с помощью сенсоров разного рода, проводить обработку и анализ данных, управлять движением транспортного средства, следовать дорожным знакам и сигналам, распознавать инциденты и в режиме реального времени принимать информированные решения, в том числе и в сложных дорожных ситуациях. Обучение на огромных объемах данных позволяет им адаптироваться к изменяющимся условиям.
Беспилотные поезда. В московском метро проходит тестовую обкатку инновационный беспилотный метропоезд на базе модели «Москва-2024». Первые пассажиры, как планируется, смогут им воспользоваться в 2027 году, а в 2030 году для беспилотных поездов выделят отдельную ветку метро.
Беспилотные трамваи. С сентября 2025 года в Москве запущен в эксплуатацию первый в России полностью беспилотный трамвай. Модель под названием «Львенок-Москва» уже перевезла более 60 тыс. пассажиров.
Беспилотное такси. Проекты активно тестируются в Иннополисе и Москве, и тесты продлили до 2028 года. Параллельно идет работа над маршрутным планированием, компьютерным зрением и системами дистанционного контроля.
Беспилотные грузоперевозки успешно прошли тесты на трассе М-11 «Нева» еще в 2023 году. В сентябре 2024 года на этой трассе открыт беспилотный логистический коридор, в который также включены ЦКАД и автомагистраль М-12 «Восток», а к 2028 году предполагается отправить в коммерческие рейсы более 300 беспилотных грузовиков.
В октябре 2024 года Яндекс Маркет объявлял о начале эксперимента по перевозке грузов на автономном транспорте. Беспилотный грузовик совершил первую доставку из Москвы в Тулу по трассе М-4.
Роботы-доставщики выехали в первые рейсы еще в 2019 году. И сегодня трудятся, заменяя курьеров в некоторых районах Москвы, Санкт-Петербурга, Иннополиса и Сочи. Предполагается, что к концу наступившего 2026 года их будет около 3 тыс.
Крупнейшие разработчики: Яндекс, Cognitive Pilot, Группа ЦРТ, Сбер, «ЭвоКарго», Navio, «Группа Астра».
Сельское хозяйство
Здесь автономные ИИ-технологии также доказали полезность и результативность.
В ряде крупных агрохолдингов дроны самостоятельно делают посевы и отслеживают их состояние, выявляют болезни растений, распознают разные виды сорняков и т.д. Нейросеть анализирует полученные данные, вырабатывая рекомендации по поливу, обработке полей и использованию удобрений, и занимается планированием урожая.
В животноводстве – фиксируют все детали жизненных процессов животных, оценивает их состояние, рацион и условия содержания, управляет логистикой кормов.
По некоторым данным, данным, уровень цифровой зрелости сельского хозяйства в России на 2025 год достигал 60%. Системы на базе ИИ, которые можно отнести к категории «агентов» или близких к ним, используют около 10% крупнейших отечественных агрохолдингов.
Автономные ИИ-системы управления позволяют сельхозтехнике двигаться по полю без участия человека и производить почти все основные операции - обработку почвы, культивацию, сев, опрыскивание, внесение удобрений, уборку трав, уход за пропашными культурами и т.д. Технология позволяет учитывать типы и габариты прицепов и избегать столкновений с объектами и животными.
Крупнейшие разработчики: IT-холдинг Т1, ГК «Геомир». «Айтисфера» «Софт-Юниверс Лабс» Cognitive Pilot, «Группа Астра».
Крупнейшие кейсы по внедрению - Агрохолдинг «СТЕПЬ», «Мираторг», «Русагро», «Агротек», «Белая Дача».
Телеком
В сегменте подвижной связи ИИ-агенты выполняют функции голосовых помощников в сервисных службах, используются в процессах churn prevention, анализа поведения клиентов и автоматического запуска персонализированных предложений.
По оценкам Nexign, 44% российских телеком-операторов используют автономных ИИ-агентов для повышения качества клиентского сервиса. В наступившем году число коммерческих запусков ИИ-агентов для клиентской поддержки и для повышения защиты абонента значительно вырастет.
Помимо этого, ИИ-агенты автоматически перераспределяют нагрузку между вышками сотовой связи, анализируя плотность пользователей.
Крупнейшие разработчики: Just AI, ГК ЦРТ, BSS, Sistemma, «Группа Астра».
Крупнейшие кейсы по внедрению – у «Большой тройки» (МТС, Билайн, МегаФон).
Разработка ПО
Рост использования агентского ИИ при разработке софта и исправлении кода отмечен экспертами. К примеру, в блоге разработчика облачной платформы yandex.cloud размещены данные о том, что только в 3 квартале 2025 года использование кодового ассистента выросло на 50%.
В McKinsey подсчитали, что уже сегодня в большинстве корпоративных команд, выполняя до 30-50% рутинных задач. Автономные ИИ‑агенты становятся частью стандартного инженерного процесса, их внедрение помогает ежегодно экономить от $15 тыс. до $30 тыс. на одного разработчика.
ИИ агентам в сфере разработки ПО делегируют, в основном, однообразные повседневные задачи – генерацию кода и поиск ошибок в коде, создание тестов, управления процессами, проектирование архитектуры ПО, редактирование файлов, работу с документацией, поиск информации в базах знаний. Вмешательство разработчика сводится к минимуму.
При этом, подсчитали в Google Cloud/DORA, 80% разработчиков отметили рост продуктивности, а почти 60% — улучшение качества кода.
Эксперты говорят о процессе формировании в России активной экосистемы ИИ-агентов для разработки ПО.
Ключевые драйверы - крупные технологические компании, банки и исследовательские центры.
Крупнейшие R&D-проекты и кейсы в России – у Яндекса, Сбера, VK, МГТУ им. Н.Э. Баумана, «Группы Астра».
Госсектор
В рамках общей стратегии цифровой трансформации ставка на ИИ-агентов весьма серьезна.
Россия находится в фазе активного тестирования и точечного внедрения ИИ-агентов в государственном управлении. Систематизировать и ускорить этот процесс, создав общие правила игры, предложило Минцифры РФ. Летом 2025 года выступило с инициативой о проведении эксперимента по внедрению генеративного ИИ в систему госуправления, что должно повысить эффективность процессов и оптимизировать их. В обнародованном проекте постановления описаны возможные сценарии использования ИИ:
- проверка резюме соискателей вакансий в госслужбе, составление для них тестовых заданий, анализ резюме
- анализ проектов законов, поданных на рассмотрение в ГД РФ, поиск ошибок
- генерация контента и новостных лент для официальных сайтов, соблюдение брендбуков
- детектирование тематики обращений граждан, обработка типовых обращений, подготовка ответов
- управление данными, оценка достоверности информации.
Сроки проведения этого эксперимента пока еще не определены - даты будут установлены после общественного обсуждения, оценки регулирующего воздействия и других процедур.
Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года - ключевой документ, определяющий политику России в сфере ИИ – была утверждена в 2019 году, и терминов «ИИ-агенты» в ее тексте не содержится. Тем не менее, ее основные цели, принципы и направления формируют среду и предпосылки для разработки и внедрения автономных ИИ-систем.
ИИ-агенты в отечественной системе госуправления работают уже сегодня, как на федеральном, так и на региональном уровнях. Это уже текущая реальность, которая развивается в рамках концепций, заданных Национальной стратегией развития ИИ.
Самый массовый сегмент - виртуальные ассистенты на официальных сайтах министерств, ведомств и региональных порталах. Они отвечают на часто задаваемые вопросы, помогают заполнять документы, используются для первичного консультирования и навигации по услугам, используются для обработки заявлений, автоматического распознавания и верификации данных из сканов паспортов, заявлений, справок, проверки документов на наличие ошибок и противоречий.
Робот «Макс» на портале Госуслуг, самый известный сегодня виртуальный помощник - пока еще не полностью автономный агент, по уже очень и очень продвинутый бот.
В управлении госфинансами ИИ-агенты используются для анализа бюджетных данных, проверки заявок на новые расходы, выявления аномалий в тендерах, рисков нецелевого использования средств, прогнозирования поступлений.
Для ИИ в России создают штаб и единые правила игры
В управлении рисками и реагировании на угрозы - для обнаружения признаков катастрофических событий, прогнозирования чрезвычайных ситуаций и распространения опасных явлений, мониторинга эпидемиологической обстановки, планирования ресурсов и логистики.
Революция «делегирования»
Переход от чат-ботов к комплексным ИИ-агентам эксперты называют наиболее заметной тенденцией. Отечественный ИИ-рынок на пороге качественной трансформации. Движителем тренда на оптимизацию затрат бизнеса станут именно автономные ИИ-агенты и их внедрение в бизнес-процессы, которые, в перспективе, смогут значимо трансформировать ключевые отрасли экономики.
Радикально настроенные прогнозисты полагают, что ИИ-агенты практически полностью вытеснят с рынка чат-ботов, и сделают это достаточно быстро.
Мы станем свидетелями еще одной революции - от модели, в рамках которой чат-боты применяются для поиска и анализа вариантов, оставляя окончательный выбор за пользователем, экономика и социум перейдут к модели «делегирования».
Предполагается, что по итогам 2025 года уже около 40% корпоративных приложений будут включать task-specific ИИ-агентов, настроенных на решение конкретных задач.
К 2027-2028 годам рынок ИИ-агентов консолидируется вокруг крупных платформ с появлением отраслевых стандартов.
К 2030 году собственных или сторонних ИИ-агентов для поддержки внутренних процессов и для обслуживания клиентов внедрят практически все крупные компании, и через ИИ-агентов будет выполняться до 90% цифровых действий.
ИИ-агенты будут самостоятельно определять потенциальные нужды пользователей, анализируя их предыдущие действия, показатели умных устройств и другие факторы, и возьмут на себя выполнение до 90% действий пользователей в цифровой среде. И уже в течение 5-10 ближайших лет цифровые автономные агенты войдут во все сферы жизни. Их полем деятельности станет весь цифровой, а затем и физический мир. Они будут управлять бизнес-функциями и получат статус автономных субъектов экономики.
Станислав Ежов, директор по ИИ «Группы Астра»:
Сегодня на российском рынке ИИ-агентов переломный момент - переход от экспериментов к реальным промышленным решениям. «Группа Астра» развивает Тессеракт, как ответ на запрос госсектора и критической инфраструктуры: платформу, где безопасность и доверенность ИИ встроены в архитектуру. Агенты, интегрированные с корпоративными системами и защищенные полностью от утечек данных это уже не тренд, а необходимость для российского бизнеса.
Следующим шагом в развитии автономного ИИ, прогнозируют аналитики, станет переход к мультиагентным системам. ИИ-агенты будут взаимодействовать между собой, уточняя и интерпретируя данные и меняя, при необходимости, параметры моделей, позволят объединять данные из различных источников и проводить их комплексную аналитику. И такие системы окажут серьезное влияние на корпоративный сектор, поскольку станет возможна автоматизация сложных бизнес-процессов.
Эпоха агентного шопинга
Самые кардинальные изменения ожидают процессы покупок, платежей и логистики. Впрочем, на глобальном рынке сдвиг парадигмы продаж уже заметен.
OpenAI осенью 2025 года запустила функцию Instant Checkout на базе открытого стандарта Agentic Commerce Protocol, позволяющую покупать товары напрямую через ChatGPT без перехода на сайт продавца. Первым партнером проекта стала платформа Etsy, затем к нему подключились более 1 млн онлайн-магазинов, работающих на платформе Shopify.
Международная платежная система Visa сообщила об успешном тестировании программы Visa Intelligent Commerce, в котором участвовали более 100 партнеров по всему миру. Тесты показали, что как минимум на одном этапе шопинга, от сравнения цен до персонализированных рекомендаций, ИИ используют уже 47% покупателей в США. В 2026 году, как ожидается, миллионы клиентов платежной системы будут использовать ИИ-агентов для завершения покупки, оплаты и доставки заказов.
Международная платежная система MasterCard в том же году анонсировала решение Agent Pay, интегрирующее платежи в генеративные ИИ-диалоги и предоставляющее пользователям персонализированные рекомендации. ИИ-агент сможет совершить покупку и порекомендовать оптимальный способ оплаты. В наступившем году программу Mastercard Agent Pay планируется масштабировать на 15 тыс. финансовых институтов по всему миру.
Amazon начал тестирование торгового ИИ-агента под названием Buy for Me для покупок на сторонних сайтах весной 2025. ИИ-агент самостоятельно посетит веб-сайт интернет-магазина за пределами Amazon, выберет товар, заполнит имя пользователя, адрес доставки и платежные реквизиты.
Walmart и Google объявили в начале 2026 года о запуске совместного проекта, в рамках которого покупатели могут использовать персонального шопинг-ассистента Gemini на базе ИИ для покупок в Walmart и Sam's Club. Теперь ИИ не просто советует, что купить, а сразу показывает покупателю, где купить, сколько стоит товар и как быстро его привезут, анализируя индивидуальные привычки покупателя и историю прошлых покупок. Весь процесс агентной торговли, от поиска до доставки конечному потребителю, занимает до 30 минут до 3 часов.
Яндекс Маркет в конце 2025 года объявил о запуске ИИ-агента на базе Alice AI. Покупателям он помогает подбирать товары по фото и тексту, искать и выбирать подарки, сохраняет историю чатов и последних поисковых запросов и генерирует персональные подсказки, сравнивает модели, анализирует отзывы. Продавцам предоставляется анализ метрик и данных продаж. ИИ-ассистент анализирует данные в личном кабинете продавца, информацию по заказам и динамике продаж, и формулирует основные выводы и ответы на вопросы.
Пока говорить о массовом использовании агентского ИИ клиентами отечественного ритейла преждевременно. Большинство указанных кейсов проходит стадию пилотной обкатки.
Многие эксперты ожидают, что уже в наступившем 2026 году мы станем свидетелями того, как ритейлеры включатся в конкурентную борьбу за внимание персональных ИИ-агентов. Устоявшиеся бизнес-модели, основанные на рекомендательных сервисах, контекстной и баннерной рекламе, ожидают серьезные преобразования. Привычный нам поиск покупок умрет. Его сменит эпоха агентного шопинга. ИИ выступит в роли не просто советчика, а полноценного персонального байера, способного самостоятельно выполнить полный цикл поиска и приобретения нужного товара и совершить за пользователя весь клиентский путь, от сравнения характеристик товаров и выбора оптимального варианта, до поиска лучшего финансового предложения, проверки сайты на безопасность, оформления покупки и доставки.
Новыми объектами интереса агентного ИИ станут корпоративные сайты производителей, где продукция стоит дешевле.
Что мешает рынку ИИ-агентов
Развитию рынка ИИ-агентов в России противостоят системные ограничения – целый комплекс технологических, экономических, кадровых и регуляторных проблем.
Первое и важное - нехватка квалифицированных кадров, особенно в сегментах машинного обучения, больших языковых моделей, работы с данными и агентских архитектур. Круг экспертов, способных создавать сложные агентские системы, узок, и крупные игроки жестко конкурируют за них. Следствие недостатков современной системы высшего образования – выпуск на рынок специалистов с недостаточными практическими навыками.
В числе технологических и инфраструктурных ограничений – дефицит аппаратной инфраструктуры (чипов и серверов), недостаточно высокое качество данных для обучения ИИ-агентов, их плохая структурированность и фрагментированность.
Сужение венчурного финансирования - по данным исследований, за период с ноября 2024 года по ноябрь 2025 венчурный рынок РФ сократился на 10,18%, общее количество сделок упало со 113 до 78 – означает снижение доступных финансовых ресурсов для длительных и дорогих процессов исследований и разработок. При этом спрос, формируемый со стороны государства и крупнейших представителей сегмента B2B, дает акцент на создание узкоспециализированных ИИ-агентов, в ущерб массовым универсальным решениям.
И, наконец, к полностью автономным решениям сохраняется определенный уровень недоверия. Доминирующая в РФ парадигма Human-in-the-loop («Человек в цикле») противоречит цели сделать ИИ более независимым.