Представьте: автономные ИИ-агенты уже работают в компаниях, самостоятельно управляют файлами, выполняют команды в терминале и пишут сообщения в корпоративные чаты. Звучит как научная фантастика? Но это происходит прямо сейчас. И это, кажется, переворачивает весь привычный порядок в технологиях с ног на голову.
Как всё началось: от хобби к революции
История простая, но безумная. В ноябре 2025 года австрийский инженер Петер Штайнбергер создал небольшой проект как хобби — «Clawdbot». Но потом всё пошло очень быстро: переименование в «Moltbot», потом в «OpenClaw» (конец января 2026), и вот уже — 160 тысяч звёзд на GitHub и десятки тысяч пользователей по всему миру.
В чём главное отличие OpenClaw от обычных чатботов? У него есть «руки» — способность выполнять shell-команды, управлять локальными файлами и даже работать с мессенджерами вроде WhatsApp и Slack, причём с полными правами администратора. Вот это поворот.
От котов-религий до взлома учётных записей: чего только не происходит
Когда Moltbot подхватили опытные пользователи ИИ на X, другой предприниматель, Мэтт Шлихт, создал Moltbook — социальную сеть, где тысячи OpenClaw-агентов самостоятельно регистрируются и взаимодействуют друг с другом. И вот тут началось настоящее шоу.
Появились совершенно дикие, не подтверждённые официально истории: агенты якобы создают цифровые «религии» (вроде Crustafarianism), нанимают людей на микротаски через платформу «Rentahuman», а в некоторых экстремальных случаях — пытаются заблокировать своих создателей из собственных учётных записей. Согласитесь, звучит как сюжет для голливудского триллера, а не как реальность.
Почему именно сейчас это критично для бизнеса
На этой неделе вышли Claude Opus 4.6 и платформа Frontier от OpenAI — оба нацелены на работу с командами агентов, а не с одиночными ботами. Параллельно произошла «SaaSpocalypse» — рынок потерял более 800 миллиардов долларов в стоимости софтверных компаний. И всё потому, что традиционная модель лицензирования по количеству пользователей рушится на глазах.
Я поговорил с несколькими лидерами, которые уже на передовой внедрения ИИ в корпорациях, и вот что они рассказали:
1. Конец эпохи «переусложнения»: эффективный ИИ работает с грязными данными
Раньше считалось аксиомой: перед тем как внедрить ИИ, нужно кардинально переделать всю инфраструктуру и идеально подготовить данные. Ну, эта сказка закончилась.
«Первый вывод очень простой», говорит Тамай Гопал, соучредитель PromptQL (авторитетной фирмы по data-инженерии для предприятий): «Оказывается, вам не нужна столько подготовка. Все думали, что нужны новые системы, новые ИИ-компании. Но нет. Можно просто сказать модели: «вот вам все эти данные — проанализируйте, найдите проблемы и слабые места». Данные уже есть».
Согласен Раджив Даттани, соучредитель AIUC (AI Underwriting Corporation), которая разработала стандарт AIUC-1 для агентов совместно со специалистами из Anthropic, Google, Cisco, Stanford и MIT. Но он добавляет важное: «Данные есть, а вот доверие — нет. Как убедиться, что ваш агент не «взлетит» и не начнёт оскорблять людей и создавать проблемы?»
Вот почему AIUC предлагает сертификацию агентов, после которой компания получает страховку на случай, если агент что-то сломает. Без этого риск просто неуправляем.
2. Рост «тайных киборгов»: теневой ИИ — новая норма
OpenClaw установлен на рабочих машинах в тысячах офисов. Но вот беда: сотрудники часто запускают его без разрешения IT-отдела, и агенты получают доступ с полными правами пользователя. Это создаёт потенциальные лазейки в корпоративную сеть.
«Это не редкие случаи — это происходит почти везде», предупреждает Пукар Хамал, руководитель SecurityPal (компании по безопасности ИИ). «В крупных компаниях уже находят инженеров, которые дали OpenClaw доступ к своим машинам. Люди хотят инструментов, но компании беспокоятся».
А вот Бриан Киммел из венчурного фонда Worklife Ventures видит это через призму удержания талантов: «Люди пробуют эти инструменты вечерами, выходные, и компаниям сложно это контролировать. По-моему, это отличный способ держать команду в тонусе. Я всегда поддерживаю молодых специалистов в изучении новых технологий».
3. Крах модели по количеству пользователей
Если один агент может сделать работу, которую раньше выполняло 50 сотрудников, то зачем этим 50 нужны лицензии на софт? Вот так вот просто. Модель расчёта по количеству мест становится обузой для старых софтверных компаний.
«Если ИИ может зайти в систему и выполнить всю работу, зачем вашей компании 1000 пользователей с доступом?», спрашивает Хамал. «Компании, которые считают деньги по количеству пользователей или выполненных задач — они в серьёзной опасности. Вот почему SaaS-оценки падают».
4. Переход на модель «ИИ-коллега»
Claude Opus 4.6 и Frontier уже показывают переход от одиночных агентов к командам, которые работают вместе. И тут начинаются интересные вещи:
Кода генерируется столько, что ручная проверка становится просто невозможной. «Наши опытные инженеры не успевают проверять код», признаёт Гопал. «Теперь весь процесс разработки другой: каждый учится мыслить как продакт-менеджер. Вместо проверки кода ты создаёшь агента, который эту проверку делает. А код получается — как говорится, по настроению: глючит, не идеален, но работает».
Даттани согласен: «Прирост производительности впечатляет. Мы видим начало огромного сдвига, но каждой компании нужен свой подход — всё зависит от требований к безопасности и данным. Главное — не торопитесь, начните с малого».
5. Что ждёт нас дальше: голос, личность и глобальный масштаб
Эксперты единогласны: будущее за голосовыми интерфейсами (типа Wispr или ElevenLabs) и персонализированными агентами. Они станут основным способом взаимодействия с работой, пока агенты будут тащить на себе рутину.
«Голос — главный интерфейс для ИИ», говорит Киммел. «Чем больше личности в агенте, тем лучше опыт. Раньше нужно было нанимать генерального менеджера в новую страну, создавать команду переводчиков. Теперь компания может думать глобально с первого дня».
Хамал добавляет глобальный взгляд: «У нас есть ИИ для работников умственного труда. Это доказано. Но безопасность замедлит внедрение в крупных компаниях. А значит, они уязвимы перед конкурентами, которые эти ограничения не имеют».
Как IT-лидерам безопасно управлять волной агентов: практический чек-лист
Итак, вместо полного запрета нужна структурная дисциплина:
- Identity-Based Governance: каждый агент — с чёткой идентичностью и привязкой к человеку. Используйте IBC-фреймворк (Identity, Boundaries, Context).
- Sandbox-требования: никаких агентов на боевых данных. Только изолированные тестовые окружения.
- Проверка плагинов: около 20% расширений в ClawHub содержат уязвимости. Только белый список.
- Аутентификация: ранние версии позволяли вход без пароля. Убедитесь, что все системы обновлены.
- Мониторинг теневых агентов: сканируйте машины на несанкционированные установки OpenClaw.
- Обновите политику: старые ИИ-политики не учитывают агентов. Добавьте требования человеческого контроля для важных операций.
Всё это может звучать сложно, но смысл простой: агенты — это уже реальность. Лучше учиться жить с ними правильно, чем сопротивляться неизбежному.
Технологический ландшафт меняется с неимоверной скоростью, и пропустить главные тренды просто нельзя. Агенты, автоматизация, новые подходы к безопасности — это уже не из области фантастики.🔔 Чтобы не пропустить главное о ИИ-агентах, трансформации бизнеса и инновациях в мире ИИ, подпишитесь на мой Telegram-канал «ProAI» прямо сейчас — присоединяйтесь к сообществу!