«Бизнес платит только за результат»

Компании все чаще используют генеративный искусственный интеллект в бизнес-процессах и передают ИИ-агентам все больше задач: от анализа информации и обработки документов до общения с клиентами. При этом, как рассказал «Ъ» старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев, для бизнеса важнее не сама технология, а эффект от нее: насколько ускорились процессы и выросла производительность.

— Нужно смотреть не на количество экспериментов, а на то, насколько регулярно компании применяют ИИ в рабочих процессах, как растет число пользователей и, главное, какой измеримый эффект технология дает бизнесу. Рынок становится зрелым, когда ИИ перестает быть пилотом и интегрируется в рабочую среду.

Этот переход уже происходит. В Сбере сейчас свыше тысячи агентных инициатив по генеративному ИИ, многие вышли в промышленную эксплуатацию. Наши продуктовые команды внедряют агентов там, где ИИ эффективен и это можно посчитать. В контактном центре для корпоративных клиентов часть задач выполняют ИИ-агенты — в результате мы быстрее и точнее отвечаем клиентам. Вот это и есть зрелость рынка — когда агенты используются на постоянной основе с доказанным бизнес-эффектом.

— Агент — это автоматизированная система, которая выполняет поставленную вами задачу, а не просто отвечает на вопросы. Внутри агент может быть устроен очень сложно, но для пользователя это неважно. Если ассистент всего лишь находит информацию или выполняет отдельное действие, то агент делает целый ряд самостоятельных шагов, чтобы решить задачу, то есть берет на себя рабочий сценарий целиком. Сложность задачи ведь во многом определяется количеством этапов, которые необходимо пройти. Тут возникает много вопросов: сколько действий выполнить, к каким инструментам и источникам обратиться, надо ли принимать промежуточные решения и корректировать план в процессе? Чем больше шагов система способна выполнить без участия человека, тем выше степень ее агентности.

Подобный подход особенно актуален, когда нужно обрабатывать большие объемы информации и решать сложные аналитические задачи. Для таких задач мы развиваем ГигаАгента — универсального персонального агента. Он может проанализировать отчетность компании, сопоставить информацию и подготовить выводы. То есть выполнить работу нескольких специалистов в одиночку и гораздо быстрее. Пользователь получит готовый анализ — и примет решение.

Пока такие инструменты не стали массовыми в том числе из-за высокой стоимости вычислений. Но технологии дешевеют очень быстро. Всего за несколько месяцев ГигаАгент снизил стоимость решения одной и той же задачи в 10 раз.

— Приведу аналогию. Раньше уверенно работать с ПК было отдельным профессиональным навыком, который люди указывали в резюме. Сегодня это компетенция «по умолчанию». Похожий переход происходит с генеративным ИИ: умение правильно поставить задачу, подключить нужный контекст и встроить искусственный интеллект в процесс тоже становится базовым навыком.

Но глубина использования ИИ бывает разной. Одно дело — задать вопрос, другое — выстроить рабочий процесс с данными, корпоративными системами и последовательностью действий. И тут на первый план выходят профессиональные решения — автономные ИИ-агенты для автоматизации бизнес-процессов.

Мы в Сбере поняли это в числе первых и сделали собственное решение — платформу GigaCowork, в которой можно решать разные задачи, используя различные навыки и инструменты. К ней можно подключить документы, папки, корпоративную почту и другие системы, чтобы взаимодействовать с ними через единый интерфейс. Одно окно вместо десятка. Хотя сами корпоративные системы никуда не исчезают — меняется способ работы с ними. Сотрудникам по-прежнему нужны CRM, почта, внутренние базы и другие ресурсы, но теперь агент обращается к необходимой информации напрямую.

Отдельная задача, которая сжирает уйму времени, — поиск и проверка информации. Поэтому мы расширяем набор данных в GigaCowork. В платформу уже интегрированы информационно-аналитический ресурс СПАРК, системы мониторинга и другие ресурсы. GigaCowork используют тысячи компаний и десятки тысяч их сотрудников, хотя мы представили платформу только в мае.

Другое важное изменение — агентная разработка. Раньше, если человеку был нужен любой внутренний инструмент — дашборд, калькулятор, приложение для работы с данными, — ему требовался разработчик. Теперь пользователь может описать желаемый результат, указать источники данных и правила расчета — и тогда ИИ соберет такой инструмент сам. В GigaCode мы уже развиваем этот сценарий. Следующий шаг — объединить ГигаАгента, GigaCowork и GigaCode в одном интерфейсе, где пользователь мог бы поставить задачу персональному агенту, работать с корпоративными данными и создавать собственные приложения, если они понадобятся. Такую единую точку входа мы планируем запустить до конца 2026 года.

— Как показало наше исследование, большинство задач, которые пользователи делегируют агентам, приходится на закупки, финансы, юриспруденцию и стратегию. Еще один вывод: ИИ-агенты приживаются быстрее, когда к платформе подключается команда из нескольких человек. В 92% таких случаев использование агентов продолжается и через месяц после внедрения. Платформа быстро становится частью рабочей среды: всего за месяц доля ежедневного использования вырастает с 4% до 22%. Поэтому вот лайфхак: чтобы ИИ-агенты прижились, подключайте не одного энтузиаста, а всю команду сразу.

— Бизнес платит только за результат. Мы упрощаем модель оплаты и начинаем с простых корпоративных подписок с разными тарифами в зависимости от размера компании и ее задач. Пока клиент не начал пользоваться продуктом, он не знает, сколько токенов ему понадобится. Фиксированная подписка понятнее, поэтому оплаты за токены у нас нет. Ключевая метрика — не стоимость одного запроса, а то, сколько компания экономит на конкретном процессе и какую дополнительную производительность получает.

— Следующий этап развития — агенты разных компаний начинают взаимодействовать между собой и самостоятельно проводить сделки. Где сейчас проходит граница автономности: что агент уже может сделать сам, а где обязательно решение человека? И насколько быстро такой сценарий может стать массовым?

— Сейчас мы тестируем сделки между агентами, наша задача — взять на себя сопровождение. Делаем решение GigaNetwork для межагентных сделок. Прототип мы презентовали на ПМЭФ-2026, уже есть первые кейсы с клиентами. Инструмент будет набирать популярность по мере появления у компаний собственных ИИ-агентов.

— Сегмент генеративного ИИ — один из самых быстрорастущих в отрасли. Если ИТ-рынок в целом растет на 20–25% в год, то генеративный ИИ дает десятикратный рост. По нашей оценке, к 2029 году общий рынок генеративного искусственного интеллекта в России достигнет 1,8 трлн руб.