ИИ-агенты для бизнеса: когда генеративных нейросетей уже недостаточно

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.