3 сентября 2025 г.
Эксперты американского издания CRN утверждают, будто под знаменем агентного ИИ бизнес вступает в совершенно новую эру — когда идеи воплощают себя сами, практически без участия человека. С одной стороны, это большой плюс: уходят в прошлое расходы на предварительное обсуждение этих самых идей, адаптацию их к объективным ограничениям реальности, проработку реализации и собственно воплощение — силами заранее выученной, сплочённой, мотивированной команды. С другой стороны, встаёт нешуточный вопрос: найдётся ли под солнцем этого нового дивного мира место для канальных партнёров второго уровня — которые, собственно, сегодня как раз и заняты претворением в жизнь возникающих у заказчиков ИТ-ориентированных идей?
Агентный искусственный интеллект — довольно новое и бурно развивающееся направление разработки и использования таких систем машинного обучения, которые не следуют буквалистски данной им оператором детальной подсказке, но способны сами находить решения весьма общо сформулированных задач. Возможным это становится за счёт автономного «рассуждения», что подразумевает разбиение исходной задачи на последовательные этапы, сбор и анализ дополнительных данных из внешних источников, выстраивание логичной схемы действий — и реализацию подготовленных планов без участия человека.
С последним пока, разумеется, пока не всё гладко: в физическом мире цифровой агент непосредственно действовать не может, а существующие на данный момент интерфейсы «ИИ — реальность» вроде умных роботов весьма далеки от совершенства. Тем не менее, пока задача не подразумевает физических действий, система с ней готова справляться; а там, где эти действия всё же нужны — сможет составить детальные инструкции для живых исполнителей и проконтролировать ход работ, после чего уже самолично развернуть на смонтированном «железе» нужное ПО, настроить его и обеспечивать его работоспособность в ходе эксплуатации.
Чудес, конечно же, не бывает, и достигаемые агентным ИИ результаты напрямую определяются объёмом и качеством входных данных — которые должны, если вопросы касаются прикладных сторон бизнеса, включать весьма чувствительную информацию о деятельности компании, её внутренних процессах и взаимодействиях с контрагентами. Тем не менее, уверяют эксперты, те заказчики, которые не страшатся этого и уже начинают пробовать агентый ИИ, во многом отдают тому предпочтение перед живыми консультантами — не исключая и тех, что действуют на стороне ИТ-канальных партнёров. Эксперты CRN уже говорят о бизнесах, которые управляют собой сами — именно благодаря агентному ИИ, — и об автономной цифровой рабочей силе, что идёт на смену заполняющим современные опен-спейсы «белым воротничкам».
Принципиальное отличие новой, ИИ-агентной, экономики от нынешней, полагают эксперты, — в тотальном уравнивании шансов множества разноуровневых игроков на одном и том же поле коммерческих интересов. Сегодня бизнес-идея — не более чем зерно; чтобы за разумный срок вырастить из неё приносящее материальные плоды дерево, требуется усердная работа слаженных команд, и в целом чем такая команда крупнее (если это не просто раздутый штат, а именно широкий круг эффективно взаимодействующих между собой и с заказчиком специалистов), тем больше у неё шансов быстро воплотить удачную идею в жизнь.
ИИ-агентная же модель становится великим уравнителем для бизнес-идей: размер команды, величина годового оборота, наличие офиса в центре мегаполиса перестают быть хоть сколько-нибудь определяющими факторами. Если такая идея может быть воплощена агентной языковой моделью, она будет воплощена, — значение имеют только само исходное озарение, наличие вычислительных мощностей (а с учётом того, что все сильные ИИ сегодня исполняются в облаках, это вообще не проблема) и качество дополнительных данных, необходимых для проработки идеи. Да и то последнее обязательно не всегда, — ИИ-агент и сам сможет с успехом произвести сбор нужной информации, не говоря о её адекватном анализе.
До самых недавних пор любое ПО, даже самое изощрённое, характеризовалось пассивностью в плане обработки информации, — что отражает известная поговорка garbage in, garbage out («из негодных вводных ничего путного не получится»). Агентный ИИ, напротив, «рассуждает», получив задание, — на первом этапе взаимодействуя с оператором, предлагая ему более корректные формулировки, отсеивая заведомо неисполнимые прожекты, самостоятельно подбирая качественные данные для дальнейшей работы. Таким образом даже из сырого, непродуманного озарения про помощи машины удастся получить действительно работающую бизнес-идею — которую затем ИИ-агент сам же и реализует (с понятными говорками насчёт физического взаимодействия с реальным миром).
Когда (и если) окончательно восторжествуют ИИ-агенты, множеству коммерческих предприятий придётся пересматривать свои бизнес-процессы — и ИТ-канальным партнёрам второго уровня в том числе. Ключом для такой трансформации, уверены эксперты CRN, может стать управляемая смекалка (managed intelligence) — новая операционная модель, в рамках которой на долю человека остаётся генерация действительно свежих идей (плюс, возможно, монтаж серверов в стойки и укладка проводов в кабель-каналы на финальном этапе), а принятие решений, их проработка, контроль воплощения и последующее управление жизненным циклом развёрнутой у заказчика платформы — всё это берёт на себя и уверенно реализует автономный агентный ИИ.
Многие ныне крупнейшие в своих отраслях компании начинали с «гаражного» уровня — когда первые шаги в бизнесе их основатели делали самостоятельно, полагаясь лишь на свои силы. Только сформировав эффективную команду и отыскав источник финансирования, таким энтузиастам удавалось пробиться на самый верх. В мире же ИИ-агентов воплотить свою шальную бизнес-идею сможет едва ли не каждый — и это всерьёз перетряхнёт саму концепцию коммерции, в том числе и в ИТ-канале.
Классический бизнесмен отыскивает некую боль потенциального клиента и находит способ её снять, — сделав это эффективнее и быстрее, чем его конкуренты. В будущем же, которое рисуют эксперты CRN, заказчик уже сам сможет, не обладая в принципе никакими познаниями в ИТ, обратиться к ИИ-агенту — и не просто получить развёрнутый рецепт избавления от этой самой боли, но (если задача решаема только программными средствами) практически тут же от неё и избавиться без дополнительных затрат.
Роль партнёров второго уровня таким образом существенно преобразуется: они смогут предоставлять консультации по взаимодействию с ИИ-агентом (сокращая тем самым путь машины к осознанию истинного масштаба клиентской боли), а затем брать на себя воплощение в жизнь аппаратной составляющей плана, предложенного «рассуждающей» моделью машинного обучения. Понятно, что до полного погружения в эту новую реальность пока достаточно далеко, но речь, судя по всему, идёт всё-таки не о десятилетиях, а о годах, — и браться за переосмысление ролей всех участников ИТ-канала им самим имеет смысл уже прямо сейчас.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
