Окончание. Начало здесь

Информационная безопасность становится критическим барьером

Одним из наиболее серьезных препятствий для масштабирования ИИ-агентов остается безопасность. 28% респондентов называют риски информационной безопасности главным препятствием при внедрении ИИ. При этом 60% российских организаций пока не имеют каких-либо управленческих политик в области ИИ.

Проблема становится особенно острой при использовании агентных систем. Обычная генеративная модель в основном формирует ответ, тогда как ИИ-агент может самостоятельно взаимодействовать с корпоративными системами, использовать инструменты и инициировать последовательность действий. Поэтому потенциальный ущерб от ошибки или несанкционированного действия оказывается выше.

В исследовании выделяются риски утечки данных через память агента, несанкционированного вызова инструментов, расходования вычислительных ресурсов, подмены цели, зацикливания и выхода агента за разрешенные рамки. Для их ограничения необходимы разграничение доступа, журналирование действий, фильтрация данных, контроль авторизации и обязательное участие человека в критически важных операциях.

России не хватает вычислительных мощностей

Еще один системный барьер — инфраструктура. 30% российских GPU в настоящее время обеспечиваются за счет параллельного импорта. При этом собственное производство вычислительных ускорителей, способных конкурировать с зарубежными аналогами, пока отсутствует.

Одновременно растет рынок аренды GPU. В 2025 году его объем в России оценивался примерно в 17 млрд рублей, а к концу 2026 года рынок, согласно приведенной в исследовании оценке, может вырасти примерно в два раза. Для компаний аренда вычислительных мощностей становится способом снизить первоначальные капитальные затраты и быстрее запускать ИИ-проекты.

Дефицит качественных данных может стать следующим ограничением

Даже наличие вычислительной инфраструктуры не гарантирует успеха. ИИ-агентам необходимы актуальные корпоративные данные и знания о бизнес-контексте.

По оценке экспертов, объем информации растет настолько быстро, что существующих качественных данных для дальнейшего обучения моделей становится недостаточно. Оценка IBM указывает, что объем качественного общедоступного текста, созданного людьми, составляет около 300 трлн токенов, однако модели могут исчерпать этот ресурс уже в 2026–2032 годах.

Поэтому компаниям придется уделять больше внимания качеству собственных данных, корпоративным базам знаний, метаданным и механизмам их постоянного обновления. В противном случае ИИ-агенты будут масштабировать не только полезную информацию, но и существующие ошибки и противоречия.

Государство рассчитывает получить от ИИ 11 трлн рублей эффекта к 2030 году

Развитие ИИ-агентов происходит на фоне более масштабных государственных планов по развитию искусственного интеллекта в России. Согласно стратегическим документам, к 2030 году экономический эффект от внедрения ИИ в стране должен достигнуть 11 трлн рублей. При этом суммарная мощность отечественных суперкомпьютеров, задействованных в задачах ИИ, должна вырасти в 13 раз.

Еще один целевой показатель связан с экспортом. Общий объем экспорта организаций, работающих в сфере ИИ, к 2030 году должен составить не менее 850 млрд рублей в год. Ежегодный объем профицита услуг в этой сфере планируется довести до 60 млрд рублей.

Отдельное направление стратегии — подготовка кадров и массовое распространение ИИ. К 2030 году доля работников, обладающих навыками работы с ИИ, должна вырасти до 80% от общей численности занятых. Количество выпускников вузов по ИИ-специальностям планируется увеличить примерно в пять раз — до 15,5 тыс. человек в год. Одновременно ставится задача повысить уровень готовности приоритетных отраслей экономики к внедрению ИИ до 95%.

Большие задачи поставлены и в области вычислительной инфраструктуры. Уже сейчас пять российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг TOP500. К 2030 году предполагается наладить массовое производство отечественных микропроцессоров для ИИ и увеличить вычислительные мощности, необходимые в том числе для обучения нейросетей. Стратегия также предусматривает создание единых наборов данных и обеспечение эффективного доступа к ним для разработчиков и университетов.

Поддержку планируется расширять и для разработчиков ИИ-решений. В России уже работает более 1000 разработчиков таких продуктов. К 2030 году годовой объем рынка услуг по разработке ИИ должен вырасти в пять раз — до 60 млрд рублей. Для этого предполагается развивать венчурное финансирование, акселерационные программы и систему единых метрик для оценки качества ИИ-решений.

Таким образом, государственные планы существенно масштабнее отдельных проектов по внедрению ИИ-агентов в компаниях. Речь идет одновременно о формировании вычислительной инфраструктуры, подготовке кадров, создании рынка отечественных ИИ-решений и переводе значительной части российской экономики на использование технологий искусственного интеллекта.

Главный вывод: ИИ-агенты готовы к бизнесу, бизнес — еще не полностью

Исследование ТеДо показывает парадоксальную ситуацию. Российский бизнес заинтересован в ИИ и готов увеличивать объем задач, передаваемых технологиям, но одновременно требует быстрых результатов и пока не готов полностью доверить ИИ принятие решений.

Главный барьер, таким образом, находится уже не только на уровне самой модели. Компаниям необходимо перестраивать процессы, создавать корпоративные базы знаний, обеспечивать безопасность, развивать компетенции сотрудников и формировать новую систему управления.

При этом потенциальный масштаб изменений гораздо больше, чем просто автоматизация отдельных операций. По мере роста автономности ИИ-агенты могут стать полноценными участниками рабочих процессов, а организации — перейти к гибридным командам, где человек отвечает за цели, контроль и сложные решения, а ИИ — за значительную часть рутинной работы.

В перспективе это означает переход от отдельных ИИ-инструментов к платформам и от автоматизации задач к изменению самой модели работы. Именно готовность компании пройти этот путь, а не просто запустить очередной пилот, будет определять, сможет ли она получить от ИИ масштабируемый экономический эффект.

При этом эксперты ТеДо отмечают, что около двух третей российских компаний, которые не внедряют ИИ сегодня, рискуют потерять конкурентоспособность в течение ближайших пяти лет. Поэтому вопрос для бизнеса постепенно смещается с «нужны ли нам ИИ-агенты» на «готовы ли мы перестроить компанию так, чтобы они действительно работали».

Источник: