Агентный ИИ на ПМЭФ-2026: от концепции к агентной экономике: Корпоративные внедрения, рынок труда, регулирование и технологический стек
Корпоративные внедрения, рынок труда, регулирование и технологический стек
Краткое резюме и ключевые выводы
- Агентная экономика признана следующим технологическим укладом, сменяющим мобильную эпоху. На ПМЭФ-2026 зафиксирован консенсус: после desktop-эры и mobile first наступает эра agentic first — агенты работают в интернете и принимают решения вместо людей. Все стартапы рекомендуется строить именно вокруг этой новой экономики, пока она только зарождается. (Меньшов Кирилл, ПАО Сбербанк)
- К 2030 году агентная экономика даст компаниям до +20% прибыли — так оценила аудитория ключевой сессии. По результатам голосования на сессии «Агентная экономика: новая архитектура рынков» участники оценивают экономический эффект в диапазоне от −20% до +20% прибыли к 2030 году. Большинство выбрало оптимистичный верхний вариант. (Худавердян Тигран, АО «Яндекс Рус»)
- Сбербанк и Яндекс уже запустили работающие мультиагентные системы в промышленных масштабах. Мультиагентная маркетинговая система Маркус с февраля 2026 года автономно запускает рекламные кампании Сбера по короткому брифу — с ней работают более 100 человек. Яндекс запустил мультиагентную систему помощи онкопациентам: за первые три дня к ней обратились более 3500 человек. (Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк; Лемякина Анна, Яндекс)
- В разработке программного обеспечения наступил перелом: люди больше не пишут код, а управляют агентами. В компании Авито (Лавит) значительная часть сотрудников уже не пишет код самостоятельно — они запускают агентов, которые пишут и ревьюят код друг друга. Этот переход произошёл в крупных западных компаниях около полугода назад и теперь активно идёт в России. (Гуз Иван, Авито)
- Промышленные компании используют агентов по трём трекам: транзакции, производство и взаимодействие с контрагентами. АО «Апатит» реализует три трека: агенты бэк-офиса на гигабизнес-платформе, агенты в производственной MES-системе, обрабатывающей более 105 000 технологических параметров, и агент-агент взаимодействие с контрагентами в сфере закупок. Классический ML не способен закрыть задачи производственных агентов — нужны генеративные модели. (Новиков Денис, АО «Апатит»)
- ОАЭ обязали государственные органы перевести 50% операций на агентный ИИ по указанию президента страны. Президент ОАЭ Шейх Мухаммед бен Заед Аль Нахайян издал директиву: все государственные органы страны должны предоставлять половину своих услуг и операций с применением агентного ИИ. Налоговое управление ОАЭ уже внедряет агентов для снижения стоимости соблюдения требований и улучшения опыта налогоплательщиков. (Аль-Мулла Абдулазиз, Налоговое управление ОАЭ)
- Агенты резко снижают информационную асимметрию и могут полностью устранить институт посредников. Агент способен просмотреть неограниченное количество сайтов, выбрать лучшее предложение, поторговаться и предоставить человеку готовое решение. В банковском секторе условия по депозитам и кредитам уже близки к идентичным — агенты сделают их полностью прозрачными. (Ведяхин Александр, ПАО Сбербанк; Верхошинский Владимир, АО «Альфа-Банк»)
- Рынок труда ждёт радикальная трансформация: один человек сможет управлять «фабрикой агентов» и выполнять работу за двадцатерых. В агентном мире человек сможет управлять множеством агентов и продавать свой рабочий день уже на бизнесовых, а не трудовых условиях. World Economic Forum прогнозирует чистый прирост около 80 миллионов новых рабочих мест в новых индустриях к 2030 году несмотря на автоматизацию. (Худавердян Тигран, АО «Яндекс Рус»; Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк)
- Регуляторика — главный тормоз агентизации промышленности: без послаблений применение агентов на опасных объектах ограничено 50%. В промышленности применение агентов критически зависит от регуляторики: если нормы останутся прежними, доля агентов на производстве не превысит 50%. Одновременно злоумышленники применяют те же агенты без каких-либо ограничений — возникает «неравный бой» между зарегулированными добросовестными игроками и атакующими. (Новиков Денис, АО «Апатит»; Гуз Иван, Авито)
- Блокчейн переживает второе рождение как фундамент для контрактации агентов в агентной экономике. Сбербанк запустил Giga Network — платформу для агентских сделок с передачей денег через блокчейн. Блокчейн рассматривается как наиболее перспективная технология для заключения контрактов между взаимодействующими агентами и аудита их обязательств. (Меньшов Кирилл, ПАО Сбербанк; Ведяхин Александр, ПАО Сбербанк)
- «Соло-компания» — компания из одного человека с мультиагентной системой — из метафоры превращается в реальность. В перспективе трёх лет в России может появиться компания-единорог, состоящая из одного человека, управляющего большим количеством ИИ-агентов. Компании будущего описаны как «соло-предприятия», где один человек ведёт все функции через полностью автономную мультиагентную систему. (Черкес-заде Екатерина, АСИ; Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк)
- Доверие к конкретному агенту станет ключевым конкурентным преимуществом в мире тысяч агентов. Агентов будет тысячи, но пользователь не может работать со всеми одновременно — сформируются агенты, которым человек персонально доверяет. Агент, который уже работал с пользователем и знает о нём больше, задаёт меньше вопросов и получает конкурентное преимущество. (Близнюк Станислав, АО «Т-Банк»; Гуз Иван, Авито)
Контуры темы: сессии и повестка
2.1 «Агентная экономика: новая архитектура рынков» (ПМЭФ 2026)
Центральная сессия ПМЭФ-2026 по теме агентного ИИ объединила первых лиц банков, технологических компаний и промышленных предприятий. Участники сошлись во мнении: агентная экономика — не футуристическая концепция, а уже начавшийся технологический уклад, меняющий архитектуру рынков.
В сессии участвовали Тигран Худавердян (АО «Яндекс Рус»), Александр Ведяхин (ПАО Сбербанк), Станислав Близнюк (АО «Т-Банк»), Владимир Верхошинский (АО «Альфа-Банк»), Денис Новиков (АО «Апатит»), Иван Гуз (Авито). Обсуждались вопросы устранения информационной асимметрии, трансформации рынка труда, конкуренции за доверие клиента к агенту и регулирования автономных систем.
«Я думаю, что будут существовать универсальные агенты для обычной жизни и будут существовать специализированные агенты, специализированные ассистенты для конкретных индустрий, отраслей, действий.»
Худавердян Тигран, АО «Яндекс Рус»
2.2 «AI First, но не AI Only: новая операционная система мира» (ПМЭФ 2026)
Сессия была посвящена переходу от разговоров об ИИ к практике агентных систем как новой операционной системы бизнеса. Ключевой тезис: сама технология становится гораздо сложнее, а использование — проще. Разработчики два года пользуются ИИ-инструментами, и сейчас происходит переход к агентной разработке как новой норме.
HeadHunter (Дмитрий Сергиенков) обозначил риск «зомби-апокалипсиса агентов»: ситуацию, когда агенты рекрутёра и агенты соискателя взаимодействуют напрямую, не достигая договорённости. На платформе ежегодно 10 миллионов людей находят работу — принятие окончательного решения, по мнению HeadHunter, должно оставаться за человеком.
«Мы можем встретиться с ситуацией такого зомби-апокалипсиса агентов с двух сторон, которые ни о чём не могут договориться. Принятие решений должно оставаться за человеком — это максимально оправдано как со стороны соискателей, так и со стороны работодателей.»
Сергиенков Дмитрий, ООО «Хэдхантер» (HeadHunter)
2.3 «Ставка на опережение: глобальный ландшафт технологического лидерства» (ПМЭФ 2026)
Дмитрий Песков (Специальный представитель Президента по цифровому и технологическому развитию) описал, как его команда перешла к работе с организационными структурами агентов — редколлегией и конструкторским бюро из агентов, обученных на теориях команды. Результат: «агенты, обученные на наших предыдущих теориях, меня лично сильно интеллектуально превосходят».
Три ключевые зоны инвестирования по итогам сессии: новое общество (агенты пересобирают организационные формы), финансовые системы (токен как новый тип экономического обмена) и суверенитет (переопределение через контроль физического пространства). Юлия Горбунова (Сколтех) подчеркнула: для работы агентов нужна микроэлектроника и энергетика — без этого технологического фундамента агентная экономика невозможна.
«Раньше мы действительно собирались, друг другу что-то рассказывали, спорили, обсуждали. Последние два месяца мы живём в ситуации тотального интеллектуального унижения. Вот эти товарищи, обученные на наших предыдущих теориях, меня лично сильно интеллектуально превосходят.»
Песков Дмитрий, АНО «Платформа НТИ»
2.4 «Человек и ИИ как новый игрок» (ПМЭФ 2026) и малый бизнес
Сессии МСП-форума зафиксировали расширение агентных технологий за пределы корпораций. Около 39–40% участников сессии «ИИ для всех» уже занимаются комплексной автоматизацией — не только генерацией текстов и картинок. Только 3% не используют ИИ вовсе.
Александр Крайнов (Яндекс) сформулировал важный принцип: нет фундаментальных причин, по которым ИИ не может выполнить анализ рынка за 10 минут с качеством выше человека. Если это не происходит — значит применены не те модели, промпты или агенты. Компании будущего описаны как «соло-предприятия», где один человек управляет всеми функциями через автономную мультиагентную систему.
«Компании будущего — это так называемые соло-компании, где один человек ведёт все функции и процессы через автономную мультиагентную систему в рамках цепочки создания ценности. Пока никто такие компании в полный рост не видел, но именно к этому ведёт траектория развития.»
Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк
Что такое агентная экономика
3.1 Определение и смена технологического уклада
Агентная экономика — это уклад, в котором автономные программные агенты самостоятельно выполняют задачи, принимают решения и взаимодействуют с другими агентами без постоянного участия человека. На ПМЭФ-2026 участники зафиксировали: мир прошёл через desktop-режим взаимодействия с интернетом, затем через mobile first, когда приложение стало точкой контакта. Теперь наступает режим agentic first — агент работает в интернете вместо человека.
Кирилл Меньшов (Сбербанк) описал эволюцию так: от Кульмана и перфокарт через автоматизацию и цифровизацию к генеративной инженерии. В ноябре предыдущего года появилась агентная разработка, и уже к середине 2026 года она стала нормой. Уникальность момента — в том, что в эпоху цифровой экономики все ниши заняты, а агентная экономика только зарождается: сейчас есть возможность занять позицию в ней.
«Мы идем в сторону agentic first режима. Пережили desktop режим взаимодействия с интернетом, пережили mobile first, когда приложение — наша точка контакта с интернетом. Явно вкатываемся в режим agentic first, когда мы работаем с агентом или с искусственным интеллектом, а он уже впоследствии работает в интернете.»
Меньшов Кирилл, ПАО Сбербанк
3.2 Архитектура рынков: устранение посредников и новая конкуренция
Агенты резко снижают информационную асимметрию, которая исторически была основой бизнес-моделей посредников. Агент способен просмотреть неограниченное количество предложений, сравнить их, поторговаться и предоставить человеку готовое решение — без необходимости самому обходить сайты и тратить время. Это означает, что ряд посреднических функций может стать излишним.
Однако Иван Гуз (Авито) указал на обратное: там, где агенты создают выбор, всегда будет конкуренция и рекламная модель. Агенты, как правило, предлагают 5–10 вариантов, а не единственное решение — это поддерживает конкуренцию между поставщиками. Владимир Верхошинский (Альфа-Банк) предупредил: в банковском секторе агенты сделают финансовые условия практически идентичными, что потребует переосмысления конкурентных преимуществ.
«Агенты резко снижают асимметрию информации, и тема посредников при агентах, может быть, ненужная. Агент может обсмотреть бесконечное количество сайтов, выбрать лучшее предложение, где-то поторговаться и принести человеку уже готовое решение, без того чтобы человек или организация ходил по этим сайтам.»
Ведяхин Александр, ПАО Сбербанк
3.3 Мультиагентный мир: специализированные и универсальные агенты
На ПМЭФ-2026 зафиксировался консенсус о структуре будущего агентного мира: будут существовать универсальные агенты для повседневных задач и специализированные — для конкретных индустрий, отраслей и действий. Специализированные цифровые платформы будут разрабатывать собственных агентов, которые затем интегрируются между собой в единую мультиагентную экосистему.
Доверие к конкретному агенту становится ключевым конкурентным преимуществом. Станислав Близнюк (Т-Банк) поставил вопрос о том, как взращивать лояльность к агенту как к новому конкурентному активу. Агент, обладающий большим контекстом о пользователе, задаёт меньше вопросов, что создаёт положительную обратную связь и закрепляет его конкурентную позицию.
«Специализированные цифровые платформы будут разрабатывать своих агентов, у кого-то будут общие, другие. Дальше они будут интегрированы внутри себя. Но это точно будет мультиагентный мир.»
Гуз Иван, Авито
3.4 Агент как новый тип клиента и участника рынка
Принципиально новый феномен агентной экономики — ИИ-агент как самостоятельный покупатель. Юрий Шишкин (24TTL) описал происходящее: маркетологи перестают продавать людям и начинают продавать ИИ-агентам, которые самостоятельно формируют корзину и принимают решения о покупке. LLM-модели делают ресёрч и принимают решения за пользователя.
Это меняет требования к контенту: агенту не нужна красота и вовлекающая механика — ему нужна простая, сухая техническая информация, построенная на контексте использования продукта. Авито разрабатывает собственного агента для обхода своих товарных позиций — с приоритетным доступом к внутреннему контенту платформы. Этот паттерн — «закрытый контент только для своего агента» — может стать новой нормой для цифровых платформ.
«Появляется принципиально новый тип клиента — ИИ-агенты, которые самостоятельно формируют корзину и принимают решения о покупке. LLM-модели делают ресёрч и принимают решения за пользователя, поэтому бренды должны быть видимы не только для людей, но и для этих систем.»
Шишкин Юрий, 24TTL
Корпоративные внедрения и кейсы
4.1 Сбербанк: Маркус, Giga Network и реинжиниринг процессов
Сбербанк представил на ПМЭФ-2026 несколько флагманских агентных кейсов. Мультиагентная маркетинговая система Маркус работает с февраля 2026 года: с ней взаимодействуют более 100 человек в маркетинговой команде. Система выполняет исследования, аналитику рынка и конкурентов, ситуативный маркетинг, функцию AI пресс-секретаря и запускает рекламные кампании полностью автономно по короткому брифу.
Принципиальная особенность подхода Сбера — полный реинжиниринг бизнес-процессов с нуля под GenAI, а не встраивание ИИ в существующие процессы. Это обеспечивает качественный прирост эффективности. Кроме того, Сбербанк запустил Giga Network — платформу для агентских сделок с передачей денег через блокчейн в режиме реального времени. Sber Studios на Мосфильме, открытая в январе 2026 года, — один из трёх примеров в мире применения агентных технологий в кинопроизводстве.
«В команде маркетинга Сбера уже внедрена мультиагентная система Маркус — с ней работают более ста человек. Система занимается исследованиями, аналитикой, созданием креативных материалов, а также автономным запуском рекламных кампаний в цифровой среде на основе брифа.»
Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк
4.2 Яндекс: агентная разработка и мультиагентная медицина
Яндекс зафиксировал переход к агентной разработке как текущей практике. Александр Крайнов (директор по развитию технологий ИИ) подчеркнул: нет принципиальных ограничений на то, чтобы ИИ выполнял анализ рынка за 10 минут с качеством выше человека — вопрос только в правильной настройке агентов.
Совместно с фондом «Не напрасно» Яндекс запустил мультиагентную систему для помощи онкопациентам. Система не предназначена для врача-онколога — она помогает пациентам разобраться в диагнозе: куда идти, какие льготы доступны, какие варианты лечения существуют. База знаний — 1500 статей онлайн-энциклопедии Онковики, верифицированных практикующими онкологами. Результат первых трёх дней работы — более 3500 обращений пациентов.
«Совместно с фондом Не напрасно выпущена мультиагентная система. Это решение не для врача-онколога, а для пациентов, которые столкнулись с диагнозом и должны разобраться: куда идти, какие есть льготы, варианты лечения. Система отрабатывалась с врачами более полугода.»
Лемякина Анна, Яндекс
4.3 Банки и финтех: агенты в клиентском сервисе
Т-Банк разрабатывает агента Тая для управления личными финансами клиента. Это универсальный ассистент с элементами агента, который может совершать покупки от имени пользователя. Ключевая задача — выстроить уровень доверия, достаточный для делегирования финансовых решений. Маркелов Константин (Т-Технологии) указал: когда агенты сделают всех клиентов финансово эффективными, банковский продукт как таковой станет другим.
Альфа-Банк прогнозирует, что агентная экономика выровняет финансовые условия всех банков до практически идентичных. Это означает, что конкурентное преимущество сместится от условий продукта к качеству агентного взаимодействия. Центральный банк РФ зафиксировал в отрасли переход от оптимизации операций к созданию продуктов на базе ИИ и построению агентных систем. Федеральное казначейство уже достигло результата: его чат-бот самостоятельно обрабатывает 37% всех входящих обращений без участия сотрудников.
«В один прекрасный момент искусственный интеллект и агенты сделают что? Сделают всех клиентов финансово эффективными. И вот в тот момент, когда все клиенты станут супер финансово эффективными, банковский продукт в каком-то смысле вообще станет другим.»
Маркелов Константин, МКПАО «Т-Технологии»
4.4 Промышленность: Апатит, АвтоВАЗ и ГК «Цифра»
АО «Апатит» (Денис Новиков) реализует три трека агентизации: транзакционные и рутинные операции бэк-офиса на гигабизнес-платформе; агенты в производственной MES-системе, объединяющие ML и большие языковые модели для воспроизводства технологических процессов агрегатов при обработке более 105 000 технологических параметров; и агент-агент взаимодействие с контрагентами в сфере закупок — кейс был подготовлен специально к ПМЭФ-2026.
АвтоВАЗ демонстрирует масштаб физической автоматизации: более 1600 роботов работают вместе с людьми, в ряде цехов роботов больше, чем сотрудников. Уровень роботизации сварки Lada Granta достигает 86%. ГК «Цифра» внедряет ИИ-агентов для анализа производственных данных и рекомендаций по узким местам — однако ключевым барьером остаётся критическая нехватка дата-аналитиков и специалистов по обучению агентов.
«У нас три трека агентов. Первый касается транзакционных и рутинных операций бэк-офиса. Второй: в производственную MES-систему встраиваем агентов, объединяющих ML и большие языковые модели, чтобы воспроизводить технологический процесс агрегатов. Третий — взаимодействие с контрагентами через агентов.»
Новиков Денис, АО «Апатит»
4.5 Ритейл, логистика и агропром
Wildberries (RWB, Евгений Этин) улучшил скорость обработки и объёмные показатели в десятки раз за счёт автоматизации сортировочных операций. Компания ожидает появления недорогого антропоморфного робота для окончательной автоматизации мелкоштучной сортировки — китайские партнёры уже представили подобные решения. Регионы, принимающие крупные склады, не всегда рады автоматизации, опасаясь потери рабочих мест; Московская область является исключением — она стимулирует роботизацию.
ЭкоНива (Штефан Дюрр) применяет физическую автоматизацию на сельскохозяйственных полях: опрыскивание дронами, дифференцированное внесение удобрений, движение техники по GPS-системам. Компания Экомэйк использует персональных ИИ-агентов для поиска экстрактов и создания рецептур косметических продуктов — собственные наработки загружены в агента и существенно ускоряют разработку.
«До полного искоренения человеческого фактора в процессе мы еще далеки. Но в десятки раз мы уже улучшили и скорость обработки, и количественные требования за счет автоматизации сортировочных операций.»
Этин Евгений, RWB (Объединённая компания Wildberries & Russ)
Влияние на рынок труда и кадры
5.1 Трансформация трудовых отношений: человек управляет фабрикой агентов
Агентная экономика меняет саму природу труда. По прогнозу Тиграна Худавердяна (Яндекс), сотрудник — в первую очередь программист или аналитик — сможет выполнять работу за десятерых или двадцатерых, просто запустив множество агентов. В агентном мире человек сможет управлять «фабрикой агентов» и продавать свой рабочий день уже на бизнесовых, а не трудовых условиях.
Это означает, что трудовые отношения могут радикально переформатироваться: вместо найма сотрудника компания покупает результат у предпринимателя с агентной фабрикой. World Economic Forum, по данным Сбера, прогнозирует чистый прирост около 80 миллионов новых рабочих мест к 2030 году — несмотря на масштабную автоматизацию.
«Сейчас может быть полностью переформатированы трудовые отношения, потому что сейчас программист или вообще сотрудник может выполнять работу за десятерых, за двадцатерых одновременно, просто запустив множество агентов. В агентном мире человек может сам управлять фабрикой агентов и продавать свой рабочий день уже на бизнесовых, а не трудовых условиях.»
Худавердян Тигран, АО «Яндекс Рус»
5.2 Кадровый дефицит и новые профессии
На промышленных предприятиях уже сегодня критически не хватает дата-аналитиков и специалистов, умеющих обучать агентов работать с производственными методологиями. Это один из ключевых барьеров для трансформации отрасли — отсутствие кадров тормозит внедрение даже там, где технология готова.
В ответ Сбербанк создаёт в российских регионах Школы 21 — программы бесплатного обучения цифровым навыкам, дающие новую профессию и помогающие адаптироваться к работе с ИИ-агентами. Это часть ответственного подхода к цифровой трансформации: создание альтернативной занятости для тех, чьи текущие профессии будут автоматизированы. Дизайнер с AI-агентами способен выполнить задачу за один час вместо недели — это реальность, а не оптимизм.
«На промышленных предприятиях критически не хватает дата-аналитиков и людей, которые умеют обучать агентов работать с методологиями, применяемыми сегодня людьми. Это один из ключевых барьеров для трансформации отрасли.»
Чуранов Василий, ГК «Цифра»
5.3 Работа человека как роскошь и четырёхдневная неделя
По аналогии с тезисом об офлайне как новой роскоши, формируется концепция человеческого труда как премиального ресурса. Когда сотни тысяч компаний получат простые инструменты для создания контента и стратегий, выделяться сможет только человеческий креатив. Дмитрий Пашутин (Национальная медиа группа) подчеркнул: именно это будет определять будущее рекламной индустрии.
Media Instinct Group — единственная компания на ПМЭФ-2026, которая уже четыре года реализует программу перехода на четырёхдневную рабочую неделю через ИИ-автоматизацию. Алексей Бахтеров (президент компании) описал модель: каждый месяц добавляется один выходной день, если сотрудник выполняет нужный объём задач быстрее. Минтруд совместно с отраслевыми ведомствами разработал 17 программ повышения производительности труда через цифровые технологии и автоматизацию.
«По аналогии с тезисом об офлайне как новой роскоши, работа человека — это новая роскошь. Когда сотни тысяч рекламодателей получат простые инструменты для создания роликов и стратегий, выделяться в этом поле сможет только человеческий креатив.»
Пашутин Дмитрий, АО «Национальная медиа группа»
Регуляторные и этические вопросы
6.1 Регуляторный барьер для промышленных агентов
Денис Новиков (АО «Апатит») поставил ключевой регуляторный вопрос: если нормативная база не изменится, применение агентов на промышленных и опасных объектах не превысит 50%. Если же регуляторика смягчится, число агентов в производстве резко возрастёт. Текущее законодательство не предусматривает автономного принятия решений агентами в зонах повышенной опасности.
Минтруд (Дмитрий Платыгин) разрабатывает 17 отраслевых программ повышения производительности через цифровые технологии. Однако эти программы пока не решают вопрос о правовом статусе решений, принятых агентом: кто несёт ответственность за действия автономной системы на опасном производстве?
«В промышленности очень сильно зависит от того, будет ли меняться регуляторика с точки зрения применения агентов в производстве, в промышленности, на опасных объектах. Если будут послабления, агентов может быть гораздо больше. Если же мы будем оставаться в той же регуляторике — не больше пятидесяти процентов.»
Новиков Денис, АО «Апатит»
6.2 Неравный бой: зарегулированные vs незарегулированные агенты
Иван Гуз (Авито) обозначил системное противоречие: те же агенты, которые применяются бизнесом в легальном контексте, используются злоумышленниками для атак без каких-либо ограничений. Когда все добросовестные игроки зарегулированы, а атакующие пользуются чем угодно, когда угодно — это неравный бой, от которого пострадают все.
Это означает, что избыточное регулирование добросовестных участников при отсутствии регулирования злоумышленников создаёт не безопасность, а асимметрию. Вызов для всей системы — как регулировать агентов, которые несут и добро, и угрозы одновременно. Nula — решение Авито — описана как ответ компании на кибератаки, которые используют те же агентные методы.
«Те же самые агенты используются чёрными хакерами для того, чтобы нанести вред или получить гешефт. Когда все, кто действует с благими намерениями, зарегулированы, а те, кто хочет делать вредоносные действия, пользуются чем угодно, когда угодно, — это неравный бой. От этого пострадаем все.»
Гуз Иван, Авито
6.3 Этика, доверие и принятие решений человеком
Ключевой этический вопрос агентной экономики — где проходит граница между делегированием решений агенту и сохранением человеческого контроля. HeadHunter (Дмитрий Сергиенков) считает, что окончательное решение о найме должно оставаться за человеком — это оправдано как для соискателей, так и для работодателей. При полной автоматизации процесса рекрутинга возникает риск взаимных «непоняток» между агентами с обеих сторон.
Иван Таврин (Kismet Capital Group) поставил вопрос о масштабе ошибки: если агенты будут на обеих сторонах — и у налогоплательщика, и у налогового органа — стоимость ошибки может стать огромной. Система агент-агент, в которой нет человеческого контроля, создаёт риски, не имеющие прецедентов в регуляторной практике.
«Искусственный интеллект — это очень большой вызов. Если агенты будут на обеих сторонах — и на стороне налогоплательщика, и на стороне налогового органа, — стоимость ошибки может стать огромной. И это серьёзный вызов.»
Таврин Иван, Kismet Capital Group
Технологический стек
7.1 Большие языковые модели и генеративная инженерия
Ключевое технологическое изменение, зафиксированное на ПМЭФ-2026: классический машинное обучение не способно закрыть задачи производственных агентов. Для создания полноценных агентных систем необходимы генеративные модели — именно они позволяют агенту планировать, рассуждать и адаптироваться. Кирилл Меньшов (Сбербанк) констатировал переход к «генеративной инженерии» как новому технологическому укладу.
Александр Крайнов (Яндекс) подчеркнул: ИИ — это повод пересмотреть сами бизнес-процессы, а не просто автоматизировать существующие. Сбербанк реализует именно этот подход — полный реинжиниринг с нуля под GenAI. Тарас Скворцов (Сбербанк) описал принципиальное отличие: встраивание ИИ в старые процессы даёт количественный прирост, а реинжиниринг — качественный.
«Подход Сбербанка к генеративному ИИ принципиально отличается от простой автоматизации: банк проводит полный реинжиниринг бизнес-процессов с нуля, используя возможности ГенИИ, вместо того чтобы просто вставлять ИИ в существующие процессы. Именно это обеспечивает качественный, а не количественный прирост эффективности.»
Скворцов Тарас, ПАО Сбербанк
7.2 Инфраструктура: блокчейн, микроэлектроника и данные
Для полноценной агентной экономики необходима технологическая инфраструктура: быстрый обмен данными, хранилища, микроэлектроника и энергетика. Юлия Горбунова (Сколтех) предупредила: без этого фундамента ни одна агентная система не сможет работать на необходимом масштабе.
Блокчейн переживает второе рождение именно как инфраструктура для агентной экономики. Кирилл Меньшов (Сбербанк) описал роль: когда в интернете появится огромное количество агентов, блокчейн — наиболее подходящая технология для заключения контрактов между ними и последующего аудита обязательств. Сбербанк уже запустил Giga Network на блокчейне для агентских сделок с реальными деньгами. В международных расчётах формируются платёжные хабы, где агенты смогут мгновенно переводить средства между нацвалютами, крипто и RWA.
«Намечается вторая волна или возрождение интереса к блокчейну — как к некоторому фундаменту агентной экономики. Появится огромное количество агентов в интернете, и блокчейн выглядит самой интересной технологией для того, чтобы эти взаимодействующие агенты могли заключать контракты.»
Меньшов Кирилл, ПАО Сбербанк
7.3 Мультиагентные системы: архитектура и практика
Мультиагентные системы — ключевая архитектурная форма для сложных задач. Сбербанк развернул мультиагентную маркетинговую систему Маркус из специализированных агентов: исследователя, аналитика, AI пресс-секретаря, агента запуска рекламных кампаний. Яндекс запустил мультиагентную систему для онкопациентов на базе 1500 верифицированных статей.
В здравоохранении консенсус: будущее за мультиагентными мультимодальными системами, бесшовно интегрированными в рабочее место врача. Сбербанк выделил три направления ИИ в медицине: компьютерное зрение для анализа КТ/МРТ/рентгена, ИИ-агенты для снижения рутины врача, носимые устройства. Авито разрабатывает собственного агента для обхода своих товарных позиций с приоритетным доступом к внутренним данным платформы.
«Будущее за мультиагентными мультимодальными системами, бесшовно и глубоко интегрированными в рабочее место врача, чтобы они были для него незаменимы. В консолидации усилий IT-специалистов, врачей и науки — наше будущее, места на рынке хватит всем.»
Ваньков Вадим, Сколковский институт здоровья
Игроки темы: компании и спикеры ПМЭФ-2026
8.1 Крупные корпорации
Сбербанк — наиболее активный корпоративный игрок по теме агентного ИИ на ПМЭФ-2026. Александр Ведяхин (первый зампред правления) представил Giga Network и концепцию ликвидации информационной асимметрии. Кирилл Меньшов (руководитель блока «Технологии») ввёл понятие agentic first уклада и описал второе рождение блокчейна. Андрей Белевцев (руководитель блока «Технологическое развитие») зафиксировал переход к агентной разработке. Владислав Крейнин (директор по маркетингу) представил Маркус, Sber Studios и концепцию соло-компании.
Яндекс выступил через двух ключевых спикеров: Тигран Худавердян (член правления) описал универсальных и специализированных агентов, трансформацию труда и прогноз +20% прибыли к 2030 году. Александр Крайнов (директор по развитию ИИ) поставил под сомнение размытость термина «ИИ» и обосновал возможность 10-минутного анализа рынка с качеством выше человека. Авито представили Иван Гуз (концепция мультиагентного мира) и Андрей Рыбинцев (разработка собственного агента платформы).
«Пришло время запретить использование термина искусственный интеллект в его нынешнем смысле — он снова стал очень непонятным. Необходимо сужаться до конкретной темы: использование больших текстовых генеративных моделей и агентов.»
Крайнов Александр, Яндекс
8.2 Банки и финансовые институты
Т-Банк (Станислав Близнюк, председатель правления) поставил вопрос о доверии к агенту как новом конкурентном активе — и разрабатывает агента Тая для управления финансами клиента. Альфа-Банк (Владимир Верхошинский, главный управляющий директор) предупредил об унификации финансовых условий в агентной экономике. Т-Технологии (Константин Маркелов) прогнозируют, что агенты трансформируют банковский продукт, сделав всех клиентов финансово эффективными.
ВЭБ.РФ (Николай Цехомский) с иронией самоидентифицировал банкиров как «первых кандидатов на замену агентами». Центральный банк РФ (Алла Бакина) зафиксировал системный переход отрасли от оптимизации операций к продуктовому ИИ и агентным системам. Федеральное казначейство (Александр Албычев) отчиталось о результате: 37% обращений обрабатываются агентом без участия сотрудников. Kismet Capital Group (Иван Таврин) поставил вопрос о стоимости ошибки при агент-агент взаимодействии.
«Агентов будет много — тысячи. Но ты не можешь пользоваться всеми тысячами, и будут формироваться те агенты, которым ты персонально доверяешь по той или иной области или по всем областям. Вот интересная будущая игра: как взращивать лояльность к агенту.»
Близнюк Станислав, АО «Т-Банк»
8.3 Государство, регуляторы и международные игроки
Дмитрий Песков (Специальный представитель Президента по цифровому развитию) стал одним из самых ярких спикеров сессии по технологическому лидерству: описал переход своей команды к работе с организационными агентными структурами, которые «интеллектуально превосходят» создателей. Юлия Горбунова (ректор Сколтеха) обозначила критическую зависимость агентной экономики от развития микроэлектроники и энергетики.
Абдулазиз Мохаммед Аль-Мулла (генеральный директор Налогового управления ОАЭ) представил самый конкретный государственный мандат: 50% услуг и операций — на агентный ИИ по указанию президента страны. Дмитрий Платыгин (замминистра труда РФ) анонсировал 17 отраслевых программ повышения производительности через цифровые технологии. Екатерина Черкес-заде (АСИ) сформулировала трёхлетний прогноз для России: компания-единорог из одного человека с агентами.
«По указанию президента ОАЭ Его Высочества Шейха Мухаммеда бен Заеда Аль Нахайяна все государственные органы в ОАЭ должны предоставлять пятьдесят процентов своих услуг и операций с использованием агентного ИИ.»
Аль-Мулла Абдулазиз, Федеральное налоговое управление ОАЭ
Сводная таблица ключевых метрик
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Ожидаемый экономический эффект агентной экономики к 2030 году | До +20% прибыли (оценка аудитории сессии) | (Худавердян Тигран, АО «Яндекс Рус») |
| Прогноз чистого прироста рабочих мест к 2030 году (WEF) | Около 80 миллионов новых рабочих мест | (Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк) |
| Доля решений в Т-Банке, принимаемых на основе данных и моделей | Более 99% | (Близнюк Станислав, АО «Т-Банк») |
| Обращений к мультиагентной системе Яндекса для онкопациентов за первые 3 дня | Более 3500 | (Лемякина Анна, Яндекс) |
| Статей в базе знаний Онковики для мультиагентной системы | 1500 верифицированных статей | (Лемякина Анна, Яндекс) |
| Число сотрудников маркетинга Сбера, работающих с агентной системой Маркус | Более 100 человек | (Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк) |
| Доля обращений в Федеральное казначейство, обрабатываемых агентом | 37% без участия сотрудников | (Албычев Александр, Федеральное казначейство) |
| Число технологических параметров, обрабатываемых производственной системой Апатит | Более 105 000 одновременно | (Новиков Денис, АО «Апатит») |
| Доля применения агентов в промышленности при неизменной регуляторике | Не более 50% | (Новиков Денис, АО «Апатит») |
| Число роботов на АвтоВАЗе | Более 1600 | (Соколов Максим Юрьевич, АвтоВАЗ) |
| Уровень роботизации сварки Lada Granta | 86% | (Соколов Максим Юрьевич, АвтоВАЗ) |
| Улучшение скорости обработки Wildberries за счёт автоматизации | В десятки раз | (Этин Евгений, RWB) |
| Доля государственных операций ОАЭ, переводимых на агентный ИИ | 50% по указу президента | (Аль-Мулла Абдулазиз, Налоговое управление ОАЭ) |
| Доля МСП-участников сессии, занимающихся комплексной ИИ-автоматизацией | 39–40% | (Бескромный Дмитрий, bQ Group) |
| Время выполнения задачи дизайнером с AI-агентами vs без | 1 час вместо недели | (Крейнин Владислав, ПАО Сбербанк) |
| Число программ повышения производительности труда (Минтруд) | 17 отраслевых программ | (Платыгин Дмитрий, Минтруд РФ) |
| Комиссии за трансграничные транзакции в старой системе | До 5% за транзакцию | (Мазепин Никита, Группа УКМ) |
| Срок появления суверенной индустрии кибербезопасности при трансфере компетенций | 5 лет (по модели Positive Technologies) | (Максимов Юрий, Positive Technologies) |