В бизнесе завершается переход от использования изолированных чат-ботов к формированию экосистем автономных агентов, способных выполнять реальную работу, а не просто генерировать текст. В 2026 году компаниям предстоит научиться продавать алгоритмам - персональным ИИ-агента клиента, а не живым людям. Экономика стремительно переходит в формат machine-to-machine. На это указывает исследование WMT AI.
Эра «агентской экономики»
Интегратор и разработчик AI-решений для бизнеса WMT AI опубликовал исследование «Искусственный интеллект в 2025 и прогнозы на 2026». Автор исследования - стратег в сфере искусственного интеллекта в WMT AI Андрей Майнгардт. Как указано в исследовании, прошедший год стал моментом фундаментального структурного слома индустрии. Период «романтического евангелизма», характерный для ранних этапов внедрения, сменился фазой жесткого аудита и прагматичной интеграции.
Рынок завершил переход от использования изолированных чат-ботов к формированию экосистем автономных агентов, способных выполнять реальную работу, а не просто генерировать текст. В этой связи, 2026 год прогнозируется как начало эры «агентской экономики», в рамках которой искусственный интеллект обретет финансовую субъектность и статус полноценной рабочей силы.
По мнению экспертов WMT AI, в глобальном масштабе ключевым трендом стало превращение интеллекта ИИ в массовый товар. Высокий IQ нейросетей перестал быть уникальным конкурентным преимуществом на фоне появления мощных открытых моделей, таких как DeepSeek R1. Технологическое превосходство в бенчмарках больше не является гарантом рыночного доминирования - этот фактор привел к тектоническим сдвигам в b2b-сегменте.
«OpenAI утратила монополию, сократив свою долю до 27%, уступив лидерство Anthropic, которая захватила 40% корпоративного сектора благодаря модели Claude Opus 4.5, ставшей стандартом для задач программирования. Ситуация обострилась после успеха Google Gemini 3. Миграция ключевых клиентов, включая публичный переход CEO Salesforce на решения конкурента (Google), вынудила руководство OpenAI объявить внутренний режим «Красного флага». Это свидетельствует о фундаментальном переломе», - отмечают авторы исследования.
Кроме того сектор ИИ трансформировался из сегмента уникальных инноваций в утилитарный сервис. Переключение между провайдерами стало низкозатратным, а лояльность клиентов теперь зависит не от бренда, а от ежедневного подтверждения практической пользы. Именно поэтому большая тройка (OpenAI, Anthropic, Google) смещает инвестиционный фокус с улучшения базовых моделей на создание экосистемных решений и глубокую интеграцию с корпоративными процессами.
Как отмечают эксперты компании, инфраструктурный ландшафт также претерпел изменения. Протокол MCP (Model Context Protocol) де-факто стал «USB-портом для ИИ», обеспечив стандартизацию подключения агентов к корпоративным данным без необходимости кастомной интеграции. Интерфейсы взаимодействия трансформировались: браузеры, такие как Perplexity Comet и ChatGPT Atlas, эволюционировали в операционные системы для агентов, берущие на себя функции поиска и транзакций.
Экономика внедрения демонстрирует зрелость, впервые расходы корпораций на прикладное ПО ($19 млрд) превысили инвестиции в инфраструктуру ($18 млрд), а стоимость обработки токенов снизилась в 280 раз. Агентная революция охватила 62% компаний, а рынок разработки демократизировался через феномен «вайб-кодинга», ускорившего создание ПО на естественном языке в 20 раз.
Российское противостояние
В России, как указано в исследовании, рынок разделился на две стратегические модели: «Сбер» сделал ставку на открытые веса для On-Premise инсталляций, а «Яндекс» - на развитие закрытой облачной платформы. Отечественные решения (GigaChat Ultra, Alice AI) достигли технологического паритета с мировыми open-source аналогами, используя архитектуру MoE для эффективного расходования дефицитных вычислительных мощностей.
В этой связи, России удалось создать суверенный стек GenAI, закрывающий внутренние потребности без обращения к зарубежным API. Однако сохраняется стратегический риск зависимости от китайского аппаратного обеспечения. Также отмечается, что уровень внедрения генеративного ИИ в России достиг 71%, хотя рынок и характеризуется «парадоксом стратегии». К примеру, по данным МТС Web Services, у 74% компаний отсутствует формализованный план развития ИИ. На фоне роста спроса на облачные мощности (на 29,6% в сегменте vCPU), ключевые игроки переходят к модели «ИИ-фабрик».
Прогноз на год
По мнению Андрея Майнгардта, на 2026 год в сфере ИИ произойдет закат старых моделей и прорывы Китая.
«Наступающий 2026 год ознаменует переход к новой экономической реальности. Традиционная модель SaaS с подпиской за рабочее место начнет уступать позиции модели Agent-as-a-Service с оплатой за результат, что может привести к снижению стоимости аутсорсинга на 50%. На рынке труда ожидается «ловушка джуниора» - кризис начальных позиций, где ИИ разрывает цепочку передачи опыта, девальвируя дипломы вузов в пользу практических портфолио. Технологический вектор смещается от наращивания параметров к архитектурной эффективности», - указывает он.
Этому способствует так называемый «Китайский парадокс», рожденный санкционными ограничениями - он задает новые стандарты оптимизации через тернарные веса и малые модели. ИИ окончательно превращается в глобальную операционную систему, получая прямой доступ к файловым системам и управлению интерфейсами. В науке ожидаются прорывы в решении «Задач тысячелетия» и переход к практической регенеративной медицине.
В числе ключевых угроз обозначен инфраструктурный разрыв. Унаследованные бэкендсистемы, рассчитанные на человеческую скорость реакций, не выдерживают массовых запросов агентов - это создает риски, аналогичные DDoS-атакам, и к 2027 году может привести к провалу 40% проектов.
В сфере кибербезопасности на первый план выходят взломы агентов, обладающих правом финансовых транзакций. Дополнительные риски создают кризис «вайб-кодинга» с накоплением критических ошибок непрофессионалами, рост социального сопротивления автоматизации и угроза «Q-Day» - квантового прорыва, способного дестабилизировать финансовую систему.
Стратег WMT AI полагает, что в 2026 году успех в этой сфере будет зависеть от способности компаний провести полную перестройку процессов под логику агентов. Ключевые инфраструктурные риски дополняются экономическими факторами.
«Хотя стоимость вычислений снижается, компании сталкиваются с ростом расходов на облачные сервисы из-за круглосуточной работы агентов. Это стимулирует переход к локальным решениям для оптимизации затрат, особенно в сегментах с высокими нагрузками. В оборонной сфере ожидается ускорение интеграции ИИ в автономные системы, включая дроны, что повысит глобальные риски безопасности и требует новых протоколов контроля», - добавляет он.
И советы бизнесу
По результатам исследования представлены несколько главных советов отечественным компаниям, которые «помогут не просто автоматизировать старый хаос, а построить эффективную цифровую компанию». В частности, указывается, что новые клиенты - не люди: компаниям необходимо готовиться продавать алгоритмам, поскольку экономика стремительно переходит в формат Machine-to-Machine.
К примеру, по прогнозам Gartner, уже к 2028 году основная масса b2b-закупок будет проходить через машинные интерфейсы, где покупателем выступает персональный ИИ-агент клиента. Это меняет всё в маркетинге. Традиционный поиск умирает, а вместе с ним уходит в прошлое и SEO. Люди перестают «гуглить», они задают прямые вопросы Perplexity, ChatGPT или Gemini. Если корпоративный бренд невидим для этих агентов, то компании просто не существует на рынке.
Придстоит оптимизировать контент под машиночитаемость, так как ИИ-агенту не важен красивый дизайн баннера или визуальная иерархия сайта. Ему важны структурированные данные, спецификации, актуальные цены и наличие на складе, которые он может считать за миллисекунды и выдать пользователю как готовое решение. Бизнесу необходимо инвестировать в API и создавать бренды, где визуальная оболочка вторична по сравнению с качеством данных.
Кроме того предстоит научиться управлять цифровой рабочей силой, потому что ИИ-агенты становятся новыми сотрудниками и относиться к ним нужно соответственно. Возникает необходимость в специальных отделах по управлению агентами (HR для роботов(. У каждого цифрового сотрудника должен быть свой жизненный цикл: от онбординга, где его учат правилам компании, до регулярной оценки эффективности и «выхода на пенсию», когда модель устаревает. Одновременно следует изменить и подход к людям – легализовать «вайб-кодинг». Способность создать прототип приложения на естественном языке - это теперь навык менеджера продукта, а не инженера.
Необходимо разрешить использование ИИ для быстрой разработки инструментов в режиме «вайб-кодинга», даже если это противоречит традиционным политикам IT-отдела, чтобы ускорить инновации и минимизировать бюрократические барьеры. Не менее важно и то обстоятельство, что на фоне тотального использования нейросетей возникает новый риск - сотрудники разучатся думать самостоятельно. Кто заметит ошибку, если модель начнет «галлюцинировать», а оператор привык слепо копировать её ответы? Поэтому компаниям придется вводить сертификацию на «чистый» интеллект, то есть при найме и повышении проводить экзамены без гаджетов.
«Нужны люди, которые глубоко понимают суть процесса и способны верифицировать работу машины, а не просто писать промпты», - уверен Андрей Майнгардт.