CEO WaiWai и преподаватель AI-курсов для корпораций WowUni Мик Вайсман о том, почему России необходим маркетплейс AI-агентов, как это облегчит внедрение ИИ в отечественных компаниях и какие проблемы бизнеса поможет решить. Мнение также высказывают эксперты рынка: Павел Хмелинский, СТО коммерческого блока ГК «Самолет», Дина Попова, Управляющий Партнер Группы Компаний i-Free, Павел Рыков, основатель rpa.icu, Борис Цейтлин, исследователь и специалист в области машинного обучения, Иван Юницкий, co-founder VOIC LAB, и Андрей Грабарник, руководитель genAI-продуктов Just AI.
В WowUni мы обучаем корпорации внедрению ИИ в разных сферах — финансы, продажи, рекрутмент, маркетинг, логистика. По нашим наблюдениям, из-за новизны решений и отсутствия единого бенчмарка в компаниях часто не понимают, что конкретно внедрять. При этом, как уже писал TAdviser, агентный ИИ стал одним из самых обсуждаемых направлений в корпоративной сфере. Уровень проникновения агентного ИИ для кодирования Lovable и Cursor в американских корпорациях всего за полгода (с декабря по май) вырос с 50% до 82%, пишет Business Insider.
Например, GitHub Copilot Reviewer, Cursor BugBot Agents, CodeRabbit, а также перспективные Graphite, Cline и Greptile дают компаниям серьезное конкурентное преимущество, ускоряя создание цифровых продуктов. В России их используют с ограничениями из-за их иностранного происхождения, особенно в корпоративном сегменте.
Текущий ландшафт агентного ИИ
По нашему опыту, проблемы у российских компаний типичны: разрозненность инструментов, сложность внедрения решений в уже устоявшуюся инфраструктуру, отсутствие прозрачных метрик для оценки эффективности ИИ. Накладываются и локальные особенности: необходимость понимания языковыми моделями российского бизнес-контекста и строгое соблюдение законодательства о защите персональных данных.
Россия закономерно славится талантливыми разработчиками. Уже сейчас они создают множество эффективных AI-агентов. Появление единой национальной платформы для их размещения — маркетплейса — станет катализатором взрывного роста, аналогичного тому, что пережила индустрия мобильных приложений после запуска App Store. Изобилие AI-решений быстро перерастет в качество. При этом маркетплейс должен соответствовать жестким требованиям к безопасности, конфиденциальности и защите интеллектуальной собственности.
Главные задачи платформы ИИ-агентов
Ситуация c AI-агентами сегодня напоминает времена мобильных приложений до появления App Store. Тогда рынок был фрагментирован, а приложения внедрялись сложно. Сегодня та же проблема: изобилие инструментов, целый зоопарк решений, но нет единой платформы. Маркетплейс должен стать местом, где можно собрать команду агентов под конкретные бизнес-задачи или личные нужды.
Единая площадка по образцу сторов для мобильных приложений создаст конкурентную и прозрачную среду. Станут понятны стоимость и реальная польза. Сегодня разброс цен на внедрение ИИ огромен: от 12 млн до 200 млн рублей. У корпораций это вызывает растерянность и недоумение: необходимость внедрять технологии очевидна, но решение о том, какой агент нужен и как интегрировать его в существующую инфраструктуру, принять крайне сложно.
Инструменты и эффективность: разработка и оценка ИИ-агентов
Платформа ИИ-агентов задумана как централизованный гарант качества и измерения эффективности.
Оба метода уже доказали свою эффективность. Например, я создал «агента, который судит агентов» на хакатоне ETH Global в Брюсселе, и это решение заняло первое место. Таким образом можно оценивать не только LLM, но и самих агентов, создавая своего рода компас для бизнеса.
Сейчас наступает эра гиперспецифичных агентов. Для создания ИИ-агента в определенной отрасли, недостаточно уметь «просто кодить»: нужна в том числе высокая отраслевая экспертиза. Разработчик ИИ-агентов для сбора урожая должен провести много времени на посевных где-нибудь в Ростове, прежде чем советовать агрофирмам, как вести бизнес. Маркетплейс позволит специалистам с экспертизой в узких областях создавать и легко публиковать ИИ-агентов, монетизируя уникальные знания.
Успех платформы зависит от мнения двух сторон: бизнеса, который должен получать измеримый результат, и разработчиков, которым должно быть легко и удобно работать.
Например, в Альфа Банке и ГК «Самолет» мы обучали как создавать своих ИИ-агентов. У корпораций возник вопрос — как сделать единую точку входа, создавать и использовать ИИ агентов безопасно. И главное, какие бенчмарки вводить?
Маркетплейс должен позволять запускать агентов в безопасной изолированной среде в контуре организации. Для разработки агентов нужен SDK как для инженеров, так и для специалистов в своих областях, но без навыков программирования. Также SDK может самостоятельно выбирать подходящую модель под ту или иную задачу, в том числе применяя кастомные модели и улучшенные версии open source моделей, дообученные на русских текстах.
На платформе нужно интегрировать как глобальные MCP, так и локальные. Т.е можно интегрировать агентов и ПО от почты, до Jira.
Локализация — конкурентное преимущество
Когда мы внедряли агента для продаж билетов для конференций Ontico, то метрикой эффективности стало повышение конверсии. Она выросла в 2.21 раза. В случае со студией разработки Kodix, где продавался сложный b2b продукт, главные показатели — охваченные контакты и выходы на встречи с потенциальными клиентами — 2970 и 12 соответственно. Также мы разрабатывали AI-агента для рекрутмента специалистов редких профессий в крупный банк. Главными метриками выступили не только количество закрытых вакансий за месяц — 27, но и сэкономленное время HR-менеджеров на процесс рекрутмента — 48%.
Задача разработчика — взять на себя сложную работу по доработке LLM под местные особенности: от стиля общения до строгого соблюдения 152-ФЗ (закона о персональных данных).
Хороший пример того, как можно создать востребованный продукт, не конкурируя напрямую с лидерами — опыт французской LLM Mistral. Эта не самая мощная модель нашла свою нишу, полностью соответствуя европейским регуляторным нормам (GDPR), позволяя хранить данные внутри ЕС и, будучи обученной на французских текстах, лучше понимает локальный контекст.
Каким должен быть маркетплейс
Чтобы ИИ-маркетплейс стал востребованным и эффективным инструментом, он должен отвечать ряду ключевых требований.
В результате рынок ИИ-агентов станет более прозрачен и доступен. Для бизнеса это означает быстрый выбор проверенных решений с понятной ценой и метриками эффективности, а для разработчиков — возможность сосредоточиться на создании специализированных агентов, не тратя ресурсы на продажи и интеграцию. Такой эффект может запустить массовое внедрение ИИ в компаниях и вывести отечественный рынок на новый уровень зрелости.