Агентная экономика: как бизнесу не проиграть ИИ-агентам. Алексей Авдей, «Рамблер»
Алексей Авдей, заместитель исполнительного директора по AI-трансформации портала «Рамблер».Форум Cnews "Технологии искусственного интеллекта 2026".
Алексей Авдей, заместитель исполнительного директора по AI-трансформации портала «Рамблер», предлагает взглянуть на бизнес стратегически. ИИ-агенты — программы, которые не просто отвечают на вопросы, а сами берутся за работу, — развиваются так стремительно, что вопрос уже не в том, придут ли они, а в том, что делать компаниям, когда они придут. В своём выступлении он призывает не бояться и не строить баррикады, а найти те места в экономике, где человек по-прежнему незаменим, и выстроить вокруг них свой продукт. Опыт «Рамблера» здесь служит живой иллюстрацией того, как это работает на практике.
Агентная экономика уже на пороге
Картину происходящего Алексей Авдей рисует крупными мазками. По его словам, технический директор Google на днях объявил о переходе на новый уровень: теперь взаимодействуют не «модель и человек», а «агент и агент», а сама компания запустила кластер из миллиона чипов. Эту логику подхватывают и визионеры вроде Грефа: агентная экономика — вопрос ближайшего времени. Оценки её масштаба расходятся, от миллиардов до триллионов, но, как отмечает Авдей, все сходятся в одном: нулём она точно не будет.
Главная мысль звучит жёстко: «Все, что вы делаете за компьютером руками… это все может заменить агент». Под удар попадают дизайнеры и те, кто делает презентации с помощью нейросетей. Условие одно — у агента должен быть нужный контекст. Крупные разработчики нейросетей, и западные, и китайские, уже строят агентов, которые работают как офисные сотрудники. Даже если доступ к тому же Claude однажды закроют, китайские компании идут тем же путём и делают неплохие решения. Вокруг агентов вырастает и инфраструктура для торговли: Яндекс, например, запустил собственный протокол, который позволяет агентам взаимодействовать с магазинами и покупать товары.
Кого агенты уже вытесняют
Примеры Алексей Авдей приводит без прикрас. Образовательная компания Chegg копила огромную базу готовых ответов для студентов — и «умерла» после появления ChatGPT. Хорошо знакомый айтишникам Stack Overflow сегодня заметно потерял популярность: сервисы вроде Claude Code решают задачу под ключ и намного быстрее. Просел и рынок SaaS — программ по подписке. Логика проста: зачем платить сто долларов в месяц за небольшую утилиту, если можно потратить пару вечеров, написать её самому и больше не платить?
Вывод из этих историй неприятный, но честный: барьер для создания цифрового продукта рухнул. Полностью цифровой бизнес, у которого нет глубокого преимущества, находится в зоне риска, потому что его функции всё проще повторить с помощью агента.
Урок древнего Китая: не строить дамбы, а направлять реку
Ответ на тревогу Алексей Авдей находит неожиданно — в философии Востока, прежде всего в даосизме. Он советует обратить на неё внимание именно сейчас, «в эпоху неопределенности»: по его убеждению, если задавать вопросы о современности с таким контекстом, можно получить много точных ответов.
Он пересказывает древнюю притчу. У императора была беда: река разливалась и затапливала деревни. Решить задачу поручили Гуню, и тот девять лет строил дамбы. Река их прорвала, стало только хуже, а самого строителя казнили. Тогда за дело взялся его сын Юй. Он изучал рельеф, наблюдал, как течёт вода, где нужен дренаж, а где реку лучше отвести. «Он не мешал реке, а делал просто естественно это течение», — подчёркивает Авдей. Юй работал так самоотверженно, что за тринадцать лет трижды проходил мимо собственного дома и ни разу не зашёл. В итоге очередные наводнения удалось пережить.
Для бизнеса вывод прямой. Кто боится, что искусственный интеллект заменит сотрудников и разрушит компанию, и кто хочет увидеть новые источники заработка, должен задаться одним вопросом: что можно сделать, чтобы агентам было проще и лучше решать свои задачи, и как стать для них поставщиком? Ведь, как напоминает Алексей Авдей, агенты заменяют не всё. Значит, нужно искать то, что они делают хуже или не делают вовсе.
Где человек выигрывает: живое и настоящее
Одна из опор человека — всё, что создано человеком. Авдей ссылается на исследование по поведенческой психологии: нейросеть и люди отвечали на одни и те же вопросы, и оказалось, что «в целом люди больше любят ответы людей». Доверие к человеческому тексту выше. Уверен Авдей и в том, что многие в зале с первого взгляда отличают текст, написанный ИИ, от человеческого. То же касается изображений и видео: модели стали очень хороши, но всё равно «что-то не то».
Есть и довод про данные. Жена Алексея недавно побывала в Российской государственной библиотеке, знакомой многим как «Ленинка»: в хранилище лежит около 180 миллионов книг, и оцифрована лишь малая часть. «Все, что у нас есть в нашей голове и в голове вообще всего человечества, нет в искусственном интеллекте», — говорит он и оценивает долю знаний, доступных ИИ, в 10–15 процентов. Остальное просто не оцифровано. Поэтому там, где важно качество, созданное человеком, например в кино, можно смело делать ставку на человека.
Оцифровка и офлайн: быть мостом между мирами
Следующая возможность — оцифровка. Тот, кто помогает переносить офлайн-знания и объекты в цифровую среду, становится для агентов ценным поставщиком. Хороший пример — 2ГИС, который оцифровывает физический мир города.
Ещё одна зона — работа в офлайне. «Искусственный интеллект живёт где? В компьютере, на сервере», — напоминает Алексей Авдей. Здесь, в зале, его нет, и, как шутит Авдей, «никто нам кофе не принесёт». Отсюда неожиданный совет молодым: будь он двадцатилетним, не гонялся бы за очередными моделями, а сказал бы себе: «Иди просто в роботы». По его мнению, это «непочатый край», область, где автоматизация офлайна только начинается.
Ответственность: за всё отвечает человек
Ещё одна опора человека — ответственность. Принцип human in the loop, то есть «человек в контуре», Авдей называет очень важным. Нельзя прийти и сказать: «это не я виноват, это Клод виноват». Стоит прочитать условия использования моделей: разработчики прямо пишут, что не несут ответственности за последствия, и всё лежит на пользователе. Поэтому, подчёркивает Авдей, «человек останется, чтобы подтверждать эту историю». Даже если робот подскажет, что купить, решение принимает человек.
Намерение: то, чего нет у алгоритма
Самая фундаментальная зона — намерение. Алексей Авдей ссылается на исследования Андрея Курпатова и многочисленные опросы, которые проводили в Сбербанке: у искусственного интеллекта нет желаний, он не человек, а алгоритм, решающий задачи. Поэтому «работа с намерением человека остаётся человеку».
Это сложная область: речь о формировании потребности и помощи в том, чтобы человек не только захотел, но и сделал. Иллюстрация из опросов: 62 процента россиян называют главным желанием финансовое благополучие, но вклад есть у менее чем половины. Люди хотят, но не копят, а тратят сразу.
Рутину машине, живое общение человеку
Практический принцип, который предлагает Авдей: нужно понять, где рутина в вашей работе, в работе сотрудников и в жизни клиентов, автоматизировать её с помощью ИИ, а всё остальное взять себе.
Пример из школы, которой он помогает. Школа хочет вырастить «субъектного ученика», а для этого учитель должен чаще общаться с детьми. Но львиная доля его времени уходит на отчёты и составление программ. Решение: отдать эту рутину проверенному искусственному интеллекту, а «учителю дать ученика».
Люди думают ситуациями, а не потребностями
Интересный разворот для тех, кто создаёт продукты. Модный призыв копать в глубинные потребности, по словам Авдея, на практике не срабатывает: «Обычный человек не мыслит своими потребностями. Обычный человек мыслит ситуациями, в которые он попадает». Никто не думает о гладкой коже, все думают о том, как понравиться на свидании и чувствовать себя красивой и уверенной. Значит, и продукт нужно проектировать на уровне жизненных ситуаций.
Именно так устроены разработки «Рамблера». Портал создаёт мультиагентную систему, которая отвечает на разные вопросы и работает с намерением: можно не просто узнать последнюю новость, а поговорить в диалоге. Отдельный пример — помощник, построенный на проверенном контенте об автомобилях Haval. Пользователь не спрашивает сухо про массу модели F7, а описывает реальную жизнь: что делать после аварии, как быстро придут запчасти, поместится ли собака в багажник, если в машине трое детей. Под капотом у такого помощника лежит верифицируемая информация, поэтому ответы точны и применимы к конкретной ситуации.
Гибридный подход: агент плюс человек
Итог Алексея Авдея: агент — это «некий алгоритм или подход, который помогает вам». Понять жизненную ситуацию, поговорить, почувствовать, что для человека правильный ответ, способен именно человек. Девушка девушке лучше объяснит, что такое быть красивой, чем ChatGPT, который любит делать комплименты, но ничего не чувствует. Главный вопрос к рынку: как построить гибрид, где «с одной стороны есть агент, с другой есть человек, а на выходе мы должны делать тот продукт, который будут покупать».
Практический совет: оптимизация под ответы ИИ
В финале Авдей даёт конкретную рекомендацию: заниматься оптимизацией под ответы в поисковых врезках Google, Яндекса и в ChatGPT. Об этом, отмечает он, многие слышали, но «они ничего не делают», и он советует изучить тему подробнее.
Главные аналитические тезисы
— Агентная экономика неизбежна: агенты забирают всё, что делается за компьютером, и цифровой бизнес без сильного преимущества рискует исчезнуть, как Chegg и Stack Overflow.
— Бороться с агентами бессмысленно, разумнее направить их течение: стать поставщиком данных, товаров и услуг для агентов.
— Человек выигрывает там, где важна подлинность: к человеческим ответам доверия больше, а значительная часть знаний человечества не оцифрована.
— Оцифровка офлайна и роботизация остаются незанятыми нишами, потому что ИИ живёт на сервере, а не в физическом мире.
— Ответственность нельзя переложить на модель: разработчики сами снимают её с себя, поэтому решение и подтверждение остаются за человеком.
— Намерение и желание принадлежат человеку: работа с мотивацией, ситуацией и мечтой клиента остаётся зоной роста для людей.
— Рутину нужно автоматизировать, а высвобожденное время отдать живому общению с учеником, клиентом, покупателем.
— Продукты надо строить вокруг жизненных ситуаций на основе проверенного контента, как это делают в «Рамблере».
Выступление Алексея Авдея из «Рамблера» — стратегический разбор того, как бизнесу жить в эпоху ИИ-агентов. Авдей не пугает и не успокаивает: он показывает, какие компании уже проиграли, и предлагает чёткую логику выигрыша. Не сопротивляться агентам, а встроиться в их экосистему и одновременно укреплять то, чего алгоритм не заменит: доверие, ответственность, намерение, работу в офлайне и понимание живых ситуаций. Практический вывод для руководителей и продуктовых команд — строить гибридные решения, где ИИ берёт на себя рутину, а человек остаётся автором смысла и решения.
