Агентный ИИ: ключевой вопрос — не замена человека, а управление рисками, Виктор Кантор эксперт по AI
Виктор Кантор — эксперт по Big Data и AI, основатель школы MLinside, ранее вице-президент по Big Data в МТС, Chief Data Scientist Яндекс.Такси, программный директор Академии больших данных MADE. Форум Data Day 2026 «ИИ + Данные». Организатор — Издательский дом «Регламент».
Тема ИИ уже перешла от общего интереса к практической проблеме агентных систем: у них появляется доступ к информации и возможность выполнять операции, но при этом пока не выстроена понятная ролевая модель и не разделены уровни доступа. Из-за этого агенты фактически оказываются «электронными людьми» с широкими полномочиями, хотя организационная логика их использования ещё не оформлена.
Отдельно подчёркивается, что ИИ в этой логике рассматривается не как замена человека, а как инструмент усиления человека. Главный акцент сделан на том, что заменять будут не людей на ИИ, а людей без ИИ — теми, кто умеет использовать ИИ для более быстрой проверки гипотез, большей производительности и принятия решений. При этом ответственность за итог всё равно остаётся за человеком: именно он должен определять границы допустимого для агента и отвечать за его действия.
Сильный аналитический блок связан с управлением рисками. Логика выступления сводится к тому, что для агентного ИИ уже нужна полноценная система риск-менеджмента по аналогии с тем, как раньше отрасли проходили этапы внедрения кредитного, операционного и модельного риска. В качестве опоры предлагается использовать уже существующие контуры контроля — первую, вторую и третью линии защиты, которые могут быть переиспользованы для управления агентскими рисками.
Ещё один важный тезис — практическая полезность ИИ в управленческих задачах, включая стратегию и постановку задач сотрудникам. При этом подчёркивается, что простого генеративного ответа недостаточно: нужен навык валидации того, что выдал ИИ, и умение задавать ему корректный контекст.
Ценность создаёт не сам факт использования ИИ, а зрелая управленческая практика вокруг него — с проверкой результатов, интерпретацией и осмысленным применением в работе.
