После затратной разработки агентской системы, акционер решил уйти на Claud - Роман Бобров, RWB
Роман Бобров, Head of ML Fintech & WB Bank, RWB. Форум Data Day 2026 «ИИ + Данные». Организатор — Издательский дом «Регламент».
Переход к агентским системам меняет прежде всего экономику проекта. Речь идет не просто о смене подхода к разработке, а о резком росте порога входа: для классических ML-систем нужны очень существенные вложения в инфраструктуру, а при запуске агентских решений затраты и требования к надежности становятся еще более чувствительными. Отдельно акцентируется, что без репликации и георезервирования можно уложиться в одну сумму, но при требованиях к надежности она возрастает кратно.
Еще один важный смысловой блок связан с инфраструктурным масштабом. В выступлении показывается, что даже на уровне базового железа стоимость одного сервера исчисляется миллионами, а развертывание целого контура требует уже не точечных, а системных инвестиций. Из этого делается практический вывод: компаниям нужно заранее понимать, действительно ли им стоит строить собственную агентскую систему, или рациональнее купить готовое vendor-решение. Это не технический, а стратегический выбор, который влияет на бюджет, сроки и итоговую ценность для бизнеса.
Отдельно отмечается, что вместе с переходом к агентным системам меняется весь ландшафт инструментов и экспертизы. Если раньше команда могла опираться на привычный набор ролей и стандартные процессы классической ML-разработки, то теперь появляются дополнительные требования к компетенциям и совершенно иной состав команды. В выступлении проводится мысль, что старая модель организации разработки уже перестает быть достаточной, потому что агентные системы требуют другого набора задач, ответственности и уровней управления.
Содержательно выступление строится вокруг идеи смены рыночного тренда. Классическая ML-разработка описывается как направление, которое постепенно теряет актуальность, тогда как агентные системы становятся новым фокусом внимания. Из этого следует предупреждение: если команда или компания не начнет инвестировать в этот переход, она может столкнуться с быстрым отставанием, потому что рынок и структура профессий уже меняются.
Недостаточно просто продолжать строить модели в прежнем режиме: важно переводить ML-модели в автоматический контур и давать инженерам возможность управлять агентами, а не вручную сопровождать каждый шаг. В этом и заключается стратегическое преимущество агентского подхода — не только в новой технологии, но и в более высокой степени автоматизации, управляемости и масштабируемости процессов.
