Эпоха агентности: как ИИ меняет логику бизнеса. Свежие инсайты с ИИ‑СОЧИКЕМП

Сегодня искусственный интеллект перестал быть просто цифровым инструментом для генерации постов и картинок. Мы вошли в фазу, где ИИ начинает принимать решения и действовать как полноценный участник экономики компании — это и есть эпоха агентности.

На конференции ИИ‑СОЧИКЕМП 2026, организованной платформой Polis.online, лидеры страхового рынка, недвижимости, банков и IT‑сектора на живых кейсах показали: агентный ИИ уже не футуристическая теория. Это прикладная реальность, которая перекраивает бизнес‑модели прямо сейчас.

Агентный ИИ: замена архитектуры процессов, а не инструментов

Во время своего выступления я отметил, что раньше нужно было писать сложный промпт, чтобы получить хороший результат. Сегодня достаточно написать одно предложение, и ты получишь результат за несколько минут. ИИ действует сам, подключает субагентов и становится новым субъектом экономики.

Цифры подтверждают тренд: по данным McKinsey, озвученным на ПМЭФ, рынок искусственного интеллекта вырастет в 15 раз за ближайшие пять лет — с 9 до 139 миллиардов долларов. При этом правильно выстроенные агентные процессы позволяют снизить стоимость операции на 30%–60%, а потенциал заработка увеличить до 3,5 раз.

Страхование: конвейер, дашборды и zero‑interface на практике

Рынок страхования оказался идеальной площадкой для внедрения агентного ИИ. По мнению участников мероприятия, окно возможностей для внедрения ИИ в страхование — это ближайшие 12–18 месяцев. Дальше начнётся глобальное разделение на тех, кто уже встроил ИИ в бизнес, и тех, кто будет догонять с более высокой себестоимостью.

Цепочка ИИ‑агентов. Один из наших главных кейсов, которым я поделился во время выступления — внедрение ИИ‑журналиста. Раньше производство одной качественной статьи с привлечением SEO‑специалиста, копирайтера и редактора обходилось компании до 15 000 рублей.

Теперь за счет цепочки агентов — от парсинга Wordstat и анализа конкурентов до финальной вычитки редактором — стоимость снизилась до 2 500 рублей за материал

Процесс включает агента‑аналитика, маркетолога, копирайтера, корректора и арбитра, который оценивает качество материала до публикации. Каждый агент выполняет собственную функцию, и в итоге мы получаем возможность генерировать сотни статей, а не 50‑60 в месяц, как раньше.

В результате получился полноценный интерактивный дашборд. Один ИИ‑агент собрал сведения, второй проанализировал 133 000 строк продаж за прошедший год, третий построил отчеты по месяцам, премиям, чекам и городам, четвертый выгрузил данные на закрытом сервисе и оформил их в корпоративном стиле. По сути это полноценный P&L‑отчет, полезный для руководителей направлений и меня как генерального директора.

Внедрение zero‑interface страхования. Но самый амбициозный продукт в разработке — zero‑interface страхование. Идея заключается в полном отказе от классических форм и калькуляторов: ИИ‑агент встраивается в чат банка, приложения или сайта.

Пользователь вводит данные, ИИ‑агент оформляет полис, напоминает о продлении и сопровождает страховые события без смены интерфейса — только диалоговое окно

В глобальном масштабе аналогичные процессы уже запущены: к 2030 году агентные системы в страховании будут самостоятельно обрабатывать до 80% убытков и более 90% стандартных андеррайтинговых решений, оставляя человеку лишь сложные кейсы. То, что российские компании уже сегодня строят конвейеры из профильных агентов, подтверждает встроенность отечественного рынка в мировую динамику.

Недвижимость: ИИ идет в ценообразование, сделки и управление агентами

Рынок недвижимости ускоряется за счёт ИИ: компании переходят от экспертных оценок к прогнозам на основе данных. Лидеры рынка уже используют нейросети для аналитики — это сокращает сроки исследований с месяцев до недель. Как именно — обсудили на реальных примерах спикеров.

Платформа «Метр квадратный», работающая более чем со 120 000 партнеров и проводящая почти два миллиона сделок, строит собственную ИИ‑стратегию. Юлия Рыкунова, сооснователь компании, описала акселератор продуктов: «Раньше трендвотчинг и кабинетные исследования занимали 1–2 месяца. Теперь на полный анализ рынка под новую гипотезу уходит неделя».

Это критически важно, когда диверсификация бизнеса требует скорости при входе в новые ниши — например, внедрении дистанционных сделок купли‑продажи прямо в квартире клиента.

Среди уникальных инструментов — индекс настроения риелторов, формируемый по аналогии с индексом PMI. Риелторы ежемесячно прогнозируют спрос и предложение, и фактические данные Росреестра показывают корреляцию на уровне 0,7 п.п.

ИИ‑агент для переговоров. Отдельного внимания заслуживает голосовой агент NIKKO, разработанный командой Союза рынка недвижимости. Агент «слушает» переговоры риелтора с покупателем на показе и на основе анализа диалога формирует презентации, которые закрывают глубинные потребности клиента.

Пример из практики: покупатель премиальной недвижимости отказывался от небоскребов. NIKKO расшифровал, что ему нужен «уровень комфорта, как на Патриках, чтобы не выбирать между городом и загородом», и предложил проект с парком, соленым озером и приватностью. Это подтверждает тот факт, что ИИ уже сегодня способен выявлять неочевидные инсайты из живого диалога и превращать их в аргументы для продажи

Провальный запуск ИИ‑модели. Не все внедрения проходят гладко. Татьяна Файнблит из ГК «А101» поделилась опытом провала при запуске ИИ‑модели для классификации замечаний дольщиков на приемке квартир.

После отмены моратория на штрафы за просрочку застройщику пришлось в авральном режиме перевести приемку в цифровой формат, позволив клиентам фиксировать недостатки самостоятельно. Модель должна была переводить «человеческий» язык в «строительный», но команда не учла реалистичных сроков обучения, не подготовила данные на реальных замечаниях и не обучила колл‑центр.

Это привело к огромному массиву искаженных данных и отложенной реакции. Вывод Татьяны: «ИИ — не волшебная таблетка. Без подготовки данных и адаптации людей даже сильная модель дает сбой».

Человек или скорость? Как не вырастить «выученную беспомощность»

Во время конференции ИИ‑СОЧИКЕМП прозвучал один из самых важных кадровых вопросов. Когда всю рутину — черновики, базовые анализы, подготовку документов — сразу отдают ИИ, молодые специалисты не проходят путь от простых задач к сложным.

Через 5–10 лет мы рискуем получить дефицит экспертов: андеррайтеров, урегулировщиков, риелторов, которые просто не будут знать нюансов, которые рождаются из сотен мелких операций.

Контроль и риски: агентность без управления человеком — опасный актив

Искусственный интеллект не берет на себя ответственность — она всегда остается на компании и человеке. Например, внедрение ИИ в продажи требует постоянного мониторинга, чтобы голосовые боты не переходили в нежелательные сценарии.

Татьяна Файнблит привела пример, когда голосовой помощник при обзвоне начал фривольно общаться с клиентом, и это стало очередным напоминанием, что технология без надзора может нести репутационные издержки.

Международный контекст подтверждает эти опасения: по данным европейского регулятора EIOPA, в 2026 году одним из основных каналов утечек данных и ошибочных решений становятся ИИ‑сервисы, которые сотрудники используют без регламентирования.

Агентный ИИ — это столь же серьезный новый слой рисков, сколько и источник эффективности. Без политики, мониторинга и четких границ автономии он превращается в неуправляемый актив.

Как применить эти инсайты в своём бизнесе

Кейсы страхования и недвижимости выглядят отраслевыми, но логика агентного ИИ универсальна. Вот как перенести её к себе:

Начните с одного дорогого рутинного процесса. Не «внедряйте ИИ вообще» — найдите регулярную, затратную и разложимую на шаги операцию (у нас это была статья за 15 000 рублей). Она даст самый быстрый и измеримый эффект.

Стройте цепочку агентов, а не идеальный промпт. Масштаб рождается в конвейере, где у каждого агента узкая роль: аналитик, копирайтер, корректор, арбитр. Эта же схема работает для КП, отчётности, заявок и поддержки.

Считайте экономику и ищите быстрые победы. Прежде чем покупать дорогое ПО или нанимать подрядчика, проверьте, не закрывается ли задача связкой ИИ‑агентов на ваших же данных — как BI‑дашборд, собранный за часы вместо месяцев.

Сначала данные и люди, потом модель. Наведите порядок в данных и подготовьте людей до запуска.

Оставляйте человека в контуре. Ответственность всегда на компании. Пропишите политику использования ИИ, границы автономии агентов и мониторинг — иначе инструмент станет неуправляемым риском.

Окно возможностей — ближайшие 12–18 месяцев. Достаточно взять один процесс, собрать по нему цепочку агентов и измерить результат. Кто начнёт сейчас, войдёт в новую экономику с меньшей себестоимостью, чем догоняющие.

Материал подготовлен по итогам выступлений спикеров на ИИ‑СОЧИКЕМП (POLIS AI Insurance Sochi Camp 2026), организатор — Polis.online. Цифры и кейсы российских компаний приведены со слов спикеров мероприятия. Мировые примеры и регуляторные тезисы дополнены из открытых источников.