Разраб расправит плечи: в России создан первый фонд для проектов с ИИ-агентами

Агентам приготовиться

В апреле 2026 года университет «Зерокодер» открывает венчурный фонд для технологических стартапов с ИИ-агентами в основе бизнеса, рассказал Forbes генеральный директор и основатель университета Кирилл Пшинник. По его словам, это первый инвестиционный проект в России, который готов финансово поддержать новую волну предпринимателей из IT-индустрии и реального сектора бизнеса на базе ИИ-агентов.
Возглавит фонд Кирилл Пшинник, а в состав экспертной комиссии, помимо него, войдут предприниматель, венчурный инвестор и основатель Qiwi Сергей Солонин и cооснователь маркетинг-платформы Flocktory Дмитрий Мацкевич, которые подтвердили Forbes свое участие в проекте. «Структура бизнеса меняется фундаментально. Солопренеры (предприниматели, которые ведут бизнес в одиночку. — Forbes) и микрокоманды с ИИ в основе операций делают сегодня то, на что еще недавно требовались целые отделы, — говорит Сергей Солонин. — Именно таких фаундеров готовит и поддерживает «Зерокодер», и мне интересно быть частью этой работы».
Вопрос, какой объем у фонда и кто предоставляет для него финансирование, партнеры не комментируют. В дальнейшем планируется привлечь и других «мультифаундеров и крупных технологических предпринимателей страны».
Фонд будет инвестировать от 5 млн до 100 млн рублей в pre-seed и seed-проекты, где максимально возможная доля операционных процессов передана автономным системам на базе вайбкод-решений, поясняет Пшинник. Размер вложений будет зависеть от стадии развития проекта и обсуждаться индивидуально. На предпосевной стадии фонд априори будет покупать миноритарную долю, в же случае с проектом, опробованным на первых клиентах, не исключается и мажоритарная, уточняет он.
География охвата составляет «вся Россия», а также отечественные проекты, которые планируют развивать операционную деятельность на зарубежных рынках. При этом в первую очередь будут рассматриваться проекты, прошедшие акселерационную программу в университете «Зерокодер», а также студентов совместной онлайн-магистратуры университета Иннополис и «Зерокодер» для технологических предпринимателей.
Основные критерии оценки проектов, помимо описания сущности продукта, таковы:
На стадии pre-seed фонд планирует рассматривать проекты с готовым прототипом, собранным с помощью технологий вайб-кодинга, то есть ускоренной продуктовой разработки с активным использованием ИИ-инструментов. «Приоритет получат команды, в которых максимально возможная доля операционных процессов уже автоматизирована, а архитектура бизнеса позволяет масштабироваться без пропорционального роста числа сотрудников. Среди ключевых критериев — продуманная юнит-экономика и работа на растущем рынке», — поясняет Кирилл Пшинник.
На стадии seed основными критериями отбора станут подтвержденная юнит-экономика, наличие выручки и доказанная способность ИИ-операционной модели работать в реальной рыночной среде, говорит руководитель фонда: ИИ должен быть встроен не в презентацию, а в ежедневную операционную механику бизнеса.

Возьму на себя

ИИ уже активно используется на тактическом уровне: чтобы частично заменять джунов, ускорять написание кода, внедрять чат-ботов в поддержку, перечисляет руководитель практики стратегии, M&A и IPO «Акселератора ФРИИ» Станислав Завершинский. «Но большинство компаний пока признают, что все еще находятся в режиме экспериментов с неочевидным ROI (Return on Investment, «коэффициент возврата инвестиций»). Главный тормоз здесь заключается в ментальном барьере внутри команды», — говорит он. Но важно понимать: так же, как когда-то нормой стали новости в интернете и работа в текстовых, в том числе облачных, редакторах, формулировка «сделано с помощью нейросетей» скоро перестанет звучать как нечто особенное и станет обычной частью повседневной работы, уверен Завершинский.
Cогласно данным McKinsey (на июнь 2025 года), ИИ-агенты уже становятся частью стандартного инженерного процесса, выполняя 30-50% рутинных задач в большинстве корпоративных команд. Кроме того, более 60% IT-специалистов отмечают, что благодаря автоматизации рутинных циклов с помощью ИИ-агентов им удается перераспределять время на стратегические задачи и разработку новых функций, говорится в исследовании Yandex B2B Tech и университета ИТМО.
С июля 2025 года по февраль 2026-го количество разработчиков, которые используют ИИ-ассистента, выросло в 3,6 раза, уточнили Forbes в платформе SourceCraft (входит в состав Yandex B2B Tech, объединяющего технологии и услуги для корпоративных пользователей): «SourceCraft — платформа, где разработчик выступает в роли архитектора. Он управляет ИИ-агентами и распределяет между ними задачи, а всю рутину по написанию кода нейросети берут на себя. При этом в 79% случаев разработчики подключают ИИ-агента, которого используют для поиска ошибок и уязвимостей в коде, создания тестов, управления рабочими процессами и работы с технической документацией».
Как оценивают в McKinsey, внедрение автономных AI-агентов помогает экономить $15 000-30 000 на одного разработчика ежегодно, а для команды из тысячи специалистов — до $30 млн в год: «Для организации с командой в 1000 программистов это $15-30 млн ежегодно». По данным традиционного отчета Google Cloud/DORA (сентябрь 2025 года), 80% разработчиков отмечают рост продуктивности, а 59% — улучшение качества кода.
Затраты на внедрение ИИ-агентов в течение трех лет составят более 950 млн рублей для корпораций, 200-300 млн рублей для крупных компаний, 30-60 млн рублей для среднего бизнеса, 5-15 млн рублей для малого, подсчитали ранее исследователи из Axenix и МГУ имени М.В. Ломоносова. Совокупную экономию компаний от внедрения ИИ-агентов они оценили в 15-40%, в зависимости от отрасли.
По оценкам Gartner, к 2028 году лидирующие позиции займут компании, использующие мультиагентный ИИ в 80% клиентских процессов, а при посредничестве ИИ-агентов будут происходить 90% B2B-сделок. В России бизнес все чаще встраивает агентов в различные процессы: к примеру, в ретейле это персонализация предложений на основе анализа поведения покупателей, в промышленности — предиктивная аналитика оборудования, в госсекторе — автоматизация документооборота. Свои разработки в этом направлении ведут все российские бигтехи — «Яндекс», «Сбер», МТС, Т-Банк, «Авито», Билайн.

Правила игры меняются

Российскому рынку действительно нужны институциональные венчурные и private equity-игроки, особенно с сильной отраслевой экспертизой, убежден исполнительный директор Advance Capital Артур Шубаев, считая запуск такого фонда положительным сигналом для рынка. В этом случае команда, по его мнению, выглядит компетентной именно в области ИИ и технологических продуктов, «а это важный фактор для отбора и сопровождения таких проектов».
Хотя ни один фонд в России публично не заявил об этом как о своем основном инвестиционном фокусе, инвесторы все чаще вкладываются именно в проекты с ИИ, констатирует партнер Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ), директор «Акселератора ФРИИ» и председатель совета директоров Naumen Дмитрий Калаев. «Особенно интересен тренд в реальном секторе: ИИ-агенты становятся основой операционных моделей компаний, — продолжает он. — Уже появляются команды, которые покупают низкомаржинальные бизнесы, автоматизируют ключевые процессы с помощью ИИ и кратно повышают прибыльность. Для российского рынка это хорошее окно инвестиционных возможностей».
По мнению Калаева, IT-рынок ожидает смена правил игры: то, что раньше требовало десятков или даже сотен человеко-лет разработки и давало серьезное конкурентное преимущество, сегодня можно создать с помощью ИИ за несколько недель. «Это радикально меняет расстановку сил: прежние лидеры теряют часть своих позиций, а у новых игроков появляются феноменальные возможности», — размышляет он.
«Мы видим не просто ускорение разработки ПО с помощью ИИ, а демократизацию создания цифровых продуктов. Если раньше для этого нужны были аналитики, команда разработчиков и месяцы работы, то теперь создать свое приложение можно значительно меньшими силами на базе нейросетей», — рассуждает руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech Артур Самигуллин. Рынок массового производства конечных цифровых продуктов, по его словам, оказался под давлением: если раньше бизнес покупал готовый софт или заказывал кастомную разработку, потому что это было проще и дешевле, то теперь компании могут создавать кастомные решения под конкретные задачи без большой команды разработки с помощью ИИ.
«Это не значит, что исчезнут ключевые корпоративные приложения — такие, как системы учета и документооборот. Но огромный набор внутренних корпоративных задач — продажи, поддержка, аналитика, операционные процессы — будут все чаще автоматизироваться с помощью ИИ без классического длинного цикла разработки, — размышляет Самигуллин. — При этом главный барьер внедрения ИИ состоит том, чтобы перестроить реальные бизнес-процессы под ИИ. Поэтому масштабировать применение ИИ проще стартапам и небольшим компаниям, в то время как корпорации пока еще тестируют нейросети на определенных бизнес-задачах».
При этом инвестиции в standalone-стартапы в сфере ИИ в России Артур Шубаев называет «непростой историей». Конкурировать с крупными игроками, прежде всего международными, но и российскими тоже, которые вкладывают огромные ресурсы в разработку собственных моделей и агентных решений, крайне сложно, поясняет он. «Да, можно строить продукты как надстройки над существующими генеративными моделями, но здесь есть два момента. Во-первых, такие компании, как правило, имеют более низкий потенциал капитализации, поскольку создают не отдельный продукт, а надстройку над существующей технологией. Во-вторых, сохраняется риск, что сам разработчик базовой модели со временем добавит аналогичную функцию в свой продуктовый портфель, и тогда небольшому игроку будет трудно выдержать конкуренцию», — предостерегает он.
При участии Владислава Нового