Агент на все руки: «Яндекс» готовит новую «операционную ИИ-систему» для бизнеса

Универсальный ИИ-солдат

Yandex B2B Tech (подразделение, объединяющее разработки и услуги для корпоративных пользователей) готовится выпустить на рынок нового ИИ-агента для бизнеса, рассказали Forbes в компании. Его главная особенность — универсальность: он сможет взять на себя значительную часть рабочих обязанностей менеджеров, аналитиков, бухгалтеров, маркетологов, специалистов по закупкам и не только и способен, как утверждают разработчики, выполнять от 30% до 50% задач офисных сотрудников, на которые уходит до трети рабочего времени. Универсальный агент будет работать на базе технологий Yandex AI Studio — платформы от Yandex Cloud для создания и внедрения ИИ-решений — и будет доступен на рынке в сентябре 2026 года.
Агент поможет не только с рутиной, например, составлением конспекта встречи или кратким пересказом объемных документов, но и с более сложными, многоэтапными задачами, поясняют в «Яндексе»: «Скажем, он может сравнить коммерческие предложения от поставщиков, выбрать лучшего и оформить закупку. Или помогать с корпоративным документооборотом: самостоятельно заполнять договоры по шаблону, отправлять их контрагентам и формировать закрывающие документы».
Кроме того, чат с агентом может стать единым окном для взаимодействия со всеми рабочими приложениями и инструментами — например, AmoCRM или «Контур.Фокус», продолжают в «Яндексе». ИИ-помощнику можно предоставить доступ к корпоративным сервисам от своего имени — это позволит агенту получать всю актуальную информацию для решения задачи. Чтобы обеспечить безопасность использования агента, его права доступа легко ограничить определенными данными и системами. При этом каждое важное действие потребует подтверждения от человека.
«Мы запускаем своего рода операционную ИИ-систему для бизнеса. Она меняет подход к взаимодействию с нейросетями. Компаниям больше не придется комбинировать множество готовых ИИ-приложений или создавать собственные, чтобы автоматизировать рабочие процессы. Сотрудники получат единое решение, которое каждый сможет использовать для своих задач», — говорит руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.

Денежная сторона

Универсальный агент будет распространяться по подписке, при превышении лимита его использование будет оплачиваться по токенам по стандартной тарификации Yandex AI Studio, уточнили в компании в ответ на вопрос о том, как разработка будет монетизироваться.
Инвестиции бизнеса в разработку и внедрение ИИ в экономику, социальную сферу и госсектор показывают устойчивый рост. Согласно данным НИУ ВШЭ, затраты организаций на внедрение и применение ИИ составили 145 млрд рублей в 2023 году, 203 млрд рублей в 2024 году и 257 млрд рублей в 2025 году. Среднегодовой прирост затрат составляет около 50 млрд рублей. Рост спроса на ИИ-сервисы отражается как в финансовых, так и в продуктовых метриках «Яндекса»: по данным отчетности компании за II квартал, бизнес использовал больше ИИ-токенов «Яндекса» за отчетный период, чем за весь 2025 год.
Так, ежемесячная рекуррентная выручка (MRR) ИИ-сервисов в июне 2026 года выросла в 1,8 раза год к году. При этом потребление коммерческих токенов через API на платформе Yandex AI Studio по итогам II квартала 2026 года достигло 398 млрд рублей — это вдвое больше, чем кварталом ранее, и на 70% больше, чем за весь 2025 год. «Динамика отражает новый этап развития рынка генеративного ИИ. Если раньше компании запускали отдельные пилотные проекты, то сегодня они масштабируют внедрение технологий, встраивая ИИ в повседневные бизнес-процессы. Это увеличивает нагрузку на модели и приводит к кратному росту потребления токенов через API», — поясняют в «Яндексе».
Выручка Yandex B2B Tech при этом за первую половину 2026 года выросла почти на треть до 28,9 млрд рублей, а рентабельность скорректированного показателя EBITDA у этого направления составила 22%.
ИИ-агентов, которых активно развивают практически все бигтехи, внедряют все больше компаний. Как подсчитали ранее исследователи из Axenix и МГУ, затраты на их внедрение 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. При этом совокупную экономию компаний от внедрения ИИ-агентов они оценили в 15-40% в зависимости от отрасли.

«Кто склеит, тот и заберет»

«Заявка серьезная», — говорит директор департамента бизнес-решений и цифровой трансформации ГК «Софтлайн» Егор Ворогушин. Эту же гипотезу, по его словам, тестируют глобально Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce, Google Gemini Enterprise) — «Яндекс» ведет себя как «бигтех мирового уровня». «У него редкое сочетание всего стека сразу: своя LLM + облако + дистрибуция + существующие B2B-отношения. Мало у кого в стране это есть. Но даже внутри России «Яндекс» не один: «Сбер» с GigaChat-агентами, МТС, VK, T-Банк, плюс сами «Контур» и 1С могут встроить агентов «снизу», — рассуждает он.
Аналитики называют готовящуюся разработку «грамотной бизнес-идеей», которая локализует уже сложившийся мировой тренд. Но пока ни один из аналогов нельзя назвать образцом масштабируемого и экономически оправданного решения, рассуждает Егор Ворогушин. Новизна здесь в упаковке под конкретный рынок, указывает Ворогушин. Рыночный успех, по его мнению, будет зависеть от технологического исполнения и готовности продукта эволюционировать под реальные потребности разнородных заказчиков, которые станут понятны после первых внедрений и получения первых «шишек».
Универсальные агенты — международный тренд, который активно развивается последние полгода-год за рубежом, подтверждает основатель разработчика ИИ-решений для отделов продаж AvangardAI и маркетингового агентства Out of Cloud Виталий Александров. «Формально он вырос из задач разработки (Claude Code), но такие решения уже используются повсеместно для самых разных задач, очень далеких от написания кода. По сути, универсальные агенты сводят порог входа для работы с ИИ для рабочих задач фактически к нулю, — говорит он. — Раньше работа с ИИ-агентами требовала какого-либо вовлечения разработки, ML-инженеров и т.д. Теперь же использовать агента можно так же просто, как любое другое рабочее приложение, а настроить и подключить его к корпоративным системам администратор сможет без особых навыков программирования».
Фактически это будет первый российский конкурент актуальным зарубежным решениям, таким, как Claude Cowork и ChatGPT Work, считает эксперт. У российского рынка есть явная потребность в таких агентах, но локальным компаниям использовать западные решения проблематично, в том числе из-за вопросов безопасности. Поэтому «Яндекс» займет пока пустующую и очень перспективную нишу, резюмирует Виталий Александров.
Сама ставка на универсальность логична, но «Яндекс» здесь не одинок, не совсем согласна с ним директор по развитию бизнеса Just AI Светлана Захарова. Just AI, по ее словам, движется в похожем направлении с Jay Agents: пользователь формулирует задачу простым языком, а система сама решает, каким продуктом ее лучше решить. «Причина, по которой рынок в целом идет в эту сторону – убрать «лоскутное полотно» из разрозненных, не связанных между собой продуктов и агентов в разных департаментах: оно тормозит внедрение и не дает нужного результата, — объясняет Захарова. — Универсальность ускоряет обучение сотрудников, упрощает управление агентами и позволяет стандартизировать и переиспользовать удачные сценарии между департаментами, например, между продажами и маркетингом. Вопрос не в том, верна ли эта дорога, а в том, кто первым дойдет до ее зрелой реализации».
Идея единого окна зачастую важнее самой агентизации, говорит директор по развитию технологий ИИ FabricaONE.AI (акционер — ГК «Софтлайн») Николай Тржаскал. «Боль офисного сотрудника не в том, что он медленно пишет письмо, а в том, что одна задача размазана по восьми программам и половина дня уходит на переключение между ними. Кто это склеит, тот и заберет рынок», — считает он.

«Не автоматизируй — уничтожь»

Впрочем, есть к разработке «Яндекса» и вопросы, считают аналитики.
Монетизация непрозрачна, так как «условная валюта» прячет юнит-экономику, и финансовый директор не может заранее посчитать TCO (total cost of ownership, совокупная стоимость владения) — для корпоративных закупок это «красный флаг», указывает Егор Ворогушин. «Повис вопрос ответственности: кто виноват, если агент выбрал не того поставщика или ошибся в договоре? А подтверждение на каждом шаге частично съедает обещанную экономию времени. Плюс непонятно, будет ли vendor lock-in (зависимость от вендора) в экосистему «Яндекса».
Универсального агента, который умеет буквально все, не существует, обращает внимание Светлана Захарова. «Вероятнее, речь об агенте-оркестраторе, который получает запрос, оценивает его суть, сложность, конфиденциальность данных и тип задачи, а дальше маршрутизирует его узкоспециализированным субагентам, — размышляет она. — Снаружи — один простой интерфейс для всех сотрудников, а под крышкой разветвленная архитектура из множества продуктов и инструментов». Есть и альтернативный сценарий, по аналогии с вайб-кодингом, где пользователь сам собирает агента под свою задачу, но описание больше похоже на первый вариант, считает эксперт: «В любом случае сомневаюсь, что агент способен абсолютно на все: рано или поздно любая такая система упрется в технологические ограничения, и для крупных компаний с разными уровнями сотрудников реалистичнее выглядит именно верхний агент-оркестратор, а не единый универсальный солдат».
Enterprise купит не «универсальность», а комплаенс, говорит Ворогушин: on-prem, ИБ, аудит, интеграции с внутренними системами и уникальным набором корпоративных данных, «про это в анонсе почти ничего». «Надо ли такое бизнесу? Надо. Вопрос в том, готов ли бизнес это взять, — говорит Тржаскал. – Основной ограничитель не в технологии, а в том, что у большинства компаний процессы не описаны, данные существуют в трех версиях правды, а доступы годами раздавались на всякий случай. Агент не в состоянии это вылечить, он только обнажает и масштабирует: компания с хаосом в процессах получит тот же хаос, только быстрее и в промышленных объемах».
Цифры зрелого рынка отрезвляют, указывает Николай Тржаскал: у Microsoft больше 20 млн оплаченных лицензий Copilot, а еженедельно ими пользуются 20-30%; Gartner ждет, что свыше 40% агентных проектов свернут к 2027 году. «Причина не в том, что технология плоха, а в том, что никто не смог объяснить финансовому директору, на что именно был потрачен бюджет и каков бизнес-результат», — говорит он.
В этой точке есть еще одна неудобная правда: заметная часть выигрыша приходит не от ИИ, а от самой уборки, указывает эксперт: «Описывая процесс, чтобы поручить его агенту, вы почти всегда обнаруживаете трех лишних согласующих и два отчета, которые за последние четыре года не читал ни один из их адресатов». Тржаскал вспоминает Майкла Хаммера, автора концепции реинжиниринга бизнес-процессов, который 30 лет назад сформулировал принцип «не автоматизируй — уничтожь». «Отсюда простой совет тем, кто будет внедрять: считайте эффект от наведения порядка и эффект от агента раздельно — иначе рискуете заплатить вендору за работу, которую сделали сами», — заключает он.