ЖИ агенттері жаңа нарықты қалыптастырып жатыр. Инвесторлар одан қалай пайда таба алады?

Қыркүйек агент экономикасы әлеміндегі жаңалықтарға бай ай болды. Meta Muse атты кестелерді басқаруға, нарықтарда сатып алу жасауға, клиенттер табуға және іскерлік процестерді ұйымдастыруға көмектесетін жасанды интеллект агентін таныстырды. OpenAI өз Dots атты агенттер топтамасын іске қосты — олар бағдарламалауға, шот-фактуралар жасауға және жіберуге, қосымшалармен өзара әрекеттесуге, хабарламалар қосымшаларын пайдалануға және т.б. қабілетті. Брокерлік фирма Robinhood өз қосымшасында арнайы қызмет іске қосылғаннан кейін бөлшек инвесторларға сауданы бақылау және мәмілелерді орындау үшін AI-агенттерді қосуға мүмкіндік берді.

Инвесторлар үшін жасанды интеллект агенттерінің пайда болуы экономиканың жаңа саласының қалыптасып жатқанын білдіреді. Capital Lab компаниясының серіктесі Евгений Шатов бұл нарық қашан толық әлеуетіне жететінін және одан қалай пайда табуға болатынын түсіндіреді.

ChatGPT-тің алғашқы қоғамдық нұсқасы шыққанына шамамен төрт жыл болды. Осы уақытта бұл жасанды интеллект чат-боты Google іздеу жүйесі бір кездері болғандай жұмыс үшін кең тараған құралға айналды. ChatGPT қолданушыларының саны бір миллиардтан асты, ал өз жұмысында жасанды интеллектіні пайдаланатын компаниялар саны күн санап артып келеді.

Барлығы техникалық қолдаудың бірінші деңгейін ақылды чат-боттар алмастыруға үйреніп қалғанымен, компаниялар әлі де жеке қызметкерлерді ғана емес, бүкіл бөлімдерді алмастыра алатын толыққанды жасанды интеллект агенттерін енгізуге дайындалып жатыр.

ЖИ агенттері бағдарламалық қамтамасыз ету және дерекқорлармен өз бетінше жұмыс істей алады, электрондық пошта жіберу немесе қонақүйлерді брондау сияқты нақты әрекеттерді, сондай-ақ жаңа кеңсе ғимаратын іздеу сияқты күрделірек, мамандандырылған тапсырмаларды орындай алады.

Дегенмен, мұндай ақылды көмекшілерді енгізу жолында әлі де көптеген кедергілер мен сұрақтар бар. Соңғы нәтижеге сене аламыз ба? Қателіктер үшін кім жауапты? Ұйымның киберқауіпсіздігіне қауіп төндірмейтіндей агенттің әрекеттерін қалай баптауға болады? Сонымен қатар, ұйымдардағы барлық процестер, әсіресе бірнеше қадамнан тұратын тапсырмалар, ресми түрде реттелмеген және біркелкі емес. Сондықтан агенттердің жұмысы әлі де тексеріліп, олардың қызметінің кейбір аспектілері, соның ішінде сезімтал деректердің ықтимал ағып кетуіне бақылау жүргізу қажет.

Генеративті жасанды интеллекттің экономикалық әлеуеті толықтай жүзеге асуы үшін екі шарт орындалуы тиіс: біріншіден, тұтынушылар мен бизнестің жасанды интеллект көмекшілері мен агенттерін кең көлемде енгізуі қажет. Бұл процесс бірнеше жылдан бері жүріп келеді. Осы жылдың тамызында жарияланған McKinsey зерттеуіне сәйкес, кірісі 1 миллиард доллардан асатын әлемдік компаниялардың 40 пайызы AI агенттерін кеңейтіп жатқанын хабарлаған, ал бір жыл бұрын бұл көрсеткіш небәрі 27 пайыз болған. Сауалнамаға қатысқандардың шамамен үштен бірі бағдарлама ішіндегі кемінде бір қосымшаны немесе ақылы функцияны сатып алудан бас тартқанын хабарлады, себебі олар қажеттілікті өздері – AI агенттерін пайдаланып код жасау арқылы – қанағаттандыра алды.

Екіншіден, бұл агенттер мәмілелерді жеңілдету үшін бір-бірімен өзара әрекеттесуі тиіс. Мұндай өзара әрекеттесуге арналған техникалық инфрақұрылым ішінара дайын, ал алғашқы шешімдер қазірдің өзінде қолданысқа енгізілген.

Техникалық шеңбер әдетте екі негізгі протоколды қамтиды деп түсініледі: Anthropic компаниясының MCP (Model Context Protocol) агенттің деректер мен құралдарға қосылуын стандарттайды, ал Google-дың A2A (Agent2Agent) әртүрлі жүйелердегі AI агенттеріне бір-бірімен қарым-қатынас жасап, тапсырмалар алмасуға мүмкіндік береді. Екеуі де Microsoft, AWS, Salesforce және SAP сияқты ірі технологиялық компаниялармен қолдау табады.

Дегенмен, сауда және сенім мәселелері әлі де шешілмеген күйде: агенттерді сәйкестендіру, олардың өкілеттілігін растау, шығындарға шектеулер, құқықтық жауапкершілік, төлемдер және дауларды шешу.

Осы мақсатта Google, OpenAI, Stripe, Visa және Mastercard сияқты ұйымдар ұсынған нақты салалық стандарттар енгізілуде. Алайда, бұл нарық қазіргі уақытта әлі де жоғары дәрежеде бөлінген, сондықтан жасанды интеллект серіктестерді өз бетінше тауып, келіссөздер жүргізіп, мәмілелерді аяқтайтын толыққанды автономды «агенттік экономика» әлі қалыптаспады. Дегенмен, оның инфрақұрылымы қазірдің өзінде белсенді түрде дамып келеді.

Gartner-дің бағалауы бойынша, 2030 жылға қарай AI агенттері кәсіпорындық SaaS нарығын түбегейлі өзгертуі мүмкін: мұндай бағдарламалық жасақтамаға жұмсалатын шығындардың шамамен 20 пайызы – яғни 234 миллиард доллар – қайта бөліну қаупіне ұшырауы мүмкін. Дәстүрлі корпоративтік қосымшалардың орнына адамдар тапсырмаларды орындау тиімділігін арттыра алатын жаңа AI құралдарын барған сайын көбірек таңдайтын болады.

Goldman Sachs болжамы бойынша, 2030 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсету бағдарламалық қамтамасыз ету нарығы AI құралдары мен агенттерінің арқасында 20–45 пайызға өсіп, 780 миллиард долларға жетеді. Бұл биылдан бастап орташа жылдық өсім қарқыны шамамен 13 пайызды құрайды.

Andreessen Horowitz есебі агенттердің маркетологтарды, қаржы мамандарын немесе сату менеджерлерін алмастыруы мүмкін сценарийлерді сипаттайды (және нарық бұған сенетіндей: Meta-ның Muse-і жарық көргеннен кейін қаржы және брокерлік компаниялардың акциялары құлдырады). Мысалы, бухгалтерлік бағдарламалық қамтамасыз етуді, қаржылық басқару жүйелерін және төлемдерді өңдеу платформаларын пайдалана отырып, жасанды интеллект агенті қаржылық сәйкестендіруді жүргізе, шот-фактураларды өңдей, алаяқтықты анықтай және реттеуші талаптарға сәйкес бюджеттер мен қаржылық есептерді дайындай алады.

NBER (Ұлттық экономикалық зерттеу бюросы) зерттеуіне сәйкес, жасанды интеллект әлі кеңінен жұмыс орындарының жоғалуына әкеп соққан жоқ, бірақ негізгі тапсырмаларды орындай алатын мамандықтарда АҚШ-та жаңа қызметкерлерді қабылдау айтарлықтай төмендеп барады. Бұл негізінен бағдарламалық жасақтама әзірлеушілерге қатысты, себебі OpenAI мен Anthropic компанияларының құралдарының соңғы нұсқалары бағдарламалауға қатысты тапсырмалардың көпшілігін шешуге мүмкіндік береді.

Осы тақырып бойынша көптеген зерттеулер жүргізілді, және көптеген сарапшылар пайданың басым бөлігі тек модельдерді әзірлеушілерге ғана емес, сонымен қатар шешім қабылдау нүктелерін және агенттер арасындағы транзакциялар инфрақұрылымын бақылайтындарға да тиесілі болады деп есептейді.

Мысалы, McKinsey іздеу мен сатып алу AI интерфейстеріне ауысқан сайын пайда деректерді, ұсыныстарды және сатып алуды басқаратын платформалардың қолында шоғырлануы мүмкін деп есептейді. Аналитиктердің бағалауы бойынша, алдағы жылдары онлайн сатып алулардың 10–35 пайызына дейін AI интерфейстері қатысуы мүмкін — өнімді іздеуден бастап тапсырысты аяқтауға дейін.

Жарнама саласында бұл экономиканың бір бөлігінің дәстүрлі жарнама желілерінен, агенттіктер мен делдалдардан пайдаланушының ниетінен бастап сатып алуға дейінгі бүкіл тізбекті басқаратын жасанды интеллект платформаларына ауысу ықтималдығын білдіреді.

Негізгі пайда алушылар пайдаланушының сұрауынан бастап сатып алуға дейінгі бүкіл тізбекті бақылайтын компаниялар болуы мүмкін.

Мысалға Amazon-ды келтіруге болады . Компания AI-агентті, өнім каталогын, төлемдерді, логистиканы және жарнаманы бір уақытта басқарады. Көктемде ол Rufus сауда көмекшісін Alexa+-пен біріктіріп, Alexa for Shopping-ты жасады. Бұл агент өнімдерді салыстыра алады, бағаларды бақылай алады және сатып алуларды өз бетінше аяқтай алады. Amazon сондай-ақ әңгімелесу барысында тікелей жарнамаларды сынап жатыр.

Google-дың ұқсас моделі бар: іздеу алпауыт компаниясы іздеу сұрауларын өз UCP тапсырыс беру стандартына байланыстырып, AI режимінде коммерциялық жарнамаларды көрсетеді.

Meta-ның Amazon деңгейіндегі өз электрондық коммерция инфрақұрылымы жоқ, бірақ оның жасанды интеллект агенттері жарнама берушілерге жарнама мазмұнын жасауға, мақсатты аудиторияны анықтауға және науқандарды оңтайландыруға көмектеседі — басқаша айтқанда, бұрын агенттіктер атқарған жұмысты орындайды.

Visa, Mastercard және Stripe сияқты төлем инфрақұрылымы компаниялары қазірдің өзінде жасанды интеллект агенттерін анықтау, төлемдерді авторизациялау, алаяқтықты болдырмау және дауларды шешу салаларында негізгі позицияларды иеленуге ұмтылуда.

Тілдік модельдерді ұсынушылар мен бұлттық қызмет көрсетушілер де агенттерге негізделген экономикаға көшуден пайда көреді, себебі жасанды интеллект агенттері дәстүрлі чат-ботқа қарағанда ресурстарды көп тұтынатын ірі тілдік модельдерге (LLM) әлдеқайда көп шақыру жасайды.

Инвесторлар үшін мұнда басты назар үш бұлтты алыпқа аударылады: Microsoft – Azure, Amazon – AWS және Alphabet – Google Cloud. Олардың әрқайсысы екі жолмен пайда табады. Біріншіден, олар агенттерді іске қосу үшін есептеу қуатын сатады. Екіншіден, олар жетекші модель әзірлеушілерімен байланысты: Microsoft OpenAI-дың ірі акционері, ал Amazon мен Alphabet Anthropic-ке инвестиция салған, сондай-ақ Alphabet-тің өз модельдер отбасы – Gemini бар. OpenAI мен Anthropic әзірге жекеменшік компаниялар болып табылады, сондықтан қор нарығында олардың өсуіне қатысудың негізгі жолы – осы серіктестер арқылы.

Реттеуші органдар агенттерге негізделген экономикаға көшуге кедергі келтіре ала ма? Жекелеген мемлекеттер, әсіресе қаржы, денсаулық сақтау, қауіпсіздік және басқа да сезімтал салаларда жасанды интеллектіні енгізуді баяулатуы мүмкін. Мысалы, АҚШ-та AI саласының ірі ойыншылары ерікті шектеулерге келісуге тырысуда.

Дегенмен, процесті өзін-өзі тоқтату өте қиын болып көрінеді. Сондықтан агенттерге негізделген экономика тоқтайды деп күтудің орнына, оны қатаң реттеу күтілуі тиіс: кейбір жағдайларда әрекеттерді адам растауы қажет; басқаларында агент әрекеттеріне тексеріс жүргізу; тағы басқаларында қосымша қауіпсіздік жүйелері.

Сонымен қатар, реттеу өзі AI қауіпсіздігі, бақылауы және агенттерді қадағалауға бағытталған тағы бір ірі нарықты туындатуы мүмкін.