В начале января 2026 г. ComNews опубликовал материал, посвященный росту российского рынка чат-ботов. Тогда некоторые игроки рынка спрогнозировали его дальнейшее развитие и выделили три ключевых тренда.

По словам руководителя продуктов ELMA Cortex ООО "Элма" Алексея Трефилова, первым трендом должен был стать рост влияния ИИ-агентов, способных самостоятельно действовать и запускать задачи. Это должно было превратиться в новый стандарт автоматизации и привести к вытеснению ими простых чат-ботов, отвечающих только на вопросы. Вторым трендом эксперты называли внедрение RAG (генерация с дополненной выборкой) как обязательной основы корпоративных ИИ-процессов (поскольку при усложнении задач модели должны работать не только со статическими знаниями, но и с большим объемом корпоративной информации). Третьим - интеграция агентов непосредственно в бизнес-процессы, а не в пользовательские интерфейсы.

При этом директор департамента развития модуля "Диво Бот" ИТ-экосистемы "Лукоморье" ООО "РТК ИТ плюс" Михаил Павлов предположил, что в 2026 г. рынок продолжит расти, но его фокус сместится на автономных ИИ-агентов, гибридные решения (облачные и on-prem), а также на более строгие требования к качеству и экономической эффективности.

ComNews попросил экспертов рассказать, оправдались ли эти прогнозы и каковы результаты их компаний за первое полугодие 2026 г.

https://www.comnews.ru/content/243141/2026-01-14/2026-w03/1008/rossiysk…

"Да, в целом наши ожидания подтверждаются. Если в начале года мы говорили о переходе рынка от классических чат-ботов к ИИ-агентам, то сегодня можно сказать, что этот процесс уже стал основной тенденцией. За последние полгода компании заметно изменили подход к внедрению ИИ. Раньше основной задачей было автоматизировать диалог с пользователем, теперь бизнес ожидает от ИИ выполнения конкретных действий: работы с корпоративными системами, запуска процессов, поиска информации, подготовки документов и принятия решений в рамках заданных полномочий. Поэтому конкуренция постепенно смещается с рынка чат-ботов в сторону агентных систем", - рассказал Михаил Павлов.

Он отметил, что классические чат-боты не исчезают, а становятся частью более сложных решений. По его словам, они остаются удобным интерфейсом взаимодействия, однако основная ценность переносится на агентную логику, оркестрацию нескольких моделей и глубокую интеграцию с корпоративными данными и бизнес-процессами.

"Наши прогнозы относительно направления развития рынка в значительной степени подтвердились. В конце прошлого года мы говорили о трех основных тенденциях: переходе от классических чат-ботов к ИИ-агентам, превращении RAG и работы с корпоративными знаниями в обязательный элемент ИИ-решений, а также о встраивании агентов непосредственно в бизнес-процессы. По итогам первого полугодия 2026 г. можно сказать, что агентный подход действительно стал одним из главных направлений развития корпоративного ИИ", - сказал Алексей Трефилов.

Он отметил, что все крупные разработчики включают ИИ-агенты в продуктовые стратегии и заказчики все реже хотят просто чат, отвечающий на вопросы. По его словам, бизнесу нужен цифровой исполнитель, способный получить данные из корпоративных систем, проанализировать контекст, запустить процесс, сформировать документ, поставить задачу сотруднику или проконтролировать ее выполнение.

"При этом есть важное отличие от первоначальных ожиданий. Само слово "агент" распространилось быстрее, чем зрелые агентные решения. На рынке появилось много продуктов, которые называются агентами, но фактически остаются усовершенствованными чат-ботами или ассистентами с несколькими подключенными инструментами. Полноценный корпоративный агент - это не просто диалог с языковой моделью. Он должен работать в рамках прав доступа, понимать состояние бизнес-процесса, безопасно обращаться к данным, взаимодействовать с мастер-системами и выдавать воспроизводимый результат", - рассказал Алексей Трефилов.

Он согласился со мнением коллеги, что чат-боты не исчезли, и добавил, что этого не предвидится в обозримом будущем. По его словам, чат остается удобным пользовательским интерфейсом, однако то, что находится за этим интерфейсом, изменилось. Он заметил, что вместо жестко запрограммированного сценария появилась агентная логика, доступ к корпоративным знаниям и возможность совершать действия. Иными словами, рынок чат-ботов не столько сокращается, сколько постепенно становится частью более широкого рынка корпоративных ИИ-агентов.

"Еще один подтвердившийся прогноз - переход от хайпа к прагматичному использованию технологии. В прошлом году многие компании запускали пилоты, чтобы продемонстрировать наличие ИИ или познакомиться с возможностями больших языковых моделей. Сейчас заказчики гораздо чаще начинают разговор с экономики: сколько стоит одна операция, какую ручную работу она заменяет, насколько сокращается время процесса и когда окупятся вычислительные ресурсы и внедрение. Это принципиально важный сдвиг. Генеративный ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому каждая операция имеет стоимость. Можно создать впечатляющую демонстрацию, но если обработка запроса обходится дороже результата, который она приносит, такой сценарий сложно назвать автоматизацией. Он может быть интересен с технологической или маркетинговой точки зрения, но не создает устойчивой ценности для бизнеса", - отметил он.

Алексей Трефилов предположил, что следующий этап развития рынка будет связан с оптимизацией экономики агентов, а не только с ростом их функциональности. По его словам, платформы должны уметь выбирать подходящую модель под конкретную задачу, не использовать наиболее мощную и дорогую модель там, где достаточно более компактной, ограничивать лишние обращения к LLM, повторно использовать уже полученные данные и сочетать генеративный ИИ с классическими алгоритмами и бизнес-правилами.

"Именно так мы смотрим на развитие Elma Cortex. Агент не должен заменять весь процесс большой языковой моделью. Он должен подключаться там, где ИИ действительно дает преимущество, а остальные действия должны выполняться средствами надежной и предсказуемой автоматизации. В связке с ELMA365 это позволяет объединять процессы, корпоративные данные, людей и ИИ-агенты, одновременно контролируя качество результата и стоимость операций. В целом прогноз подтвердился, но рынок развивается более зрелым образом, чем могло показаться на пике первоначального интереса. Побеждать будут платформы, которые смогут доказать экономический эффект, обеспечить управляемость и безопасно встроить агенты в реальную работу компании", - рассказал он.

Михаил Павлов рассказал, что "Лукоморье" продолжила развитие платформы в направлении агентных сценариев в первом полугодии 2026 г. По его словам, основным фокусом стали расширение возможностей интеграции с корпоративными системами, развитие RAG-подходов и создание готовых отраслевых решений, ускоряющих внедрение искусственного интеллекта с прогнозируемым коммерческим эффектом.

"Мы также видим изменение запросов со стороны заказчиков. Если еще год назад большинство проектов были связаны с внедрением чат-ботов для поддержки пользователей, то сегодня значительно вырос интерес к решениям, в которых ИИ становится полноценным участником бизнес-процессов и помогает автоматизировать внутренние операции компаний. Именно это направление, на наш взгляд, будет определять развитие российского рынка в ближайшие несколько лет", - отметил он.

Алексей Трефилов рассказал, что с января 2026 г. Elma провела несколько внедрений Elma Cortex и запустила множество пилотных проектов. Однако главным результатом полугодия он назвал изменение качества диалога с заказчиками. По его словам, компании стали тщательнее считать экономику, оценивать стоимость одной ИИ-транзакции, объем высвобождаемого рабочего времени, влияние на скорость процесса и количество ошибок. Он назвал это хорошим признаком для рынка, так как технология начинает проходить проверку реальным бизнесом.

"Мы уделяем большое внимание снижению стоимости использования ИИ. В корпоративных сценариях недостаточно добиться хорошего ответа модели - нужно сделать так, чтобы этот ответ был экономически оправдан. Для этого необходимо управлять выбором моделей, объемом передаваемого контекста, количеством шагов агента и частотой обращений к LLM. В ряде операций генеративную модель рациональнее сочетать с обычной процессной автоматизацией, бизнес-правилами и заранее определенными действиями. Наши результаты за полугодие можно описать как переход от проверки продуктовой гипотезы к формированию практики промышленного применения. У нас уже есть завершенные внедрения, одновременно идет множество пилотов, а накопленный опыт позволяет точнее понимать, какие сценарии дают наибольший эффект и как реализовать их с приемлемой стоимостью. Мы рассчитываем, что во второй половине года рынок продолжит двигаться в сторону специализированных корпоративных агентов, встроенных в процессы и ориентированных на конкретный измеримый результат. Время, когда внедрение ИИ само по себе считалось достаточным достижением, постепенно заканчивается. Теперь технология должна либо снижать издержки, либо повышать производительность, качество и скорость работы бизнеса. Если она не дает одного из этих эффектов, значит, сценарий нужно пересматривать, каким бы инновационным он ни выглядел", - заключил он.