Технологические компании одновременно развивают системы ИИ-агентов и платформы их управления, формируя новый слой корпоративного ПО поверх существующих бизнес-приложений
Рынок корпоративного программного обеспечения стремительно перестраивается вокруг новой категории продуктов — ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи в разных бизнес-приложениях так же, как это делает человек.
Компании вроде OpenAI, Anthropic и Google развивают инструменты, которые позволяют создавать «цифровых сотрудников» — автономных агентов, работающих с браузерами, настольными приложениями и корпоративными сервисами через интерфейсы, API или прямое управление экраном. Одновременно традиционные игроки — Microsoft, Salesforce, ServiceNow и Snowflake — активно внедряют собственные платформы для разработки и управления такими агентами, стремясь не уступить новую архитектурную роль в экосистеме ПО.
Фактически формируется сразу несколько конкурирующих слоёв: инструменты для создания агентов, сами агенты (в том числе браузерные и desktop-агенты) и отдельный класс платформ для их управления, которые компании называют «панелью управления агентами».
К этому относятся, например, браузерные агенты, которые могут самостоятельно заходить на сайты и выполнять многошаговые операции вроде оформления заказов; desktop-агенты, работающие с локальными приложениями и файлами для подготовки отчётов; а также корпоративные платформы вроде Salesforce Agentforce и Google Gemini Enterprise, позволяющие собирать собственные наборы агентов под бизнес-задачи.
Отдельно развивается рынок «панелей управления агентами», где конкурируют Microsoft Agent 365 и OpenAI Frontier — системы, которые должны объединять и координировать агентов от разных поставщиков внутри одной компании.
На этом фоне усиливается ключевой архитектурный вопрос: сколько таких управляющих систем вообще нужно бизнесу. Теоретически каждая компания может обойтись одной, но рынок уже предлагает десятки несовместимых решений.
Интерес к направлению усиливается на фоне стратегических ставок крупных технологических компаний на будущее, в котором сотрудники перестанут напрямую работать в бизнес-приложениях. Вместо этого они будут управлять набором ИИ-агентов, которые сами взаимодействуют с CRM, ERP и другими корпоративными системами.
Часть индустрии уже публично обсуждает сценарий, в котором традиционные приложения могут «сжаться» до уровня баз данных с бизнес-логикой, а интерфейсом станут агенты. При этом рассматривается даже модель монетизации, в которой доступ к корпоративным системам будет тарифицироваться не по пользователям, а по использованию агентами.
Однако переход к такой модели сталкивается с серьёзными ограничениями. Современные браузерные и компьютерные агенты остаются уязвимыми с точки зрения безопасности: они могут случайно раскрывать учётные данные или создавать новые поверхности для атак. Кроме того, многие корпоративные клиенты отмечают, что текущие решения сложны в настройке и эксплуатации.
Существует и разрыв в позиционировании: часть компаний (например, OpenAI и Anthropic) выпускает такие агенты в статусе исследовательских превью, подчёркивая их экспериментальный характер, тогда как другие вендоры, включая SAP и ServiceNow, заявляют о готовности своих решений для промышленного использования.
Параллельно усиливается конкуренция за доступ к корпоративным данным. Некоторые компании уже ограничивали возможности сторонних ИИ-систем работать с внутренними коммуникациями или базами знаний, как это ранее произошло с ограничениями доступа к Slack-данным.
При этом парадокс рынка в том, что крупные поставщики корпоративного ПО одновременно являются и клиентами, и конкурентами ИИ-компаний: многие агентные системы уже построены на моделях OpenAI и Anthropic, включая решения для аналитики, поиска данных и автоматизации бизнес-процессов. Так, Snowflake использует модели ИИ-компаний для создания агентов, работающих с корпоративными данными в хранилищах и интегрированных приложениях вроде Microsoft Teams или систем Salesforce и SAP.
Таким образом, индустрия одновременно строит конкурирующие и взаимозависимые экосистемы, где одни и те же модели лежат в основе продуктов, которые конкурируют между собой на уровне интерфейса и контроля над данными.
Эксперты отрасли описывают текущее состояние как переходный этап, в котором компании ещё не определились с архитектурой будущего корпоративного ИИ-стека — сколько будет агентов, кто будет ими управлять и как будет распределяться контроль над корпоративной информацией.
Несмотря на активное развитие рынка, корпоративные заказчики остаются осторожными: внедрение агентных систем требует длительных циклов тестирования и интеграции. Некоторые компании уже отмечают, что реальные внедрения таких решений занимают годы и требуют сложной архитектуры согласования данных и доступа.
В результате рынок одновременно движется в сторону ускоренной автоматизации и нового уровня архитектурной сложности, где ИИ-агенты становятся не просто инструментом, а промежуточным слоем между пользователем и всеми корпоративными приложениями.
