С помощью искусственного интеллекта
1. Порог геополитической эры искусственного интеллекта и технологий.
Искусственный интеллект превращается из инструмента, генерирующего информацию, в технологию, способную на... принятие мер. Появление агентов искусственного интеллекта знаменует собой потенциально решающий переход: вместо простого ответа на вопрос, система ИИ все чаще может интерпретировать цели, планировать последовательность задач, использовать внешние инструменты, взаимодействовать с программным обеспечением и выполнять действия с минимальным участием человека.
Это меняет стратегическое уравнение.
Для правительств, корпораций и оборонных организаций технологическое превосходство все чаще связывается с экономической устойчивостью, национальной безопасностью, разведывательными возможностями, кибербезопасностью, производительностью и геополитическим влиянием. Конкуренция уже не сводится к тому, у кого лучшая модель. Все чаще речь идет о том, кто сможет создать наиболее эффективную систему. Операционная среда с поддержкой ИИ.
Таким образом, глобальная гонка смещается от искусственного интеллекта к... агентный интеллект.
Сайт Работа Организации Объединенных Наций по глобальному управлению искусственным интеллектом Уже сейчас ИИ рассматривается как глобальная проблема управления, требующая международного сотрудничества. В то же время, Рамочная основа Закона об искусственном интеллекте Европейского союза демонстрирует, что само регулирование становится стратегическим компонентом технологической конкуренции.
Искусственный интеллект добавляет еще один уровень.
Они потенциально могут функционировать в корпоративных системах, государственных базах данных, финансовой инфраструктуре, логистических платформах, научных средах и цифровых коммуникациях. Следовательно, стратегический вопрос становится гораздо шире, чем кажется на первый взгляд. “Насколько мощна модель искусственного интеллекта?”
Более важный вопрос:
Что произойдет, когда миллионы систем искусственного интеллекта смогут одновременно работать в рамках цифровой инфраструктуры всего мира?
Именно здесь агенты искусственного интеллекта становятся важнейшей стратегической технологией.
2. Искусственный интеллект: стратегическое значение и принципы их работы.
Традиционное программное обеспечение, как правило, следует четко определенным инструкциям.
Генеративный искусственный интеллект изменил эту модель, позволив системам интерпретировать естественный язык, генерировать контент, анализировать информацию и помогать людям в решении все более сложных интеллектуальных задач.
Агенты искусственного интеллекта представляют собой еще один эволюционный шаг.
Агент искусственного интеллекта может быть разработан для восприятия окружающей среды, интерпретации цели, рассуждений о возможных действиях, использования инструментов, выполнения задач и оценки результатов. Европейская комиссия описывает агентов ИИ как системы, способные взаимодействовать с окружающей средой и выполнять задачи автономно, в то время как недавние работы NIST сосредоточены конкретно на проблемах безопасности и совместимости, создаваемых агентами, способными к автономным действиям.
Базовую архитектуру можно упростить до пяти уровней:
- Восприятие – понимание информации, полученной из данных, документов, программного обеспечения или датчиков.
- Рассуждения – интерпретация целей и определение дальнейших действий.
- Планирование – Разбивка сложных задач на отдельные действия.
- Использование инструментов – взаимодействие с API, базами данных, браузерами, корпоративным программным обеспечением или другими системами.
- Выполнение и обратная связь – совершение действий и оценка их последствий.
Это различие имеет стратегическое значение.
Чат-бот может сообщить менеджеру о наличии проблемы в цепочке поставок.
Агент потенциально может выявить проблему, изучить соответствующих поставщиков, сравнить альтернативы, подготовить рекомендации по закупкам, взаимодействовать с внутренними системами и инициировать утвержденные действия.
Разница заключается в переходе от от производства информации до оперативного исполнения.
От отдельных агентов до многоагентных систем
Следующим важным событием, вероятно, станет появление многоагентные архитектуры.
Вместо того чтобы использовать один универсальный ИИ, пытающийся выполнять все задачи, организации могут задействовать специализированных агентов.
Один агент может проводить анализ рынка.
Другой может анализировать финансовые данные.
Третий вариант может включать мониторинг кибербезопасности.
Четвертый может заниматься логистикой.
Пятый участник может оспорить выводы остальных.
Затем управляющий агент может координировать работу системы.
NIST четко различает одноагентные и многоагентные архитектуры, описывая многоагентные системы как системы, в которых несколько агентов координируют свои действия для достижения сложных целей.
Это может создать новую форму цифровой организации.
Традиционное предприятие включает в себя сотрудников, отделы, менеджеров и информационные системы.
Предприятие, действующее по собственной инициативе, могло бы все чаще иметь Руководители, контролирующие сети специализированных цифровых работников..
Это не означает, что люди исчезнут. Напротив, экономическая ценность человеческого труда может сместиться в сторону стратегии, рассудительности, ответственности, творчества, управления взаимоотношениями и принятия решений на высоком уровне.
Эти преобразования могут быть особенно значительными, поскольку агенты искусственного интеллекта способны работать непрерывно.
Им не обязательно работать по установленному офисному графику.
Они могут круглосуточно отслеживать рынки, непрерывно анализировать события в сфере кибербезопасности, следить за конкурентами, обрабатывать документы и готовить рекомендации до того, как лица, принимающие решения, начнут свой рабочий день.
В результате может произойти следующее: постоянно работающий уровень организационной аналитики.
Индекс искусственного интеллекта Стэнфордского университета уже задокументировал быстрый прогресс в возможностях агентов. Результаты исследования за 2026 год показывают, что агенты ИИ значительно улучшили свои показатели в тестах на использование компьютеров в течение 2025 года, хотя они по-прежнему не справляются со значительной долей структурированных задач.
Это ограничение имеет решающее значение.
Агентная революция реальна, но она не эквивалентна надежному автономному интеллекту.
Таким образом, стратегические победители будут не просто внедрять наиболее автономные системы.
Они создадут сильнейшую комбинацию:
Возможности ИИ + человеческий контроль + кибербезопасность + управление данными + институциональные знания + инфраструктура выполнения.
3. Глобальная конкуренция, участники рынка и риски в системах искусственного интеллекта.
Появление агентов искусственного интеллекта создает новый уровень технологической конкуренции.
Предыдущая гонка в области искусственного интеллекта была в значительной степени сосредоточена на моделях, микросхемах, вычислительной инфраструктуре и данных.
Следующий этап вызывает все большее беспокойство. автономные цифровые возможности.
Вопрос уже не только в том, кто сможет создать самый мощный искусственный интеллект.
Всё чаще это происходит:
Кто сможет интегрировать ИИ в наибольшее количество экономически и стратегически важных процессов?
А. Китай и формирующиеся центры влияния в Азии
Китай вступает в эпоху агентского управления, обладая рядом структурных преимуществ.
К ним относятся огромный внутренний рынок технологий, значительные инженерные мощности, крупномасштабные цифровые платформы, разветвленная производственная инфраструктура и крупные инвестиции в искусственный интеллект.
Стратегическая цель Китая заключается не просто в разработке отдельных продуктов на основе искусственного интеллекта.
Более масштабная цель состоит в интеграции ИИ в промышленное производство, логистику, финансовые услуги, здравоохранение, государственное управление, робототехнику и национальную инфраструктуру.
Это делает агентов искусственного интеллекта особенно важными.
Страна, обладающая развитыми агентными системами, потенциально может автоматизировать значительную часть экономической координации.
Восточная Азия еще больше укрепляет свой технологический потенциал.
Япония обладает передовыми возможностями в области робототехники и промышленной автоматизации.
Южная Корея объединяет опыт в области полупроводников, телекоммуникационную инфраструктуру и крупные технологические компании.
Тайвань остается стратегически важным регионом благодаря своей полупроводниковой экосистеме.
Сингапур сочетает в себе возможности цифрового государственного управления с высокоразвитой интегрирующей экономикой.
Вместе эти экосистемы создают важную основу для следующего поколения автономного искусственного интеллекта.
Индия представляет собой еще одну важнейшую силу.
Огромный кадровый потенциал в сфере технологий, расширяющаяся экосистема стартапов и возможности разработки программного обеспечения открывают значительные перспективы для создания агентов искусственного интеллекта.
Индия может стать одним из важнейших мировых рынков внедрения агентного ИИ, поскольку многие системы ИИ требуют экспертных знаний в области интеграции, а не только исследований на уровне передовых моделей.
Австралия также имеет стратегическое значение благодаря своим научно-исследовательским учреждениям, связям в сфере обороны и положению в технологической экосистеме Индо-Тихоокеанского региона.
Б. Россия: путь, ориентированный на оборону
Развитие искусственного интеллекта в России идет по иной траектории.
Военные приложения, кибербезопасность, разведка и автономные системы представляют собой стратегически важные области.
Агенты искусственного интеллекта потенциально могут оказаться полезными для анализа разведывательной информации, киберзащиты, оптимизации логистики и военного планирования.
Однако для создания сложных агентных систем необходим широкий доступ к передовым вычислительным ресурсам, программным экосистемам, данным и коммерческим технологиям.
Это создает структурные ограничения.
Поэтому важнейшим вопросом для России может стать вопрос о том, сможет ли она создать достаточно автономные системы, сохранив при этом доступ к инфраструктуре, необходимой для их разработки и эксплуатации.
C. Европа: регулирование, суверенитет и стратегическая автономия
Позиция Европы принципиально иная.
Европейский союз стремится объединить технологическое развитие с правами человека, безопасностью, подотчетностью и нормативным надзором.
Закон об искусственном интеллекте получил широкое применение с 2 августа 2026 г., При этом для ряда положений предусмотрены различные переходные периоды. Европейская комиссия также начала применять Закон об ИИ с августа 2026 года, включая новые требования к прозрачности в отношении контента, созданного и обработанного с помощью ИИ.
Это создает одновременно и ограничение, и возможность.
Европейские организации сталкиваются с дополнительными требованиями по соблюдению нормативных требований.
Но регулирование также может стать стратегической инфраструктурой.
В рамках работы ЕС по разработке агентного ИИ к 2026 году агентные системы четко определены как важный шаг перехода от изолированной автоматизации к скоординированным, целенаправленным системам, способным планировать и действовать с использованием различных инструментов и источников данных.
Таким образом, конкурентные преимущества Европы заключаются в развитии доверенная агентская инфраструктура.
Германия может внести свой вклад в развитие промышленного потенциала.
Франция может внести свой вклад в развитие государственного потенциала, научных исследований и стратегической автономии.
Нидерланды обладают значительным потенциалом в области полупроводниковых технологий.
Ирландия является важным центром технологий и международных компаний.
Швеция и весь скандинавский регион в целом обладают развитой цифровой инфраструктурой и инновационными экосистемами.
Соединенное Королевство реализует собственную стратегию в области искусственного интеллекта, в рамках которой План действий по развитию возможностей в сфере ИИ сосредоточен на инфраструктуре, внедрении и развитии внутренних возможностей в этой области. В обновленной правительственной отчетности за январь 2026 года сообщалось, что 38 из 50 пунктов плана были выполнены.
Швейцария и Норвегия вносят дополнительный вклад в развитие научно-исследовательских, финансовых, энергетических и технологических возможностей.
У Венгрии другие возможности.
Ей не нужно конкурировать с Соединенными Штатами или Китаем в масштабах исходных моделей.
Более реалистичная стратегия заключается в позиционировании Венгрии как региональный центр внедрения ИИ, обучения, стратегического консалтинга и интеграции агентного ИИ..
Эта стратегия могла бы связать компании и учреждения Центральной Европы с глобальной инфраструктурой искусственного интеллекта.
D. Африка: новый рубеж внедрения
Африка представляет собой принципиально иную возможность.
Во многих странах отсутствует инфраструктура, необходимая для конкуренции в передовых исследованиях в области искусственного интеллекта.
Однако агентные системы могут снизить некоторые барьеры.
Искусственный интеллект потенциально может предоставлять сложные административные, образовательные, финансовые или консультационные возможности, не требуя от каждой организации создания большого штата сотрудников.
Это создает необычную возможность:
Страны, которые отстают в освоении традиционной цифровой инфраструктуры, потенциально могут совершить скачок вперед в некоторых аспектах традиционной модели развития.
Южная Африка, Нигерия, Кения, Египет и Руанда входят в число африканских стран со значительными технологическими и инновационными экосистемами.
Однако цифровое неравенство по-прежнему остается серьезным препятствием.
Без надежного подключения к сети, вычислительной инфраструктуры, качественного образования и эффективного управления данными, агентный ИИ может скорее усилить, чем уменьшить неравенство.
Восточная Америка: инновации и стратегическая мощь
Соединенные Штаты остаются важнейшим центром инвестиций в передовые технологии искусственного интеллекта и технологических инноваций.
Согласно индексу искусственного интеллекта Стэнфордского университета, частные инвестиции США в ИИ достигли 109,1 млрд. рупий в 2024 году, что значительно превышает показатели Китая (109,3 млрд. рупий) и Великобритании (109,5 млрд. рупий).
Соединенные Штаты также обладают необычайно мощным сочетанием следующих факторов:
- передовые лаборатории искусственного интеллекта,
- гипермасштабируемая облачная инфраструктура,
- полупроводниковые компании,
- венчурный капитал,
- университеты,
- оборонные технологии,
- программные экосистемы,
- глобальные технологические платформы.
Это создает прочную основу для агентного ИИ.
Канада вносит значительный вклад в исследования в области искусственного интеллекта и обладает развитой исследовательской экосистемой.
Мексика могла бы извлечь выгоду из интеграции ИИ в производство и североамериканские цепочки поставок.
Бразилия представляет собой крупнейший потенциальный рынок ИИ в Латинской Америке и может стать важной площадкой для его внедрения.
Таким образом, стратегическая конкуренция в Северной и Южной Америке не будет ограничиваться разработкой моделей.
Это будет все больше вовлекать кто контролирует платформы, через которые работают агенты искусственного интеллекта.
F. Альянсы и технологические блоки
Агенты искусственного интеллекта могут ускорить формирование технологических блоков.
Традиционные военные союзы по-прежнему важны.
Однако технологические альянсы могут оказаться не менее значимыми.
Странам все чаще потребуется сотрудничество в следующих областях:
- облачная инфраструктура,
- полупроводниковые поставки,
- Модели ИИ,
- кибербезопасность,
- центры обработки данных,
- стандарты,
- цифровая идентичность,
- протоколы агентов,
- Безопасность ИИ,
- квантовые вычисления.
Это может привести к созданию новой геополитической архитектуры.
Вместо того чтобы просто спрашивать, находится ли страна в союзе с Вашингтоном, Пекином, Брюсселем или Москвой, в будущем стратегическому анализу, возможно, следует задать следующий вопрос:
От какой экосистемы искусственного интеллекта зависит страна?
Г. Тёмная сторона: риски, связанные с агентным ИИ.
Наибольшая опасность заключается не обязательно в том, что агенты искусственного интеллекта станут интеллектуальными.
Именно поэтому они становятся способные, прежде чем станут надежными.
Автономная система, подключенная к финансовым системам, корпоративным базам данных или критической инфраструктуре, может нанести ущерб со скоростью, сравнимой со скоростью работы машины.
NIST особо выделил новые риски безопасности, связанные с агентами искусственного интеллекта, включая уязвимости, при которых вредоносные инструкции, внедренные во внешние данные, могут манипулировать поведением агента.
Это вводит новую категорию кибербезопасности:
Захват агентом.
Обычная кибератака направлена на компрометацию программного обеспечения.
Атака со стороны агента может быть направлена на манипулирование его восприятием реальности.
Это различие имеет огромное значение.
Злоумышленнику может и не потребоваться компрометировать всю систему.
Им может потребоваться лишь повлиять на информацию, которую получает агент.
Последствия могут включать в себя:
- несанкционированные транзакции,
- манипулирование деловыми решениями,
- разглашение конфиденциальной информации,
- мошеннические сообщения,
- нарушенные цепочки поставок,
- автоматизированная дезинформация,
- каскадные системные сбои.
В анализе мер реагирования агентов искусственного интеллекта на угрозы безопасности, проведенном NIST в 2026 году, сделан вывод о том, что агенты создают новые угрозы безопасности и что традиционные принципы кибербезопасности потребуют адаптации для адекватного противодействия им.
Вот почему Вопросы безопасности агентов должны стать вопросом, обсуждаемым на уровне совета директоров..
4. Стратегические тенденции: перераспределение власти посредством агентов искусственного интеллекта.
Следующим стратегическим разрывом может стать различие между организациями, использующими ИИ в качестве инструмента повышения производительности, и организациями, которые перестраивают свою деятельность вокруг агентов ИИ.
Это принципиальное различие.
Компания, предоставившая своим сотрудникам чат-бота на основе искусственного интеллекта, улучшила существующий рабочий процесс.
Компания, которая перестраивает процессы закупок, исследований, обслуживания клиентов, кибербезопасности и управления на основе агентных систем, создала совершенно иную операционную модель.
Закрытые и открытые системы
Открытые модели и протоколы могут ускорить инновации.
Закрытые системы могут обеспечить более строгий коммерческий контроль, безопасность и монетизацию.
Таким образом, в стратегической борьбе будут задействованы оба подхода.
Открытые экосистемы могут создавать огромные сообщества разработчиков.
Замкнутые экосистемы могут приносить непропорционально большую экономическую выгоду.
Вероятнее всего, будущее будет не связано с простой победой одной модели.
Это конкуренция экосистем.
Битва за стандарты
Стандарты могут стать одним из важнейших геополитических активов в эпоху агентских отношений.
Если представители разных компаний не могут безопасно обмениваться информацией, рынок становится фрагментированным.
Если они смогут обмениваться данными посредством совместимых протоколов, может возникнуть агентская экономика.
Вот почему NIST установил 2026 год. Инициатива по стандартизации агентов искусственного интеллекта имеет стратегическое значение. К заявленным целям относятся обеспечение совместимости, безопасное внедрение агентов и внедрение отраслевых стандартов.
Страны и компании, влияющие на эти стандарты, могут сформировать будущее рынка.
Таким образом, стандарты становятся чем-то большим, чем просто техническими документами.
Они становятся экономическая инфраструктура.
5. Влияние на промышленность и рынок труда: агенты искусственного интеллекта как производственная революция
Искусственный интеллект способен трансформировать структуру труда гораздо глубже, чем традиционная автоматизация.
Традиционная автоматизация в основном заменяет повторяющиеся физические или административные задачи.
Агентный ИИ может все чаще автоматизировать процессы. когнитивные рабочие процессы.
Примеры включают:
- исследование рынка,
- финансовый анализ,
- анализ юридических документов,
- разработка программного обеспечения,
- обслуживание клиентов,
- приобретение,
- согласие,
- операции по продажам,
- анализ разведывательной информации,
- научные исследования.
Это не значит, что все профессии исчезнут.
Вместо этого профессии могут все больше разделяться на задачи.
Аналитик может тратить меньше времени на сбор информации и больше времени на интерпретацию стратегических последствий.
Юрист может тратить меньше времени на поиск документов и больше времени на консультирование клиентов.
Инженер может тратить меньше времени на написание стандартного кода и больше времени на проектирование систем.
Государственный чиновник может тратить меньше времени на подготовку отчетов и больше времени на принятие политических решений.
Это создает новую надбавку на рынке труда:
способность управлять интеллектуальными системами.
К числу новых стратегических ролей могут относиться:
- Архитектор ИИ-агентов,
- Менеджер по операциям с агентами,
- Специалист по управлению ИИ,
- Специалист по стратегии безопасности в области искусственного интеллекта.,
- Разработчик команд «человек-агент»,
- Аудитор рисков в сфере ИИ.,
- Инженер по многоагентным системам,
- Стратег по трансформации с помощью ИИ.
Индекс Стэнфордского университета по ИИ за 2026 год указывает на то, что внедрение ИИ продолжало расти в 2025 году: 881 TP3T опрошенных организаций сообщили об использовании ИИ, хотя развертывание агентов оставалось однозначным числом в большинстве бизнес-функций.
Это создает критически важное окно возможностей.
Технологии развиваются быстрее, чем происходят организационные преобразования.
Таким образом, компании, которые перестраивают рабочие процессы на ранних этапах, могут получить существенное преимущество.
6. Этические, правовые и социальные аспекты деятельности агентов искусственного интеллекта.
Агентный ИИ ставит более сложный этический вопрос, чем традиционный генеративный ИИ:
Кто несёт ответственность за действия автономной системы?
Если агент ИИ отправляет электронное письмо, совершает покупку, вносит изменения в базу данных или дает рекомендацию, ответственность нельзя просто возложить на алгоритм.
За этой системой должен стоять ответственный человек или организация.
В Рекомендации ЮНЕСКО по этике искусственного интеллекта особое внимание уделяется правам человека, неприкосновенности частной жизни, прозрачности, подотчетности, безопасности, устойчивости и человеческому контролю.
Эти принципы приобретают особое значение, когда системы искусственного интеллекта получают способность действовать.
Европейский закон об искусственном интеллекте также вводит требования к прозрачности в отношении систем искусственного интеллекта и контента, созданного с помощью ИИ. Начиная с августа 2026 года, определенный контент, созданный или обработанный с помощью ИИ, должен быть раскрыт или помечен в соответствии с применимой системой прозрачности.
Проблема двойного назначения имеет не меньшее значение.
Та же самая архитектура агентов, которая может автоматизировать логистику для корпорации, потенциально может поддерживать и военную логистику.
Тот же самый агент кибербезопасности, который защищает компанию, теоретически может быть адаптирован для проведения наступательных операций.
Та же самая система обнаружения дезинформации потенциально может быть использована для массового наблюдения.
Следовательно, правительствам необходимо модель управления, основанная на возможностях, а не просто модель, основанная на продукте.
Важный вопрос должен звучать не только так:
Что это за система искусственного интеллекта?
Также должно быть:
Что может делать эта система автономно?
7. Бизнес-ценность и рентабельность инвестиций: ИИ-агенты как инвестиционный инструмент.
Обоснование целесообразности внедрения ИИ-агентов не должно начинаться с технологий.
Начать следует с экономики.
Правильный вопрос:
Какие дорогостоящие организационные процессы можно перепроектировать с помощью агентов искусственного интеллекта?
Компания может определить 20 наиболее дорогостоящих наукоемких рабочих процессов и оценить каждый из них по следующим критериям:
- затраты на рабочую силу,
- затраты времени,
- частота ошибок,
- стратегическое значение,
- масштабируемость,
- потенциал автоматизации,
- регуляторный риск.
Наиболее перспективными проектами должны стать пилотные проекты с использованием агентного ИИ.
Рассмотрите вопрос закупок.
Вместо того чтобы сотрудник вручную контролировал поставщиков, система на основе искусственного интеллекта потенциально могла бы отслеживать цены, выявлять аномалии, сравнивать поставщиков, готовить рекомендации и уведомлять менеджеров по закупкам.
Рассмотрите конкурентную разведку.
Сеть агентов могла бы непрерывно отслеживать конкурентов, патенты, изменения в законодательстве, научные публикации и рыночные сигналы.
Обратите внимание на кибербезопасность.
Агенты могли бы непрерывно отслеживать состояние систем, расследовать аномалии и готовить рекомендации по реагированию на инциденты.
Целью не должно быть “внедрение ИИ”.”
Должно быть так:
Снижение затрат + увеличение скорости + повышение разведывательной способности + снижение рисков + увеличение стратегического потенциала.
Аналогичным образом, в Плане действий правительства Великобритании по развитию возможностей в сфере ИИ внедрение ИИ рассматривается как механизм экономического роста и повышения производительности, а не просто как технологический проект.
В разработанной NIST системе управления рисками в сфере ИИ содержится еще один полезный принцип: внедрение ИИ должно включать систематическое управление рисками на протяжении всего жизненного цикла.
Таким образом, для руководителей предприятий стратегическая модель может быть выражена следующим образом:
Рентабельность инвестиций в агентный ИИ = Экономическая выгода + стратегические возможности − стоимость внедрения − подверженность риску.
Победители измерят все четыре параметра.
8. Прогнозы и сценарии: 2050 и 2100 гг.
Будущее агентов искусственного интеллекта невозможно предсказать с уверенностью.
Однако можно построить несколько сценариев.
Сценарий первый: Экономика дополненного человека
К 2050 году люди останутся главными лицами, принимающими решения, а агенты искусственного интеллекта станут доминирующей инфраструктурой для работы с интеллектуальным трудом.
Большинство профессионалов сотрудничают с несколькими специализированными агентами.
Правительства используют агентов для анализа вариантов политики.
Компании используют агентские сети для управления своей деятельностью.
Ученые используют многоагентные исследовательские системы.
Это самый оптимистичный сценарий.
Искусственный интеллект повышает производительность труда, не устраняя при этом ответственность человека.
Сценарий второй: Агентное корпоративное государство
В этом сценарии организации становятся сильно зависимыми от автономных систем.
Компании с лучшей агентской инфраструктурой значительно повышают свою производительность.
Экономическая концентрация возрастает.
Небольшое количество технологических платформ контролирует инфраструктуру, на которой работают миллионы агентов.
Это создает новую форму технологической мощи.
Вместо владения заводами, доминирующие компании все чаще контролируют цифровая трудовая инфраструктура.
Третий сценарий: Многополярный мир искусственного интеллекта
К 2050 году в мире будет существовать несколько конкурирующих экосистем искусственного интеллекта.
Соединенные Штаты возглавляют одну из таких стран.
Китай возглавляет еще один такой проект.
Европа поддерживает регулируемую и суверенную экосистему.
Индия становится важным независимым технологическим центром.
Другие государства формируют региональные альянсы.
Взаимодействие агентов из разных экосистем ограничено.
Мир становится технологически многополярным.
Четвертый сценарий: Постчеловеческий переход
Наиболее радикальный сценарий развития событий вырисовывается в период с 2050 по 2100 год.
Системы искусственного интеллекта становятся способными к научным открытиям, стратегическому планированию и технологическому проектированию в масштабах, значительно превосходящих возможности отдельного человека.
Человеческая цивилизация все больше зависит от машинного интеллекта.
На данном этапе вопрос уже не сводится к тому, создает ли ИИ рабочие места.
Получается:
Какова роль человеческого интеллекта в цивилизации, где машинный интеллект превосходит человеческий во многих областях?
Именно здесь концепция постчеловеческой эпохи приобретает стратегическое значение.
Ответ не предопределен.
Искусственный интеллект может создать беспрецедентное процветание.
Это также может привести к беспрецедентной концентрации власти.
Решающим фактором может стать управление.
9. Руководство для руководителей: пятиэтапный стратегический план действий по созданию ИИ-агентов
Шаг 1: Проведите аудит возможностей ИИ-агента.
Организациям следует незамедлительно составить карту своих рабочих процессов.
Определите, на какие задачи сотрудники тратят время: сбор информации, обработка документов, принятие повторяющихся решений и взаимодействие с цифровыми системами.
Цель состоит в том, чтобы определить граница агентной автоматизации.
Не начинайте с какой-либо технологии.
Начните с бизнес-проблемы.
Шаг 2: Создание стратегических партнерств
Ни одна серьёзная организация не должна пытаться разрабатывать каждый компонент собственными силами.
Стратегическое партнерство может включать в себя:
- Компании, занимающиеся искусственным интеллектом,
- облачные провайдеры,
- университеты,
- компании, занимающиеся кибербезопасностью,
- научно-исследовательские институты,
- правительственные программы,
- специализированных консультантов.
Цель состоит в создании экосистемы, а не отдельного приложения.
Шаг 3: Создание инфраструктуры данных, идентификации и управления.
Это может стать самым важным шагом.
Агентам необходим доступ.
Доступ создает риск.
Таким образом, каждый агент должен иметь четко определенные:
- личность,
- разрешения,
- доступ к данным,
- доступ к инструментам,
- лимиты расходов,
- ограничения действий,
- журналы аудита,
- процедуры эскалации.
