В IT-сленге появилось новое слово — агентмаксинг (agentmaxxing). Термин построен по той же модели, что и лукмаксинг (looksmaxxing). Только оптимизируют здесь не внешность, а работу с ИИ-агентами. Разработчик запускает сразу несколько агентов, каждый решает свою задачу, а человек раздает поручения и проверяет результат.
В России тренд быстро вышел за пределы программистских чатов и превратился в корпоративную стратегию. По данным Ассоциации ФинТех (АФТ), 75% российских компаний планируют масштабно внедрять ИИ-агентов в 2026–2027 годах. Сбер, Яндекс и МТС уже продают «цифровых сотрудников» с именем, ролью и собственными KPI (ключевыми показателями эффективности).
Читайте также
Как переходить на цифровой рубль, если нет интернета?
Разбираемся, почему так происходит.
Первая причина — людей не хватает. Безработица, по данным Росстата, держится около 2,3%. Это исторический минимум, а в Москве и Петербурге она почти нулевая. На ПМЭФ-2026 (Петербургский международный экономический форум) власти открыто говорили, что будут закрывать кадровый дефицит в том числе с помощью ИИ. Население стареет, опытные сотрудники уходят на пенсию, а заменить их некем. Агент же не просит индексации и не уходит к конкуренту.
Вторая причина — деньги. Фонд оплаты труда растет вслед за МРОТ (минимальный размер оплаты труда), кредиты дороги из-за высокой ключевой ставки. Нанимать становится накладно, и агенты выглядят выгоднее. По оценке «Сбераналитики», ИИ-ассистенты на первой линии поддержки снижают расходы на зарплаты на 30–40%. В МТС ИИ-помощник ускорил найм на 90% и экономит HR-менеджерам до четырех часов в день.
Третья причина — окупаемость стала предсказуемой. Исследование Cloud.ru и Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ показало, что крупные компании тратят на проект с агентами в среднем 10–50 млн рублей. Простые сценарии окупаются быстрее чем за год. В финансах и IT, где данные уже упорядочены, агенты берут на себя до 60–90% операций. В среднем время на задачу сокращается на 40–50%.
Четвертая причина — ограничения. Западные ИИ-сервисы в России доступны с трудом, поэтому крупные игроки строят собственные экосистемы на базе GigaChat и YandexGPT. Своей платформой проще «подсадить» партнеров и клиентов. Локомотивом стали банки и телеком. Там уже работают агенты высокой автономности, которые, например, сами ведут диалог с мошенниками.
У бума есть и оборотная сторона. В Cloud.ru признают, что главный барьер не технологический, а организационный — разрозненные базы данных и неготовность делегировать решения. Рядовые сотрудники обходят ИИ-инструменты стороной, опасаясь сокращений. Руководители не доверяют советам алгоритма, если не понимают его логики. К этому добавляются утечки данных, галлюцинации моделей и бесконтрольная автономность агентов.
Итог выглядит парадоксально. Агентмаксинг в России вырос не из моды, а из нехватки. Компании гонятся за агентами, потому что не могут найти людей. Открытым остается другой вопрос: успеют ли люди научиться этими агентами управлять.
Меню 
Знания 
События 
Новости 
Курсы валют