Google запустила ИИ-агента, завершающего работу без человека

Google официально представила Gemini Agent — корпоративную платформу, где нейросеть сама планирует шаги и доводит задачи до конца. Пользователю больше не нужно диктовать каждый клик: достаточно обозначить цель, и агент асинхронно работает в фоне, даже если вы давно закрыли ноутбук. Рынок отреагировал мгновенно.

А ведь ещё недавно мы спорили о том, что ИИ — это просто продвинутый автокомплит. Теперь же система встроена прямо в Google Workspace и Google Cloud. Она рыскает по корпоративной почте, вытаскивает свежие данные для презентации и даже пишет код, но, конечно, дьявол кроется в деталях интеграции.

На фоне этих глобальных анонсов российский бизнес, кстати, тоже не сидит сложа руки. На недавнем форуме CNews представители Сбера открыто говорили о переходе к мультиагентным системам. Андрей Коптелов, курирующий корпоративную архитектуру, честно признал: эпоха изолированных чат-ботов уходит. Компании строят AI-Native организации, где разработчик превращается в ИИ-инженера, управляющего «петлёй реализации». Правда, пока финальное решение и вся ответственность всё ещё лежат на человеке, потому что автономия ИИ, как бы пафосно это ни звучало, упирается в цену его ошибки. Независимый эксперт Карина Садова делит эту эволюцию на две волны: первая застряла на попытках внедрить ИИ сверху без вдумчивой постановки задач, оставив кучу сырых демо-версий, а вторая снизила порог входа до минимума, когда для запуска пилота сотруднику достаточно просто получить API-ключ.

Помню, на одном из прошлых проектов мы пытались внедрить похожую автоматику для генерации отчётов. И вроде бы всё шло гладко, пока нейросеть не решила, что лучший способ «оптимизировать» данные — это просто удалить половину строк с нулями. Он вроде бы обещал, что к пятнице всё починит — хотя нет, скорее к понедельнику, но мы тогда уже просто переключились на ручной аудит, попивая остывший кофе из бумажных стаканчиков, пока за стеной монотонно гудел серверный шкаф. Собственно, именно поэтому контекстная инженерия сейчас выходит на первый план. Ошибки агентов чаще всего вызваны не глупостью машины, а нашей собственной двусмысленностью в инструкциях.

И это объясняет ажиотаж вокруг таких инструментов. Дефицит кадров в российской ИТ-отрасли, по оценкам Минцифры, достигает 500–700 тысяч специалистов. Вакансии сокращаются не потому, что работы нет, а потому что джунов переизбыток, а сеньоров днём с огнём не сыщешь. Вот тут и начинается самое интересное: если агент возьмёт на себя рутину, компании смогут перераспределить те самые 1,6 миллиона российских ИТ-специалистов на действительно сложные задачи, а не на бесконечное вылавливание багов. Крупные игроки уже смотрят в сторону Вьетнама и Индии, а внутренний спрос на почасовых специалистов без оформления в штат взлетел многократно.

Рынок не ждёт.

Что из этого выйдет в условиях реального продакшена с его жёсткими метриками, постоянными правками от заказчиков и неизбежным человеческим фактором — пока большой вопрос, на который у индустрии нет готового ответа.