Компании начинают использовать агентскую аналитику. Ее суть в самостоятельности: представьте, что вы задаёте ИИ‑агенту бизнес‑вопрос (например, "для какого товара и в каком магазине лучше провести промо акцию?"), а он сам определяет нужные данные, собирает показатели, проводит расчёты и выдаёт готовую аналитическую записку с аргументами. Алгоритм берет на себя весь путь от бизнес-гипотезы до конкретного предложения.
Директор по развитию Yandex DataLens Сергей Сошников объясняет разницу: "В классическом BI аналитик ограничен собственным временем: он вручную пишет SQL-запросы, настраивает фильтры и может проверить две-три гипотезы за день, - объясняет эксперт. - Агентная система за секунды прогоняет десятки сценариев по всем подключенным базам данных. Она способна мгновенно оценить, какой именно фактор - от сбоя в логистике до сезонного спроса - сильнее всего ударил по продажам". По оценкам IDC, экономический эффект от внедрения таких систем измеряется не только в экономии времени аналитиков, но и в способности заранее выявлять риски и предотвращать потенциальные убытки.
При этом рынок быстро переходит от модели одиночного агента к мультиагентным системам - это один из заметных трендов 2026 года. Эксперты исследовательской компании Gartner отмечают рост интереса к таким подходам: количество запросов по мультиагентным системам выросло более чем в 15 раз за период с первого квартала 2024 года по второй квартал 2025 года. Вместо одного универсального агента компании выстраивают совместную работу нескольких специализированных алгоритмов: один собирает и нормализует данные, другой ищет аномалии, третий готовит визуализации и рекомендации. Консалтинговая компания McKinsey в своем отчете о преимуществах агентного искусственного интеллекта описывает кейс: такая система автономно выявляет аномалии в продажах, анализирует внутренние и внешние сигналы - включая погодные условия и отзывы о продуктах, - и ранжирует ключевые факторы. По данным аналитиков McKinsey, этот подход обеспечивает рост продуктивности аналитических команд на 60% и помогает экономить до трех миллионов долларов ежегодно.
Закупки и оценка рисков - сферы, где агентный ИИ уже меняет привычную работу, отмечает Сошников. Такие системы фактически выполняют роль автономных риск-менеджеров. Они непрерывно сканируют транзакции, выявляют аномалии и самостоятельно блокируют рискованные операции или инициируют расследования. По прогнозам аналитиков к 2031 году 60% руководителей из списка G2000 будут использовать агентный ИИ прямо на советах директоров для симуляции слияний и поглощений, стресс-тестирования цепочек поставок и прогнозирования влияния новых законов на бизнес.
Так, появляется мнение, что разговорный интерфейс BI - только промежуточный этап развития технологий. Следующий шаг - переход агентного ИИ к "невидимой инфраструктуре", когда система работает в фоновом режиме. Например, постоянно анализирует потоки данных через программные интерфейсы, фиксирует отклонения от плановых показателей и отправляет руководителю готовые аналитические выводы и предложения по действиям. Gartner прогнозирует, что к 2028 году 33% корпоративного ПО будет включать такие автономные системы.
Современные большие языковые модели умеют не только извлекать цифры, но и интерпретировать их в зависимости от бизнес-роли. Например, встроенный в Yandex DataLens Нейроаналитик может адаптировать ответ под конкретного пользователя: один и тот же массив данных система покажет через фокус денежных потоков для финансового директора и через окупаемость рекламных каналов для маркетолога.
Но масштабирование таких систем возможно только при зрелой архитектуре данных. Без надежной единой модели и стандартизированных данных ИИ способен ускорять не только получение различных инсайтов, но и распространение ошибок внутри компании. На практике это означает переход к новым подходам управления информацией, которые заменяют огромные неповоротливые хранилища данных. Первый подход (Data Mesh) похож на распределение зон ответственности: каждое подразделение - например, маркетинг или логистика - становится "владельцем" своих данных. Они сами следят за их качеством, актуальностью и передают другим отделам в готовом виде, как самостоятельный продукт. Второй подход (Data Fabric) можно сравнить с невидимой сетью дорог: это технология, которая автоматически связывает данные из разных систем и облаков в единое пространство, позволяя агентам легко находить нужную информацию. Без такого порядка ИИ-системы будут питаться хаотичными данными - а значит, искусственный интеллект начнет не только быстрее находить полезные инсайты, но и с огромной скоростью плодить управленческие ошибки.
Сошников рекомендует внедрять агентную аналитику, начиная с пилотного сценария. Это может быть проверка ключевой метрики, анализ трендов или автоматическое формирование стандартного отчета. Чтобы начать работу с Нейроаналитиком, специалисту не нужно знать код или синтаксис формул - достаточно сделать запрос в чате на обычном языке. Агент проанализирует до 20 графиков одновременно, подсветит аномалии в показателях и за несколько секунд соберет выводы в текстовое резюме. Получив такую базовую аналитику, команда сможет обсудить выводы и скорректировать план.
При этом роль эксперта остается за человеком: аналитик проверяет выводы системы, уточняет запросы и корректирует интерпретацию данных. Чем лучше работает инструмент, тем больше задач ему отдают. В итоге система сама сводит отчеты, а специалисты тратят время на проверку нестандартных гипотез и разработку стратегии.