Microsoft, OpenAI и Anthropic: новые шаги к замене корпоративных приложений ИИ-агентами

Технологические компании одновременно создают системы ИИ-агентов и платформы их управления, формируя новый уровень корпоративного программного обеспечения поверх существующих бизнес-приложений

Рынок корпоративного программного обеспечения быстро трансформируется вокруг новой категории продуктов — ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи в различных бизнес-приложениях так же, как и человек.

Компании такие как OpenAI, Anthropic и Google разрабатывают инструменты, позволяющие создавать «цифровых сотрудников» — автономных агентов, взаимодействующих с браузерами, настольными приложениями и корпоративными сервисами через интерфейсы, API или прямое управление экраном. В то же время традиционные игроки — Microsoft, Salesforce, ServiceNow и Snowflake — активно внедряют собственные платформы для разработки и управления такими агентами, стремясь сохранить свою роль в новой архитектуре экосистемы ПО.

На самом деле формируется несколько конкурирующих слоев: инструменты для создания агентов, сами агенты (включая браузерные и настольные 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, такие как оформление заказов; desktop-агенты, работающие с локальными приложениями и файлами для подготовки отчетов; а также корпоративные платформы, такие как 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 различных поставщиков внутри одной компании.

На этом фоне усиливается ключевой архитектурный вопрос: сколько таких управляющих систем действительно необходимо бизнесу. Теоретически каждая компания может обойтись одной, но рынок уже предлагает десятки несовместимых решений.

Интерес к этому направлению растет на фоне стратегических ставок крупных технологических компаний на будущее, в котором сотрудники перестанут работать непосредственно в бизнес-приложениях. Вместо этого они будут управлять набором ИИ-агентов, которые самостоятельно взаимодействуют с CRM, ERP и другими корпоративными системами.

Некоторые участники индустрии уже открыто обсуждают сценарий, в котором традиционные приложения могут «сжаться» до уровня баз данных с бизнес-логикой, а интерфейсом станут агенты. При этом рассматривается даже модель монетизации, где доступ к корпоративным системам будет тарифицироваться не по пользователям, а по использованию агентами.

Однако переход к такой модели сталкивается с серьезными ограничениями. Современные браузерные и настольные агенты остаются уязвимыми с точки зрения безопасности: они могут случайно раскрывать учетные 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: некоторые компании (например, OpenAI и Anthropic) выпускают такие агенты в статусе исследовательских превью, подчеркивая их экспериментальный характер, в то время 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 данным Slack.

При этом парадокс рынка заключается 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, таких как Microsoft Teams или системы Salesforce и SAP.

Таким образом, индустрия одновременно строит конкурирующие и взаимозависимые экосистемы, где одни и те же модели лежат в основе продуктов, которые соперничают друг с другом 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.

Источник