Отчёт Google Cloud «AI Agent Trends 2026»

Документ описывает, как к 2026 году агентный ИИ (agentic AI) становится не просто «надстройкой» к существующим ИТ‑системам, а новым базовым способом организации работы компании. Ключевая мысль: бизнес‑ценность смещается от отдельных генеративных инструментов (чат‑боты, ассистенты) к целостным системам агентов, которые:

• понимают цель,
• строят план,
• выполняют последовательность действий в разных системах,
• работают под управлением и контролем человека.

Исследование опирается на:

• внутренние данные Google Cloud и Google DeepMind (интервью с AI‑лидерами),
• кейсы клиентов Google Cloud,
• глобальный опрос 3 466 enterprise‑руководителей («The ROI of AI 2025»),
• анализ с помощью NotebookLM и Google AI Studio.

Отчёт построен вокруг пяти трендов, каждый из которых описывает сдвиг ролей, процессов и требований к компетенциям:

1. Агенты для каждого сотрудника.
2. Агенты для каждого бизнес‑процесса (workflow).
3. Агенты для клиентов (консьерж‑опыт).
4. Агенты для безопасности.
5. Агенты для масштаба (upskilling и управление изменениями).

Понятие «агентного ИИ» и ключевые протоколы

Что такое AI‑агент в логике Google

Агент описывается как система, которая:

• использует LLM как «мозг» (разум, способность к пониманию и рассуждению),
• имеет доступ к внешним инструментам и данным (через API, БД, сервисы),
• может сама инициировать действия: запросы, транзакции, изменения статусов, генерацию артефактов,
• работает по целям, а не по отдельным командам,
• всегда находится под управлением человека (нигде не говорится о полном автономном режиме без oversight).

То есть переход:
от «instruction‑based computing» (пошаговые команды человеку‑оператору)
к «intent‑based computing» (человек формулирует намерение / desired outcome, дальше агент и оркестровка решают «как»).

Важнейшие технологические элементы: MCP, A2A, AP2

Отчёт специально выделяет три открытых/открывающихся стандарта и протокола:

1. Model Context Protocol (MCP)
   Унифицированный двунаправленный протокол для подключения LLM‑приложений к источникам данных и инструментам.
   Решает две фундаментальные проблемы LLM:
   • замороженная «память» (обучение на срезе данных),
   • невозможность напрямую обращаться к реальному миру.
     MCP даёт стандартный слой интеграции с:
   • управляемыми БД (Cloud SQL, Spanner),
   • аналитическими платформами (BigQuery),
   • другими источниками и tool‑API.
2. Agent2Agent (A2A)
   Открытый протокол взаимодействия агентов между собой.
   Обеспечивает «цифровой конвейер» (digital assembly line), в котором разные агенты:
   • могут быть созданы разными организациями,
   • построены на разных фреймворках / моделях,
   • но взаимодействуют по единому стандарту.
     Это критично для сквозных сценариев: оплата, логистика, партнёрские интеграции, кросс‑отраслевые цепочки.
3. Agent Payments Protocol (AP2)
   Предлагаемый стандарт для agentic‑платежей и e‑commerce.
   Он нужен, потому что в существующих платёжных системах предполагается, что инициатор платежа – человек.
   С AP2:
   • агент может инициировать транзакцию с заранее заданными правилами и лимитами,
   • необходимо по‑новому решать вопросы аутентичности, полномочий, анти‑фрода и ответственности в случае мошенничества.

Тренд 1: Агенты для каждого сотрудника

Сдвиг: сотрудник как «оркестратор агентов»

Главный тезис: крупнейший сдвиг 2026 года – не просто рост эффективности, а переформатирование роли сотрудника.

• Каждый работник – от джуниора до VP – становится руководителем команды специализированных ИИ‑агентов.
• Функция человека:
  • задаёт цели и стратегию,
  • определяет, какие задачи делегировать агентам,
  • контролирует качество, соответствие политике, тону, рискам,
  • принимает финальные решения там, где требуется тонкая оценка.

Google даёт явную структуру новой роли:

• Делегирование рутинных задач.
• Формулирование целей (desired outcome).
• Формирование стратегии (как именно, с какими ограничениями, в каком стиле).
• Финальная проверка (quality gate).

Ключевой принцип – grounding: агенты должны быть «заземлены» на внутренние корпоративные данные (системы, БЗ, CRM, исторические данные), чтобы давать ценность, а не «общие ответы».

Статистика и масштабы внедрения

По данным опроса Google Cloud «The ROI of AI 2025»:

• 52% руководителей компаний, использующих generative AI, уже имеют агентов в продакшене.
• Из них:
  • 49% используют агентов для customer service,
  • 46% – для маркетинга или security operations,
  • 45% – для техподдержки,
  • 43% – для product innovation, productivity, research.

Это показывает, что агентный ИИ уже переходит из стадии пилотов в рабочие сценарии в разных функциях, а не только в support.

Пример «10x маркетолога»

Отчёт иллюстрирует переход на примере маркетингового менеджера:

Вместо ручной работы менеджер управляет системой из 5 специализированных агентов:

1. Data agent – обрабатывает большие объёмы структурированных и неструктурированных данных, ищет паттерны и инсайты по рынку.
2. Analyst agent – 24/7 мониторит новости, активности конкурентов, соцсети, формирует ежедневный one‑pager.
3. Content agent – по недельной стратегической теме генерирует посты и блог‑материалы в бренд‑тоне.
4. Creative agent – по ТЗ генерирует визуалы и видео.
5. Reporting agent – подключен к аналитике, формирует еженедельный отчёт по эффективности кампаний.

Реальная ценность – не в замене маркетолога, а в том, что он высвобождает время для:

• бренд‑стратегии,
• креатива,
• выбора направлений роста, а не «копания в Excel».

Кейсы (Suzano, TELUS и др.)

• Suzano (крупнейший производитель целлюлозы): агент на базе Gemini Pro переводит запросы на естественном языке в SQL для SAP‑данных в BigQuery; достигнуто до 95% сокращение времени выполнения запросов для 50 000 пользователей данных.
• TELUS: 57 000 сотрудников регулярно используют ИИ, экономия 40 минут на одно взаимодействие с ИИ; сильный акцент на обучение и демократизацию инструментов (Gemini Enterprise).

Практический вывод: крупные индустриальные и телеком‑компании демонстрируют не точечные пилоты, а массовые сценарии (десятки тысяч пользователей), что создаёт давление на рынок в целом.

Тренд 2: Агенты для каждого бизнес‑процесса (workflow)

«Цифровая сборочная линия» и агенты как процесс‑конвейер

Google вводит понятие digital assembly line – цифрового конвейера, где:

• множество агентов, каждый со своей специализацией,
• по A2A‑протоколу взаимодействуют друг с другом,
• закрывая end‑to‑end‑процесс (закупки, обработка инцидентов, e‑commerce, комплаенс и т.д.).

Это уже не просто «агент‑помощник сотрудника», а агентная система управления процессом.

Примеры:

• В телекоме: агенты связывают NOC, field‑service и контакт‑центр:
  • выявляют аномалию сети,
  • создают тикет в системе выездного сервиса,
  • оповещают контакт‑центр, чтобы тот предупредил абонентов.
• В промышленности: разбор 2 500+ регламентов и процедур на площадку (пример Elanco) для выявления противоречий, стандартизации и снижения риска простоя / ошибок.

Роль MCP и A2A в оркестрации

Здесь MCP и A2A играют фундаментальную роль:

• MCP – обеспечивает доступ к релевантным данным (БД, DWH, логи, телеметрия).
• A2A – обеспечивает взаимодействие между агентами разных вендоров и доменов.

Так, например, возможен сценарий:

• агент медиакомпании запрашивает у агента ритейлера актуальные цены и наличие товара, промотируемого в эфире;
• агент госпиталя взаимодействует с агентом лаборатории и страховщика (при согласии пациента).

Платежи и e‑commerce: AP2 и пример PayPal

Отдельный блок посвящён agentic e‑commerce:

• Сценарий: пользователь говорит агенту: «Купи эту куртку в чёрном цвете, если цена ≤ $100, когда появится в наличии.»
• Агент:
  • мониторит доступность и цену,
  • при выполнении условий проводит безопасную оплату.

Для этого предлагается Agent Payments Protocol (AP2), которым уже пользуется PayPal при создании «agentic shopping and commerce experiences».

Ключевая тема – переделывать логические допущения существующей платёжной инфраструктуры под участие не‑человеческих агентов.

Тренд 3: Агенты для клиентов – «консьерж‑опыт»

От скриптовых ботов к «agentic concierge»

Отчёт проводит чёткую линию:

• «Старый мир» – IVR‑меню, скриптовые чат‑боты, многократные повторения «оператор!» и номера заказа.
• «Новый мир» – консьерж‑агент, который:
  • знает клиента (история покупок, обращения, предпочтения),
  • имеет доступ к операционным системам (CRM, логистика, биллинг),
  • проактивно решает проблемы, не дожидаясь звонка клиента.

Пример диалога:

• Chatbot: «Введите 12‑значный номер заказа»
• Agentic concierge: «Здравствуйте, Елизавета, вижу, что вы звоните по поводу синего свитера, заказанного на прошлой неделе. Система показывает, что он только что доставлен. Хотите оформить возврат или обмен?»

Ключ: разница не только в модели, а в данных и интеграции.

Персонализация и выход за пределы B2C

Персонализация рассматривается не только для потребителя, но и для B2B/производства:

• Пример: на производственной площадке агент анализирует производительность смен, состояние оборудования и предлагает:
  • дополнительное обучение для «отстающей» смены,
  • новые сет‑пойнты оборудования и т.п.

Это важный сигнал для промышленности/ТЭК: personalization‑подход добавляется и к операционному менеджменту, а не только к маркетингу.

Проактивный сервис

Пример логистического кейса:

• Логистический агент видит failed delivery в 15:00.
• Консьерж‑агент:
  • выясняет причину (поломка машины),
  • автоматически переносит доставку на ближайшее окно,
  • начисляет клиенту компенсацию (например, $10 кредита),
  • отправляет SMS с извинениями и предложением нового слота.

Плюс предусмотрен «умный хенд‑офф» к человеку для сложных или эмоционально заряженных ситуаций.

Кейсы (Home Depot, Danfoss, Go Autonomous)

• Home Depot: агент Magic Apron – 24/7 эксперт по DIY‑задачам (how‑to, подбор товаров, обзоры).
• Danfoss + Go Autonomous: автоматизация обработки e‑mail‑заказов,
  • 80% транзакционных решений – автоматически,
  • сокращение времени ответа с 42 часов до near real‑time,
  • консолидация пяти систем в одном интерфейсе.

Вывод: «консьерж‑агенты» – фактически новый уровень customer experience и значительный рычаг для NPS/CSAT и операционных затрат.

Тренд 4: Агенты для безопасности

Проблема «alert fatigue» и новая роль SOC

В современном SOC:

• потоки алертов и телеметрии растут экспоненциально,
• 82% специалистов обеспокоены, что могут пропустить реальные атаки из‑за объёма сигналов.

SOAR‑системы дают лишь частичную автоматизацию. Агентный ИИ предлагает более глубокий сдвиг:

• агенты могут:
  • «читать» и интерпретировать сложный контекст,
  • строить гипотезы и последовательности действий,
  • по циклу «observe–act–adjust» адаптировать реакцию.

Agent‑SOC: полуавтономный цикл безопасности

Отчёт описывает semi‑autonomous SOC cycle:

• При алерте включается оркестрация агентов для:
  • triage и расследования,
  • threat hunting,
  • malware‑аналитики,
  • detection engineering,
  • генерации и применения response‑playbooks.
• MCP и A2A позволяют нескольким SOC‑агентам делить общий контекст (telemetry, threat intel) и взаимодействовать между собой и внешними сервисами.

Роль человека при этом изменяется:

• меньше «alert‑watching»,
• больше:
  • threat hunting по интуитивным гипотезам («проверь этот сервер на аномальный outbound‑трафик»),
  • настройка «правил игры» для агентов,
  • архитектурная защита и работа с будущими классами угроз.

Исследования и кейсы (CodeMender, Specular, Torq)

• CodeMender (DeepMind) – AI‑агент для автоматического повышения безопасности кода:
  • уже показывает способность находить zero‑day уязвимости в хорошо тестированном софте.
• Specular – offensive‑платформа, использующая Gemini 2.5 Pro для:
  • автоматизации управления attack surface,
  • имитации пентестов и приоритизации исправлений.
• Torq (Socrates):
  • 90% задач Tier‑1 аналитиков автоматизированы без участия человека,
  • 95% снижение ручных задач,
  • 10x ускорение реакции.

При этом подчёркивается, что одновременно:

• ИИ расширяет attack surface (модели, данные, агенты),
• злоумышленники тоже используют ИИ.
  Следовательно, специалисты по безопасности должны стать «двуязычными» в доменах AI и кибербезопасности.

Тренд 5: Агенты для масштаба – upskilling как главный драйвер ROI

Навыки – узкое место, а не технологии

Отчёт утверждает: фокус на моделях и платформах без инвестиций в людей – стратегическая ошибка.

• «Половина жизни» (half‑life) профессионального навыка – ~4 года, в IT – до 2 лет.
• AI ускоряет этот цикл: навыки устаревают быстрее, чем традиционные системы обучения успевают реагировать.

Из опросов:

• 82% decision‑makers считают, что тех. обучение помогает держаться впереди в AI.
• 71% компаний видят рост revenue после вовлечения в learning‑программы.
• 61% сотрудников в организациях, где AI уже внедрён, используют AI ежедневно (остальные – минимум раз в неделю).
• При этом лишь 29% говорят, что AI «широко продвигается» в их организациях – то есть огромный потенциал не раскрыт из‑за культурных / организационных барьеров.

Новые роли: «agent orchestrator», «Chief of Staff for AI»

Google прямо говорит, что:

• Появится дефицит компетенций по управлению агентами,
• Рынок пока не имеет зрелых специалистов с опытом «оркестрации агентов».

Фактически формируется новая категория ролей:

• AI‑оркестраторы на уровне команд,
• product‑/process‑owners, отвечающие за агентные системы,
• «Chief of Staff for AI» – человек, управляющий портфелем агентов, KPI и governance.

Пять столпов AI‑обучения (5 pillars of AI learning)

Google предлагает рамку из 5 шагов:

1. Определить цели
   • Привязать обучение к измеримым KPI бизнеса (например, 100% использование Gemini‑агента в ежедневных воркфлоу).
2. Обеспечить спонсорство
   • Три ключевые роли:
     • executive sponsor (бюджет и месседж сверху),
     • groundswell lead (массовое вовлечение, «мегапон AI»),
     • AI accelerator (тех‑эксперт, превращающий идеи в решения).
3. Поддерживать импульс и вознаграждать инновации
   • цифровой хаб, геймификация, leaderboard для AI‑кейсов, регулярные коммуникации и награды.
4. Интегрировать AI в повседневную работу
   • внутренние хакатоны, Field Days, challenge‑events, встраивание кастомных агентов в реальные процессы.
5. Готовить людей к рискам и ответственному использованию
   • обучение по:
     • тому, какие данные можно / нельзя отдавать в инструменты,
     • распознаванию сложного социального инжиниринга на базе ИИ,
     • основам Secure AI Framework (SAIF 2.0) и практикам безопасной разработки и эксплуатации.

Кейсы TELUS и Google Skills показывают, что системная программа обучения:

• резко повышает уверенность сотрудников (96% сообщили рост уверенности),
• ведёт к устойчивому росту использования AI‑инструментов.

Стратегические выводы для бизнеса

Переход от «AI‑features» к «AI‑first‑процессам»

Google подчёркивает: агенты – это переход:

• от «добавили ИИ‑функцию в существующий процесс»
• к «перепроектировали процесс, предполагая ИИ‑агентов как центральное звено».

Для компаний это означает:

• ревизию всей value chain: от back‑office (финансы, закупки) до front‑office (продажи, support) и «corner office» (C‑suite, стратегический анализ),
• пересмотр ролей, метрик и оргструктуры (кто владеет агентной системой? кто отвечает за ее риск‑профиль?).

Кросс‑функциональные и кросс‑организационные агентные экосистемы

Технологическая ставка Google – на открытые протоколы (MCP, A2A, AP2). Это:

• создаёт условия для экосистемы, где:
  • агенты разных вендоров и компаний могут взаимодействовать,
  • строятся новые B2B‑ и B2C‑цепочки без ручной интеграционной логистики,
• одновременно поднимает вопросы:
  • стандартов безопасности и аудита,
  • юридической ответственности между сторонами,
  • управления данными и согласиями (особенно в здравоохранении и финсекторе).

Баланс возможностей и рисков

Отчёт достаточно честно говорит о:

• расширении attack surface из‑за ИИ‑инфраструктуры (модели, данные, агентов),
• необходимости глубокого объединения компетенций: AI + безопасность + отраслевой домен,
• культурных изменениях:
  • сопротивление части сотрудников,
  • риски слепого доверия к агентам,
  • этические и регуляторные ограничения.

Ключевой месседж – агентный ИИ даёт огромный потенциал, но требует зрелого управления: people, process, technology, governance.

Практическое применение выводов отчёта для цифровой трансформации

Особенно релевантно для промышленности, ТЭК, крупного enterprise‑сектора:

1. Карта агентных возможностей
   • Спрогнозировать, где в компании к 2026/27 году:
     • «агент для каждого сотрудника» может дать наибольший эффект (аналитики, инженеры, технологи, снабжение),
     • какие ключевые workflow («цифровые конвейеры») можно сделать агентными: MRO, SCM, управление объёмами производства, комплаенс‑мониторинг.
2. Стратегия данных и интеграций
   • Оценить готовность:
     • DWH / lakehouse,
     • API‑слоя,
     • систем класса ERP/MES/SCADA/CRM к работе с MCP‑подобными протоколами.
   • Определить критические источники для grounding (технологические регламенты, паспорта оборудования, инцидент‑логи, коммерческие контракты).
3. Безопасность и регуляторика
   • Встроить агентные сценарии в существующие SOC/SIEM/SOAR,
   • выстроить линию защиты вокруг ИИ‑инфраструктуры,
   • учесть национальные регуляции по ИИ, персональным данным и критической инфраструктуре.
4. Программа upskilling и организационные роли
   • Определить владельцев:
     • портфеля агентов (AI product management),
     • governance‑комитета по ИИ,
     • security & risk для агентных систем.
   • Запустить системное обучение:
     • как пользоваться агентами,
     • как их проектировать (AI product owner/architect),
     • как управлять рисками и этикой.
5. Пилоты с фокусом на ROI и learnings
   • Начинать не с разрозненных экспериментов, а с:
     • чётко очерченных процессов (например, обработка заказов, закупки, комплаенс),
     • KPI по времени цикла, качеству, безопасности, удовлетворённости персонала/клиента,
     • намерением не только получить экономический эффект, но и вырастить внутреннюю экспертизу управления агентами.

Заключение

Отчёт Google Cloud «AI Agent Trends 2026» фиксирует важный качественный переход: ИИ‑агенты из уровня «ассистентов» переходят на уровень систем управления деятельностью организации.

К 2026 году, по их оценке, конкурентоспособной будет не просто компания, которая:

• «использует generative AI»,

а компания, которая:

• имеет масштабную агентную инфраструктуру (для сотрудников, процессов, клиентов, безопасности),
• выстроила данные, протоколы и интеграции (MCP, A2A, AP2‑подобные подходы),
• системно инвестирует в навыки и культуру работы с ИИ (оркестраторы агентов, программы обучения, secure‑by‑design),
• управляет рисками и ответственностью, в т.ч. через агентные SOC и новые рамки безопасности (Secure AI Framework 2.0).

Для большинства компаний это означает не «ещё один ИТ‑проект», а многолетнюю программу перепроектирования процессов и роли человека в них. При этом, по логике отчёта, главная долгосрочная ценность – не только в автоматизации, но в том, что команды могут сосредоточиться на творческих, стратегических и межчеловеческих задачах, которые по‑прежнему остаются уникальной зоной человека.