Мы привыкли воспринимать искусственный интеллект как очень умного собеседника.
Задал вопрос → получил ответ.
Попросил написать текст → получил текст.
Загрузил таблицу → получил анализ.
Но сейчас происходит куда более интересный переход.
AI перестаёт просто отвечать и начинает действовать.
На днях британская Inherent, основанная выходцами из Google DeepMind, рассказала об AI-агенте Faraday. Его задача — не пересказать научную работу, а самостоятельно воспроизвести исследование: разобраться в задаче, провести необходимые действия и проверить результат. Компания утверждает, что в таких тестах Faraday оказался эффективнее значительно более крупных моделей.
И вот здесь начинается самое интересное.
Обычный AI:
Человек → запрос → AI → ответ
AI-агент:
Человек → задача → AI → инструменты → действия → результат
Например:
— не «напиши письмо клиенту», а «обработай новые обращения и подготовь ответы»;
— не «проанализируй продажи», а «найди снижение продаж, выясни причину и предложи действия»;
— не «найди авиабилет», а «организуй поездку в Москву в пределах моего бюджета».
Причём всё большую роль играет уже не только сама модель. Недавнее исследование NVIDIA показывает, насколько важна окружающая её система: инструменты, память, правила и механизмы управления агентом.
И здесь появляется новая модель потребления.
Мы прошли путь:
Software → SaaS → Copilot → AI Agent
Раньше мы покупали программу.
Потом — доступ к программе по подписке.
Теперь постепенно начинаем покупать выполненную работу.
Возможно, следующей большой подпиской станет не Microsoft 365 или облачное хранилище.
А ваш собственный цифровой сотрудник за несколько тысяч рублей в месяц.
О расчёте расходов — в разборе полной стоимости результата ИИ.
Всё превращается в сервис. Теперь — даже работа.
А какую свою регулярную задачу вы бы уже сегодня полностью передали AI-агенту? 👇
Источник: Telegram LifeaaS
Разобраться в оплате доступа, ресурсов и результата поможет тематический гид Life as a Service / XaaS: что мы получаем как услугу.