Около пяти-шести лет назад мне попалась на глаза аналитика компании Gartner, посвященная технологическим трендам. Ее эксперты поставили API на первое место по степени трансформационного потенциала, а следом за ними, кстати, тогда расположился искусственный интеллект, который только набирал обороты.

Сейчас же очевидно, что главным фактором трансформации стал искусственный интеллект, а открытые API — это важнейший инструмент, позволяющий обеспечивать его необходимыми данными. Нужно отметить, что при этом использование технологий ИИ, особенно агентского ИИ, крайне затруднительно без подготовленного технологического ядра. Именно поэтому ведущие технологические компании перестраивают, иногда кардинально, архитектуру своих решений. Лидеры рынка сегодня опираются на принципы компонуемости, платформенный подход, а также проектируют свои IT-ландшафты на основе микросервисной архитектуры и подхода Cloud Native API First. Без этого полноценное применение агентского ИИ невозможно. Чтобы помочь финансовым организациям эффективно выстраивать свою инфраструктуру, Ассоциация ФинТех совместно с лидерами рынка разработала проект референтной архитектуры финансовой организации (мы ее называем «Отраслевая платформа финансового рынка», или ОПФР), которая аккумулирует лучшие практики и архитектурные паттерны.

Распространение ИИ-агентов приведет нас к глубокой трансформации — переходу к постэкосистемной бизнес-модели. Зачем вообще возникали экосистемы? Компании стремились помогать клиентам с выбором, посредничеством и взаимодействием. Пользователям было сложно ориентироваться в предложениях и самостоятельно проходить все этапы клиентского пути. Но будет ли клиенту так же необходима эта помощь, когда у него появится посредник в лице ИИ-агента, который знает человека лучше, чем любая корпоративная экосистема? Как бы мы ни старались, экосистемы фрагментарны: банк лучше осведомлен о пользователе как о финансовом клиенте, экосистема маркетплейса — как о покупателе, а медицинские организации — как о пациенте. ИИ-агент же, сопровождающий человека во всех повседневных задачах, знает о нем больше, чем кто-либо.

Такой агент, имея возможность через API взаимодействовать со множеством посредников, способен самостоятельно выбирать для клиента наилучший продукт и выстраивать для него оптимальный клиентский путь. Компании, которые смогут предложить такой сервис и интегрировать его в свою экосистему, окажутся в выигрыше.

Еще одна сложнейшая задача — это взаимодействие ИИ-агентов. Аналитики Gartner также уже несколько лет назад отмечали, что M2M-взаимодействия (Machine-to-Machine) в ближайшее время станут самым серьезным трансформирующим фактором. По сути, «рои» агентов будут коммуницировать друг с другом по всей экономике, и делать это они будут, безусловно, через API.

Это сложная задача даже в периметре отдельно взятой организации. Уже сейчас пора задуматься о следующем шаге. Сегодня мы используем REST API, которые обеспечивают взаимодействие классических систем — сбор и запрос данных. Но в будущем потребуется создавать условия для взаимодействия агентов в разных организациях: адаптировать под это известные протоколы A2A (Agent-to-Agent) и MCP, а также «накладывать» на них инструменты кибербезопасности — криптографически защищенные контуры обмена данными. В итоге нас ждет очень интересное будущее.

Есть ощущение, что мы стоим на пороге чего-то поистине масштабного. Футуролог Рэймонд Курцвейл говорил, что развитие технологий идет по экспоненте, и сейчас мы находимся на финальном участке этой кривой. Скорость технологического прогресса колоссальна. Мэтт Шумер, предприниматель в сфере ИИ, инвестор, соучредитель и генеральный директор OthersideAI, в одной из своих статей пишет: «Проблема в том, что значительная часть населения и даже специалистов не осознает, насколько стремительно развивается ИИ. Еще десять месяцев назад лучшие модели работали с кодом на уровне младшего разработчика, пять месяцев назад — уже на уровне мидл-разработчика, а сейчас — на уровне ведущего специалиста. Беда в том, что большинство людей не использует эти самые лучшие модели и не видит этого надвигающегося поезда». Хочу адаптировать одну известную фразу: «Лучшее время начать внедрение агентского ИИ было вчера, следующее лучшее время — сегодня».