Brand Analytics и ВТБ представляют совместное исследование «ИИ-агенты в восприятии людей», приуроченное к конференции по анализу данных и технологиям ИИ – Data Fusion 2026.
В центре внимания — вопрос о том, насколько русскоязычная аудитория социальных медиа уже знакома с ИИ-агентами, как оценивает возможности, риски и перспективы новой технологии, а также какие изменения в профессиональной деятельности и повседневной жизни пользователи связывают с развитием ИИ-агентов.
Интерес к теме демонстрирует устойчивый рост: в первом квартале 2026 года число упоминаний ИИ-агентов в соцмедиа оказалось втрое выше, чем в первом квартале 2025 года. При этом в дискуссиях присутствует как высокий уровень ожиданий, так и запрос на проработку практических аспектов использования.
Как мы считали
Помимо оценки годовой динамики упоминаний в интересах исследования проанализировано более 10 млрд публичных сообщений русскоязычных пользователей соцмедиа за период с 1 января по 31 марта 2026 года. Анализ проводился с помощью системы мониторинга и анализа соцмедиа и СМИ Brand Analytics, а также ИИ-системы Тренд Детектор Исследования. Непосредственно по теме ИИ-агентов выявлено более 49 тыс. сообщений соцмедиа. В анализ вошли только реальные пользовательские мнения, высказанные от первого лица: новостные публикации, коммерческие посты, а также спам были исключены из анализа. Объём таких пользовательских дискуссий по теме ИИ-агентов за исследуемый период составил 10,5 тыс. сообщений.
О чём говорят пользователи: пять ключевых направлений обсуждений
Основным пространством для разговоров об ИИ-агентах стал Telegram, на который пришлось 48% всех пользовательских упоминаний. Далее следуют ВКонтакте с долей 12%, YouTube и Threads — по 6%, Дзен — 5%. Остальные платформы в сумме составляют менее 17% от общего числа дискуссий. Анализ сообщений позволяет выделить пять основных направлений обсуждений ИИ-агентов.
1. Применение и функциональность – 44% обсуждений
Центральный фрейм — «от чата к действию». ИИ-агент описывается пользователями как система, которая «делает», а не просто «говорит», как это было до агентов. Наибольший интерес сосредоточен на автоматизации повторяющихся и рутинных процессов, использовании агентов для написания кода, маркетинга, продаж, создания контента, а также для решения бытовых и персональных задач. Значительная часть дискуссий посвящена концепции «личного Джарвиса» — автономного помощника для решения бытовых и персональных вопросов — от написания кода до бронирования билетов. Разговорный интерфейс становится лишь точкой входа, а главным критерием успеха – результат. И чем быстрее, тем лучше. Поэтому в центре особого внимания пользователей тема вайбкодинга и демократизации разработки, благодаря чему создание сложного программного обеспечения становится более доступным. Русскоязычные пользователи соцмедиа обсуждают, как ИИ-агенты позволяют непрограммистам решать задачи, ранее требующие глубоких технических знаний. Вайбкодинг меняет роль разработчика: ценность специалиста смещается от написания строк кода к постановке задач и контролю результата.
Среди пользователей ИИ-агентов действительно формируется запрос на «личного Джарвиса». Это потребность в делегировании действий, а не просто в получении информации. И такой подход фундаментально меняет требования к технологиям и инфраструктуре. Сегодня ключевой барьер создания полноценного цифрового помощника заключается в способности ИИ-агентов надежно доводить задачи до результата. Пользователю важно не то, насколько «умно» отвечает ассистент, а то, может ли он, например, провести платеж, подобрать финансовый продукт, оформить услугу или оптимизировать расходы без лишних шагов. Именно поэтому мы как банк уделяем внимание интеграции ИИ-ассистентов с транзакционными системами, чтобы наши клиенты могли доверить цифровому помощнику конкретную задачу – перевод денежных средств.
Вадим Кулик заместитель президента – председателя правления ВТБ
Восприятие и риски – 35% обсуждений
В сообщениях этой категории пользователи демонстрируют широкий спектр мнений и ожиданий: от полного восхищения до глубокого скепсиса. Значительная часть восприятия формируется вокруг потенциальных рисков, этических вопросов, проблем безопасности, незрелости технологий и ограничений ИИ-агентов. Присутствует осознание того, что агенты могут стать новым стандартом взаимодействия и работы. При этом пользователями отмечается усталость от постоянного «хайпа».
Поляризация восприятия ИИ-агентов — ожидаемый этап зрелости любой новой технологии. Быстрый рост ожиданий от ИИ-агентов был усилен маркетингом, а затем пользователи более трезво оценили реальность. То, что в 20% обсуждений пользователи уже воспринимают ИИ как рабочий инструмент и часть повседневности является ключевым сигналом того, что технология выходит из стадии хайпа в фазу практического применения. Скепсис, который выражают в 11% сообщений, также важен для рынка. Он указывает на разрыв между обещаниями и пользовательским опытом, что задает вектор для развития продуктов и более честной коммуникации. Безусловно, недоверие оправдано, так как ИИ может быть инструментом спекулянтов или мошенников. Поэтому важно пользоваться ИИ сервисами от крупных, доверенных игроков, особенно на финансовом рынке.
3. Экономические аспекты – 11% обсуждений
Тема широко обсуждается в контексте влияния агентов на экономику в целом и на конкретные рынки труда. В частности, обсуждающие фокусируются на трансформации рабочих мест и потенциальной потере занятости. Трансформация труда — наиболее эмоционально заряженная тема с несколькими векторами. В дискуссиях обсуждаются не только риски автоматизации рабочих мест, но и появление новых профессий — оркестраторов агентов, проектировщиков пайплайнов, разработчиков метрик качества. Пользователи фиксируют сдвиг: от «делаю всё сам» к «управляю цифровыми исполнителями».
Также поднимаются вопросы формирования агентной экономики и новой экономической реальности, где агенты становятся самостоятельными субъектами транзакций. Пользователи размышляют о том, как изменится рынок, когда ИИ-агенты начнут не только помогать, но и действовать от своего имени — заключать сделки, управлять бюджетами, взаимодействовать с другими агентами без участия человека.
Как банк, активно инвестирующий в развитие ИИ-агентов, мы видим, что зачатки «экономики цифровых агентов» уже появляются. Например, цифровые помощники помогают проводить финансовые операции или подбирать банковские продукты. Но до полноценной системы — с устойчивыми правилами и регулированием — потребуется еще несколько лет. ИИ-агенты могут стать полноценными помощниками людей в обозримом будущем: они будут самостоятельно выбирать товары, оптимизировать расходы, управлять подписками и финансовыми потоками пользователей и компаний. Со временем возникнет полноценная экономическая система, где агенты действуют как субъекты с правами и ответственностью. Это будет напрямую зависеть от развития регулирования, технологий и формирования атмосферы доверия к ним.
4. Технологии и стек – 7% обсуждений
Пользователи активно обсуждают технические детали, инфраструктуру и архитектуру ИИ-агентов: выбор платформ, языков программирования, фреймворков, библиотек и стеков для разработки. В этой же логике обсуждаются мультиагентные системы как следующий этап развития ИИ-инструментов: не один ассистент, а набор специализированных агентов, работающих вместе. В центре внимания — оркестрация ролей между агентами: распределение задач, параллельное выполнение, согласование результатов и управление общим контекстом. Интерес вызывают прикладные сценарии, где мультиагенты могут заменить или ускорить целые рабочие цепочки: разработку, ресёрч, тестирование, аналитику и поддержку. В дискуссиях преобладает инженерный энтузиазм: это практичный инструмент, а не далёкий футуризм. Основные опасения связаны с качеством и безопасностью — промпт-инъекции, коллизии, дублирование работы при слабой архитектуре. Мультиагентные системы становятся инструментом для тех, кто уже освоил одиночных ассистентов и готов к реальному приросту скорости и масштаба.
Такая диспропорция закономерна: для широкой аудитории ценность ИИ-агентов определяется не архитектурой, а пользовательским опытом и решаемыми задачами. Именно поэтому технологическая повестка остается нишевой в публичной дискуссии. Однако недостаточность погружения в технологию и использование непроверенных компонент несет риски компрометации личных данных, заражения устройства вредоносом и т.п. Поэтому, повторюсь, в критически важных областях, в том числе финансах, необходимо доверять крупным игрокам с глубокой экспертизой.
5. Философские и футуристические сюжеты – 3% обсуждений
Глубокая, спекулятивная категория, где пользователи делятся мыслями о радикальных изменениях в будущем. Рассуждения затрагивают концепции Общего Искусственного Интеллекта (AGI), сингулярности и изменения природы человека. Поднимаются экзистенциальные вопросы о сознании ИИ, новом общественном устройстве и этике взаимодействия с суперинтеллектом.
Вопрос о сознании ИИ сегодня остаётся скорее философским, чем практическим. Текущие ИИ-агенты, даже самые продвинутые, работают в рамках заданных алгоритмов, — они не обладают самосознанием, намерениями или собственной волей. При этом сам факт появления таких дискуссий — важный индикатор: общество пытается осознать масштаб изменений и возможные долгосрочные последствия технологий. Мы в ВТБ регулярно инициируем такие публичные дискуссии в рамках различных деловых мероприятий в попытке осмыслить ИИ как часть культурного и общечеловеческого контекста.
Лидеры мнений
На сайте Brand Analytics в разделе «Тренды» доступен актуальный рейтинг авторов и каналов, которые формируют повестку вокруг темы ИИ. Рейтинг позволяет отслеживать, кто из лидеров мнений на платформах ВКонтакте, Дзен, ОК и Телеграм набирает наибольшую вовлеченность пользователей в русскоязычных соцмедиа. Используя рейтинг, вы можете выбирать авторов для сотрудничества и продвижения своих продуктов. Или просто формировать собственный список источников для профессионального чтения.
Ключевые инсайты исследования
Сдвиг роли человека: от исполнителя к оркестратору
Исследование фиксирует устойчивый нарратив: ценность специалиста смещается от «делаю всё сам» к «управляю системой цифровых исполнителей». Новая реальность: человек становится оркестратором — формулирует цели, распределяет задачи, следит за ходом процессов, принимает финальные решения. Пользователи отмечают, что максимальный эффект даёт параллельная работа разных агентов (код, ресёрч, планирование). Возникает новый класс задач — проектирование пайплайнов агентов, настройка памяти и инструментов, разработка метрик качества. Речь идёт о системном дизайне и управлении, а не только о написании кода.
Проблема компетенций, а не технологий
Согласно наблюдениям пользователей, сбои в работе ИИ-агентов чаще связаны не с «плохими моделями», а с тем, как человек формулирует задачи и выстраивает сам процесс. Типичные ошибки: размытые цели, отсутствие критериев успеха, перегрузка агентов без контрольных точек приводят к провалам даже при мощных технологиях. Ключевая компетенция — умение разложить большую цель на проверяемые шаги, превратить их в чёткие инструкции, настроить циклы проверки и доработки. Те, кто остаются на уровне «просто пишу в чат», рискуют проиграть тем, кто умеет оркестрировать сложные связки агентов и отвечать за результат.
Запрос на образование и новые навыки
Рынок фиксирует бум курсов и воркшопов по ИИ-агентам. Пользователи осознают, что вход в эту сферу требует времени, усилий и глубины, а не пары модных промптов. Формируются три оси навыков:
- Системное и проектное мышление: видеть задачи как цепочки шагов и ролей, а не разовые запросы в чат.
- «Агенто-грамотность»: умение задавать роли, цели и ограничения для ИИ-помощников, настраивать их взаимодействие.
- Критическое мышление, этика и устойчивость к неопределённости: проверять результаты, понимать риски и оставаться обучаемым и гибким в быстро меняющейся среде.
Именно эти компетенции, по анализу упоминаний, определят, кто сможет уверенно работать и развиваться в агентной экономике.
Восприятие ИИ агентов: мем как яркая иллюстрация противоречия
В соцмедиа распространяются мемы, которые наглядно показывают главное расхождение во взглядах пользователей. Одни считают, что неожиданные результаты работы ИИ-агентов связаны с самим искусственным интеллектом — он может ошибаться или выдавать неточные ответы. Другие утверждают, что ключевой фактор — человек: насколько чётко он ставит задачи, проверяет промежуточные результаты и умеет выстраивать взаимодействие с инструментом.
Задумывая это исследование, мы хотели, в первую очередь, ответить себе на вопрос: «А люди знают» про агентов? Результат нас удивил – знают, причем далеко за пределами профессионального сообщества. Мало того, дискурс «от слов к делу», от общения с чатом к заданиям агентам и нацеленность на получение конкретных результатов удивительно быстро проникает в нашу жизнь. «Игры» в массовую генерацию контента и философские рассуждения о том, появится ли и когда сильный искусственный интеллект вытесняются очень понятной идеей поставить работу агентов себе на службу – как на работе, так и в быту. Перспективы агентной экономики, пожалуй, самый интересный фокус этого года. Продолжаем наблюдать.
Василий Черный директор по стратегическим коммуникациям Brand Analytics
