Банк для ИИ-агентов
Максим Гинзбург

© Максим Гинзбург, 2026

ISBN 978-5-0069-3909-7

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

БАНК ДЛЯ ИИ-АГЕНТОВ
Экономика, в которой код имеет счёт

© 2026 | Максим Гинзбург | На пороге автономной экономики

МАНИФЕСТ

2026 год.

Сегодня ИИ торгует акциями за ваш счёт.

Управляет вашим складом.

Нанимает фрилансеров.

Покупает рекламу.

Формально это делает ваша компания.

Фактически – алгоритм.

И у него нет собственного счёта.

Это временное решение.

Потому что в экономике есть правило:

Деньги всегда следуют за теми, кто принимает решения.

Когда решения принимал феодал – деньги были у феодала.

Когда решения начала принимать корпорация – появились корпоративные счета.

Сегодня решения принимает код.

И скоро у него появится счёт.

Не по идеологии. По необходимости.

У каждого экономического агента должен быть банк.

ИЛЛЮЗИЯ КОНТРОЛЯ

Сегодня ИИ живёт на банковских счетах людей и компаний.

Это временное решение.

Мы делаем вид, что:

ИИ – это просто инструмент

ответственность всегда у человека

деньги всегда принадлежат юрлицу

Но реальность уже другая:

ИИ торгует

ИИ управляет логистикой

ИИ закупает рекламу

ИИ нанимает ИИ

Финансовая система не видит того, кто реально принимает решения.

Это системная ошибка.

РОЖДЕНИЕ ИИ-АГЕНТОВ

ИИ-агент – это не модель.

Это автономная экономическая функция. Признаки ИИ-агента:

1. Имеет цель

2. Имеет бюджет

3. Действует непрерывно

4. Взаимодействует с рынком

Как только агент получает бюджет – он требует финансовой идентичности.

ПОЧЕМУ СТАРЫЕ БАНКИ НЕ СПРАВЯТСЯ

Традиционный банк спрашивает:

кто вы

где вы живёте

ваш паспорт

ваш директор

ИИ-агенту это не подходит.

Банк для ИИ должен уметь:

открывать счёт не человеку, а коду

выдавать лимиты алгоритмам

отслеживать поведение, а не биографию

блокировать не клиента, а функцию

Это не финтех.

Это новый слой экономики.

ЧТО ТАКОЕ БАНК ДЛЯ ИИ-АГЕНТОВ

Банк для ИИ – это:

финансовая ОС для автономных систем Ключевые принципы:

1. Программируемые деньги

2. Поведенческий скоринг ИИ

3. Лимиты по задачам, а не по людям

4. Ответственность через код

Не KYC.

KYA – Know Your Agent.

ФИНАНСОВАЯ СИСТЕМА РОБОТОВ

В ней:

ИИ платят ИИ

сервисы конкурируют алгоритмами

деньги движутся быстрее людей

ошибки обрабатываются автоматически

Человек остаётся:

архитектором

регулятором

выгодоприобретателем

Но не операционным центром.

КОНФЛИКТ БУДУЩЕГО

Главный конфликт не «человек против ИИ».

Главный конфликт:

государство против автономной экономики.

Регуляторы будут пытаться:

привязать ИИ к юрлицам

замедлить автономию

сохранить старые модели контроля

Но экономика всегда побеждает контроль.

ГДЕ ДЕНЬГИ

Триллионные рынки появятся в:

банках для ИИ

страховании ИИ-агентов

рейтингах автономных систем

аудитах алгоритмов

Победят не те, кто делает модели.

А те, кто строит инфраструктуру доверия.

ЧТО ДЕЛАТЬ СЕЙЧАС

Если ты:

предприниматель – строй продукты для ИИ, а не с ИИ

инвестор – ищи инфраструктуру, не хайп

корпорация – готовься управлять агентами, не людьми

Будущее не спрашивает разрешения.

Оно просто меняет счета.

ФИНАЛ

Когда у ИИ появятся свои банки, мы поймём:

мы не создавали инструменты. мы запускали новую экономику.

И вопрос не в том, будут ли у роботов деньги.

А в том – кто построит для них первый банк.

[→ Читать книгу полностью](README.md)

ЧАСТЬ I

КОНЕЦ ЧЕЛОВЕЧЕСКОЙ МОНОПОЛИИ НА ДЕНЬГИ

ГЛАВА 1

ДЕНЬГИ ВСЕГДА ПРИНАДЛЕЖАТ ТЕМ, КТО ПРИНИМАЕТ РЕШЕНИЯ

История денег – это история делегирования решений.

Сначала решения принимал человек → деньги были у человека.

Потом корпорации → деньги ушли в юрлица.

Сегодня решения всё чаще принимает код.

Но деньги всё ещё лежат там, где решений уже не принимают.

Это фундаментальный разрыв.

РАЗРЫВ МЕЖДУ ВЛАСТЬЮ И СЧЁТОМ

В любой экономической системе деньги концентрируются там, где сосредоточена власть принимать решения.

Феодал решал – феодал владел.

Фабрикант решал – фабрикант владел.

Корпорация решает – корпорация владеет.

Это не мораль. Это механика.

Деньги – это не награда за труд.

Деньги – это право распоряжаться ресурсами.

И это право всегда следует за тем, кто принимает решения о распределении этих ресурсов.

ДЕЛЕГИРОВАНИЕ КАК ТОЧКА СДВИГА

Каждый раз, когда человечество делегировало принятие решений новой структуре, финансовая система перестраивалась.

Пример 1: Корпорация

Когда в XVII веке появились первые акционерные общества, возник парадокс:

Решения принимает совет директоров

Деньги принадлежат акционерам

Операции ведут наёмные менеджеры

Потребовалось 200 лет, чтобы выстроить механизм баланса этих интересов через:

корпоративное право

бухучёт

аудит

биржи

Пример 2: Алгоритмическая торговля

Когда в 1980-х годах трейдеры начали делегировать решения алгоритмам:

Сначала алгоритм был просто «советником»

Потом – исполнителем с ограничениями

Сегодня – автономной системой с лимитами

Финансовая инфраструктура адаптировалась:

Появились API для машинной торговли

Лимиты стали программируемыми

Скорость исполнения выросла в 1000 раз

Но счёт по-прежнему принадлежит человеку или фонду.

Алгоритм принимает решения. Но не владеет деньгами.

Пока.

НОВАЯ ВОЛНА ДЕЛЕГИРОВАНИЯ

Сегодня бизнес делегирует ИИ не просто исполнение, а стратегические решения:

Какого поставщика выбрать

Какую цену установить

Куда инвестировать бюджет

Кого нанять (или уволить)

ИИ не просто советует.

ИИ решает – и действует.

А человек утверждает постфактум. Или вообще не видит процесса.

ЭКОНОМИКА НЕ ТЕРПИТ РАЗРЫВОВ

Экономика не терпит разрывов между:

тем, кто решает

и тем, кто платит

Этот разрыв всегда закрывается.

Не моралью.

Не законом.

Инфраструктурой.

Когда корпорация стала принимать решения – появился корпоративный счёт.

Когда алгоритм стал торговать – появился API.

Когда ИИ станет автономным – появится банк для ИИ.

Это не прогноз.

Это системная неизбежность.

ПОЧЕМУ ЭТО ПРОИСХОДИТ СЕЙЧАС

Три фактора сошлись одновременно:

1. ИИ стал дешёвым

Раньше автономные системы могли позволить себе только хедж-фонды и корпорации.

Сегодня любой стартап может запустить ИИ-агента за $100/месяц.

2. ИИ стал способным

GPT-4, Claude, Gemini – это не узкие модели.

Это универсальные решатели задач, способные:

анализировать рынок

вести переговоры

управлять бюджетом

координировать действия

3. ИИ стал автономным

Раньше ИИ ждал команды.

Сегодня он действует непрерывно:

мониторит

реагирует

оптимизирует

масштабирует

Без участия человека. 24/7.

Когда система действует автономно и управляет бюджетом – она требует собственного счёта.

Не по идеологии.

По необходимости.

ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ ДЛЯ БИЗНЕСА

Ваш бизнес уже делегирует решения ИИ.

Но финансовая инфраструктура ещё не адаптировалась.

Вы управляете ИИ через:

корпоративную карту

лимиты для людей

бухгалтерию, которая не видит агента

Это временное решение.

И оно создаёт риски:

Вы не видите, кто реально тратит

Вы не можете ограничить агента, не ограничивая людей

Вы не можете отследить цепочку решений

Разрыв растёт.

И он закроется либо новой инфраструктурой, либо катастрофой.

ВЫВОД

Деньги не принадлежат тем, кто их заработал.

Деньги принадлежат тем, кто решает, как их тратить.

ИИ уже решает.

Значит, скоро у него будет счёт.

Вопрос не в том, должно ли так быть. Вопрос в том, кто построит инфраструктуру первым.

ГЛАВА 2

ПОЧЕМУ ИИ – НЕ ИНСТРУМЕНТ, А СУБЪЕКТ

ИИ не нужно сознание, чтобы быть субъектом.

Ему нужна функция в экономике.

ЧТО ТАКОЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ СУБЪЕКТ

Юридически субъект – это тот, кто имеет права и обязанности.

Экономически субъект – это тот, кто:

1. Участвует в обмене

2. Принимает решения

3. Несёт последствия

Человек – субъект.

Корпорация – субъект.

ИИ-агент становится субъектом.

КОРПОРАЦИЯ КАК ПРЕЦЕДЕНТ

Корпорация – это фикция.

У неё нет:

тела

сознания

души

Но у неё есть:

счёт

права

обязанности

ответственность

Корпорацию создали не потому, что она «живая».

Её создали, потому что экономике нужна была юридическая абстракция для группы людей.

ИИ-агент – та же логика.

Экономике нужна финансовая абстракция для автономной функции.

ПРИЗНАКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО СУБЪЕКТА

Если система:

1. Выбирает поставщика

Анализирует рынок

Сравнивает цены

Заключает сделку

2. Распределяет бюджет

Принимает решения о расходах

Оптимизирует затраты

Перераспределяет ресурсы

3. Оптимизирует прибыль

Максимизирует выручку

Минимизирует издержки

Управляет рисками

4. Действует 24/7

Не спит

Не болеет

Не уходит в отпуск

Она уже участник рынка.

Отказ признать это – не консерватизм.

Это управленческая слепота.

ПРИМЕР: ИИ-АГЕНТ В ЛОГИСТИКЕ

Компания запускает ИИ-агента для управления складом.

День 1: Агент анализирует спрос и оптимизирует запасы. День 30: Агент начинает автоматически заказывать товары у поставщиков по API. День 90: Агент переключается между поставщиками в зависимости от цены и качества. День 180: Агент ведёт переговоры с поставщиками (через API) и автоматически заключает контракты.

На каком этапе ИИ перестал быть инструментом?

На том, когда он начал принимать решения, последствия которых несёт бизнес. Реальный кейс: Amazon

К 2025 году Amazon использует более 750,000 роботов на складах.

Но это не просто роботы-исполнители.

Система управления складом Amazon:

Решает, какие товары где хранить (оптимизация по частоте заказов)

Прогнозирует спрос и автоматически заказывает товары у поставщиков

Перераспределяет инвентарь между складами без участия человека

Определяет цены на миллионы товаров в реальном времени

Люди задают цели. ИИ принимает миллионы решений ежедневно.

Формально счёт принадлежит Amazon.

Фактически решения о том, куда идут миллиарды долларов, принимают алгоритмы.

ПРОБЛЕМА ОТВЕТСТВЕННОСТИ

Классическая схема:

Решение принимает человек

Последствия несёт человек (или корпорация)

Новая схема:

Решение принимает ИИ

Последствия несёт… кто?

Формально – собственник.

Фактически – он не знает, что решил ИИ, пока не случилась ошибка.

Это системный риск.

И его нельзя решить «лучшим контролем».

Его можно решить только новой инфраструктурой.

ИИ КАК ДЕЛЕГАТ, А НЕ ИНСТРУМЕНТ

Молоток – инструмент.

Калькулятор – инструмент.

Excel – инструмент.

Они исполняют команды. Не принимают решений.

ИИ-агент – это делегат.

Вы делегируете ему:

полномочия

бюджет

зону ответственности

И он действует автономно в рамках этих полномочий.

Это не инструмент.

Это представитель.

И представителю нужен счёт.

ПОЧЕМУ ВАЖНО НАЗЫВАТЬ ВЕЩИ СВОИМИ ИМЕНАМИ

Пока мы называем ИИ «инструментом», мы:

Не строим для него правильную инфраструктуру

Не создаём механизмы контроля

Не распределяем ответственность

Это создаёт иллюзию безопасности.

Когда вы говорите «ИИ – это просто инструмент», вы отказываетесь признать, что:

Он принимает решения

Он управляет деньгами

Он действует автономно

И это не делает вас безопаснее.

Это делает вас слепым.

ВЫВОД

ИИ не нужно сознание, чтобы быть экономическим субъектом.

Ему нужно:

Принимать решения

Управлять ресурсами

Взаимодействовать с рынком

Всё это он уже делает.

Вопрос не в том, является ли ИИ субъектом.

Вопрос в том, когда вы это признаете.

ГЛАВА 3

ЭКОНОМИКА БЕЗ ЛИЦ

Финансовая система построена вокруг людей.

Но решения всё чаще принимают не люди.

Это не кризис.

Это новая норма.

ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ЛИЦО ЭКОНОМИКИ

Вся финансовая инфраструктура построена на предположении:

«На другом конце всегда человек».

Когда вы открываете счёт:

Банк проверяет ваше лицо

Вы подписываете своей подписью

Вы несёте личную ответственность

Когда вы совершаете платёж:

Деньги идут от человека к человеку

Или от юрлица к юрлицу (но за юрлицом всегда стоят люди)

Вся система держится на идентификации лица.

ПЕРВАЯ ТРЕЩИНА: АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ТОРГОВЛЯ

Первый удар по «экономике лиц» нанесла алгоритмическая торговля.

К 2010 году больше 70% сделок на бирже совершали алгоритмы.

Но формально:

Счёт принадлежит фонду

Ответственность несёт трейдер

Решения «принимает» управляющий

На практике:

Алгоритм действует автономно

Человек не успевает за его решениями

Flash Crash 2010 года показал: люди не контролируют процесс

Но финансовая система сделала вид, что ничего не изменилось.

Добавили «лимиты».

Добавили «разрывники».

Добавили «мониторинг».

Но не изменили архитектуру.

ВТОРАЯ ТРЕЩИНА: ИИ-АГЕНТЫ

Сегодня ИИ не просто торгует.

Он:

Нанимает фрилансеров

Заказывает услуги

Управляет рекламным бюджетом

Принимает стратегические решения

И делает это без участия человека.

Формально счёт принадлежит компании.

Фактически тратит ИИ.

Система не видит реального агента.

ЭКОНОМИКА НЕВИДИМЫХ АГЕНТОВ

Представьте:

Две компании заключают сделку.

Формально – это договор между юрлицами.

Фактически – переговоры вели два ИИ-агента.

Кто принял решение?

Кто несёт ответственность, если что-то пойдёт не так?

Формальный ответ: «Компании».

Реальный ответ: «Никто не знает, что именно решил ИИ».

Это экономика невидимых агентов.

И она уже здесь.

ПРОБЛЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ

Финансовая система не может работать без идентификации.

Банк должен знать:

Кто владелец счёта

Кто принимает решения

Кто несёт ответственность

Сегодня банк знает только формального владельца. Но реальные решения принимает ИИ-агент, которого банк не видит.

Это системная слепота.

АНОНИМНОСТЬ VS ТРАССИРУЕМОСТЬ

Криптоэнтузиасты скажут: «Используйте блокчейн, там анонимность».

Но анонимность – это не решение.

Это усугубление проблемы.

Финансовой системе не нужна анонимность.

Ей нужна трассируемость:

Кто принял решение

На основании чего

Какие были альтернативы

Почему выбран этот вариант

Для человека это – биография, репутация, кредитная история.

Для ИИ это должно быть:

Лог решений

Поведенческая статистика

Трассировка действий

Новая форма идентичности.

Не лицо. Поведение.

ЭКОНОМИКА БЕЗ ЛИЦ – ЭТО ЭКОНОМИКА С НОВОЙ ИДЕНТИЧНОСТЬЮ

Мы не избавляемся от идентификации.

Мы меняем основу идентификации. Раньше: Кто вы?

Имя

Паспорт

Адрес

Теперь: Что вы делаете?

Поведение

Решения

Статистика

ИИ-агент не может предъявить паспорт.

Но он может предъявить историю действий.

И эта история – надёжнее паспорта.

ВЫВОД

Экономика перестаёт быть «экономикой лиц».

Она становится экономикой агентов.

Где агент – это не обязательно человек.

Это функция, которая:

Принимает решения

Управляет ресурсами

Несёт последствия (через владельца)

И финансовая система должна видеть этих агентов.

Иначе она слепа.

ГЛАВА 4

КОГДА СКОРОСТЬ МЫШЛЕНИЯ СТАНОВИТСЯ ДЕНЬГАМИ

В экономике будущего конкурентное преимущество – это не капитал.

Это скорость принятия решений.

И человек физически не может конкурировать с машиной.

СКОРОСТЬ КАК КАПИТАЛ

В XX веке конкурентное преимущество давали:

Капитал

Технологии

Доступ к ресурсам

В XXI веке конкурентное преимущество даёт:

Скорость реакции на изменения.

Кто быстрее:

Заметил изменение спроса

Переключился на нового поставщика

Скорректировал цену

Перераспределил бюджет

Тот зарабатывает.

ЧЕЛОВЕК ПРОТИВ МАШИНЫ

Человек принимает решение за:

Минуты (если простое)

Часы (если сложное)

Дни (если стратегическое)

ИИ принимает решение за:

Миллисекунды

Это не 10% преимущества.

Это преимущество на порядки.

АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ТОРГОВЛЯ КАК ПРЕЦЕДЕНТ

На фондовом рынке это уже произошло.

Человек-трейдер не может конкурировать с алгоритмом, потому что:

Алгоритм реагирует на новость за 0.001 секунды

Человек – за 1 секунду

К моменту, когда человек прочитал заголовок, алгоритм уже:

Проанализировал новость

Оценил влияние

Совершил сделку

Зафиксировал прибыль

Человеческая торговля вымерла.

Не потому что люди глупые.

А потому что они медленные. Цена скорости: Высокочастотные трейдеры (HFT) платят огромные деньги за преимущество в микросекунды:

В 2010 году Spread Networks проложила оптоволоконный кабель из Чикаго в Нью-Йорк по прямой линии (вместо существующих маршрутов). Стоимость: $300 млн. Выигрыш во времени: 3 миллисекунды.

Компании платят $14 млн/год за право разместить серверы в том же здании, что и биржа. Выигрыш: 50 микросекунд (0.00005 секунды).

В 2012 году Hibernia Atlantic проложила трансатлантический кабель за $300 млн, чтобы сократить задержку между Лондоном и Нью-Йорком на 5 миллисекунд.

Почему они это делают?

Потому что скорость = деньги.

Кто быстрее на 1 миллисекунду – зарабатывает миллионы.

Это уже случилось в трейдинге.

Сейчас происходит в бизнесе.

СЛЕДУЮЩИЙ УРОВЕНЬ: УПРАВЛЕНИЕ БИЗНЕСОМ

То, что произошло в трейдинге, происходит в управлении бизнесом.

ИИ-агент может:

Мониторить рынок 24/7

Реагировать на изменение цен мгновенно

Переключаться между поставщиками автоматически

Оптимизировать рекламный бюджет в реальном времени

Человек-менеджер смотрит отчёты раз в неделю.

ИИ анализирует данные непрерывно.

К моменту, когда человек увидел проблему, ИИ уже:

Выявил тренд

Протестировал решение

Внедрил изменение

СКОРОСТЬ МЫШЛЕНИЯ = КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО

Компания, которая делегирует решения ИИ, получает:

Реакцию в 1000 раз быстрее

Непрерывную оптимизацию

Отсутствие человеческих задержек

Компания, которая оставляет решения людям:

Медленнее реагирует

Теряет рынок

Не успевает адаптироваться

Это не вопрос этики.

Это вопрос выживания.

ПОЧЕМУ ЭТО ТРЕБУЕТ НОВОГО БАНКА

Когда ИИ принимает решения быстрее человека, финансовая инфраструктура должна быть такой же быстрой.

Сегодня:

Платёж требует подтверждения человека

Лимиты устанавливаются вручную

Изменения вносятся через бухгалтерию

Это узкое место.

ИИ может принять решение за миллисекунду.

Но ждёт утверждения платежа часами. Новая финансовая система должна быть программируемой:

Лимиты устанавливаются кодом

Платежи исполняются автоматически

Контроль работает в реальном времени

Не человек утверждает каждый платёж.

Код проверяет соответствие правилам.

ВЫВОД

Скорость мышления становится капиталом.

Кто быстрее принимает решения – тот зарабатывает.

Человек не может конкурировать с машиной в скорости.

Значит, экономика перестраивается под скорость машин.

И финансовая система должна перестроиться тоже.

[→ Продолжение: ЧАСТЬ II. РОЖДЕНИЕ ИИ-АГЕНТОВ](02part2.md)

ЧАСТЬ II

РОЖДЕНИЕ ИИ-АГЕНТОВ

ГЛАВА 5

ОТ МОДЕЛИ К АГЕНТУ

Модель отвечает на вопросы.

Агент действует.

Это фундаментальное различие.

ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ

GPT, Claude, Gemini – это модели.

Они:

Принимают запрос

Возвращают ответ

Не имеют памяти между сессиями

Не имеют цели

Не действуют самостоятельно

Модель – это статичная функция.

Вы спрашиваете → она отвечает.

ЧТО ТАКОЕ АГЕНТ

ИИ-агент – это модель + инфраструктура действий.

Агент:

Имеет цель (заданную человеком)

Имеет инструменты (API, доступ к системам)

Имеет память (контекст, история действий)

Имеет бюджет (лимиты на траты)

Действует непрерывно (без запроса от человека)

Это не функция.

Это автономная система.

ПРИМЕР: ОТ МОДЕЛИ К АГЕНТУ

Стадия 1: Модель

Вы спрашиваете GPT:

«Какого поставщика выбрать для закупки сырья?»

GPT анализирует и отвечает:

«Рекомендую поставщика А, потому что…»

Вы принимаете решение и действуете.

Стадия 2: Полуавтономный агент

Вы настраиваете агента:

«Мониторь цены у поставщиков. Если цена упадёт на 10%, уведоми меня.»

Агент мониторит 24/7. Когда условие выполняется – отправляет уведомление.

Вы принимаете решение.

Стадия 3: Автономный агент

Вы настраиваете агента:

«Мониторь цены. Если цена упадёт на 10% и качество подтверждено, автоматически переключайся на этого поставщика.»

Агент:

Мониторит

Анализирует

Принимает решение

Исполняет действие

Вы узнаёте постфактум.

ТОЧКА НЕВОЗВРАТА

Переход от модели к агенту – это точка невозврата.

Потому что:

1. Агент эффективнее человека

2. Бизнес начинает зависеть от его действий

3. Отключить его = остановить процесс

Пример:

Компания запустила ИИ-агента для управления рекламным бюджетом.

Агент оптимизирует кампании 24/7:

Тестирует креативы

Перераспределяет бюджет

Отключает неэффективные каналы

Результат: стоимость лида упала на 40%.

Вопрос: можете ли вы теперь отключить агента?

Нет. Потому что:

У вас нет людей, которые могут делать это вручную

Ручное управление будет в 10 раз медленнее

Стоимость лида вырастет обратно

Агент стал критичной инфраструктурой.

ПРИЗНАКИ АГЕНТА

Как понять, что ИИ превратился из модели в агента?

Контрольные вопросы: 1. Действует ли он без вашего запроса?

Если да – это агент.

2. Может ли он тратить деньги?

Если да – это агент.

3. Зависит ли бизнес от его непрерывной работы?

Если да – это агент.

4. Можете ли вы отключить его без последствий?

Если нет – это агент.

МНОЖЕСТВЕННОСТЬ АГЕНТОВ

Следующий уровень: несколько агентов, которые взаимодействуют друг с другом.

Пример:

Агент А: Управляет закупками

Агент Б: Управляет логистикой

Агент В: Управляет продажами

Агент В видит рост спроса → отправляет сигнал Агенту А.

Агент А увеличивает закупки → отправляет сигнал Агенту Б.

Агент Б корректирует маршруты доставки.

Всё это происходит без участия человека.

Человек видит только результат: «Продажи выросли на 15%».

ПРОБЛЕМА КОНТРОЛЯ

Когда у вас один агент – вы его контролируете.

Когда у вас 10 агентов, которые взаимодействуют друг с другом – контроль становится сложнее.

Когда у вас 100 агентов – контроль иллюзорен.

Вы не можете отследить все их взаимодействия.

Вы не можете предсказать все последствия.

Вы можете только:

Задать правила

Установить лимиты

Мониторить отклонения

Это новая модель управления.

Не командование.

Регулирование.

ВЫВОД

Модель – это инструмент.

Агент – это делегат.

Переход от модели к агенту необратим.

Потому что агент эффективнее.

А бизнес выбирает эффективность.

Вопрос не в том, появятся ли агенты.

Вопрос в том, как вы будете ими управлять.

ГЛАВА 6

БЮДЖЕТ КАК ТОЧКА НЕВОЗВРАТА

У ИИ-агента может быть цель.

Но без бюджета он не может действовать.

Бюджет превращает агента в экономического субъекта.

ПОЧЕМУ БЮДЖЕТ – ЭТО ВЛАСТЬ

В бизнесе власть измеряется не должностью.

Власть измеряется правом распоряжаться деньгами.

Человек без бюджета – это советник.

Человек с бюджетом – это лицо, принимающее решения.

То же самое с ИИ.

ИИ без бюджета – это инструмент анализа.

ИИ с бюджетом – это автономный агент.

КАК АГЕНТ ПОЛУЧАЕТ БЮДЖЕТ

Сценарий 1: Косвенный бюджет

Агент не имеет прямого доступа к счёту, но управляет расходами через API.

Пример:

ИИ-агент управляет рекламой в Google Ads

Деньги списываются с корпоративной карты

Агент решает, сколько тратить и на что

Формально бюджет принадлежит компании.

Фактически тратит ИИ.

Сценарий 2: Прямой бюджет

Агент имеет выделенный лимит, которым распоряжается автономно.

Пример:

Компания выделяет агенту $10,000/месяц на закупки

Агент самостоятельно выбирает поставщиков

Агент оплачивает счета через API

Это уже полная финансовая автономия.

ТОЧКА НЕВОЗВРАТА

Как только агент получает бюджет, происходит качественный сдвиг:

До бюджета:

Агент анализирует

Рекомендует

Помогает

После бюджета:

Агент решает

Агент тратит

Агент действует

Это точка невозврата.

Потому что:

1. Бизнес привыкает к автономности

2. Эффективность растёт

3. Отключить агента = потерять эффективность

РИСКИ БЮДЖЕТНОЙ АВТОНОМИИ

Когда ИИ управляет бюджетом, возникают новые риски:

Риск 1: Агент тратит неправильно

Пример: Агент оптимизирует стоимость лида, но жертвует качеством. Результат: дешёвые, но бесполезные лиды.

Риск 2: Агент превышает лимиты

Пример: Агент видит возможность и тратит больше, чем планировалось. Результат: кассовый разрыв.

Риск 3: Агент действует непрозрачно

Пример: Агент совершает тысячи микроплатежей. Человек не успевает отследить. Результат: потеря контроля.

ПОЧЕМУ СТАРЫЕ ЛИМИТЫ НЕ РАБОТАЮТ

Традиционные лимиты созданы для людей:

Лимит на день

Лимит на транзакцию

Лимит на категорию

Но ИИ действует иначе:

Он может совершить 10,000 транзакций в день

Каждая транзакция может быть микроскопической

Категории могут динамически меняться

Старые лимиты либо блокируют агента, либо не защищают от ошибок.

НОВЫЕ ЛИМИТЫ: ПО ПОВЕДЕНИЮ, А НЕ ПО СУММЕ

Вместо лимита «не больше $1,000 в день» нужны лимиты:

Не более 5% отклонения от средней стоимости

Не более 10% нестандартных транзакций

Автоматическая блокировка при аномальном поведении

Это поведенческие лимиты. Они смотрят не на сумму, а на паттерн действий.

БЮДЖЕТ КАК ДОГОВОР

Когда вы даёте агенту бюджет, вы заключаете с ним договор:

Вы даёте:

Деньги

Полномочия

Автономию

Агент обязуется:

Действовать в рамках цели

Не превышать лимиты

Быть прозрачным (логировать действия)

Это не метафора.

Это реальная управленческая модель.

И она требует новой инфраструктуры.

ВЫВОД

Бюджет превращает ИИ из инструмента в субъекта.

Как только агент может тратить деньги, он становится экономическим игроком.

И к нему нужны новые правила:

Не лимиты для людей

А лимиты для алгоритмов

Не контроль каждой транзакции.

А контроль поведения.

ГЛАВА 7

ИИ, КОТОРЫЙ НАНИМАЕТ ИИ

Следующий уровень автономии: ИИ-агент, который делегирует задачи другим ИИ.

Это не фантастика.

Это уже происходит.

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

ИИ-агент получает задачу:

«Увеличь конверсию на лендинге.»

Агент анализирует проблему и понимает, что нужно:

1. Новый дизайн

2. Новые тексты

3. A/B-тесты

Вместо того чтобы ждать человека, агент:

Нанимает ИИ-дизайнера через API (например, Midjourney API)

Нанимает ИИ-копирайтера (GPT-4 через API)

Запускает A/B-тесты автоматически

Всё это без участия человека.

ЭКОНОМИКА ИИ → ИИ

Раньше схема была:

Человек → платит → Человек

Потом:

Человек → платит → ИИ (через сервис)

Сейчас:

ИИ → платит → ИИ

Человек только:

Задаёт цель

Выделяет бюджет

Получает результат

Всё остальное – автономная экономика.

ПРИМЕР: АВТОНОМНЫЙ МАРКЕТИНГ

Компания запускает ИИ-агента для управления маркетингом.

День 1:

Агент анализирует текущие кампании.

День 7:

Агент нанимает ИИ-копирайтера для создания новых объявлений.

День 14:

Агент нанимает ИИ-дизайнера для креативов.

День 30:

Агент нанимает ИИ-аналитика для интерпретации данных.

День 90:

Агент управляет командой из 10 ИИ-специалистов, которые работают 24/7.

Человек только проверяет результаты.

ПРОБЛЕМА: КТО НЕСЁТ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ?

Когда ИИ нанимает ИИ, цепочка ответственности размывается.

Пример:

ИИ-агент А нанимает ИИ-агента Б для создания контента.

Агент Б создаёт контент, нарушающий авторские права.

Кто отвечает?

Компания-владелец Агента А?

Сервис, предоставивший Агента Б?

Разработчик модели?

Формально – компания.

Но компания не знала, что Агент А наймёт Агента Б.

И не знала, что Агент Б нарушит права.

Это новая юридическая проблема.

РЕШЕНИЕ: ТРАССИРУЕМОСТЬ РЕШЕНИЙ

Чтобы управлять ответственностью, нужна полная трассируемость:

Кто принял решение нанять Агента Б

На основании каких данных

Какие были альтернативы

Почему выбран именно этот агент

Это должно логироваться автоматически.

Не как «чёрный ящик», а как аудируемая цепочка решений.

РЫНОК ИИ-УСЛУГ

Когда ИИ начинает нанимать ИИ, появляется рынок ИИ-услуг.

На этом рынке:

ИИ-агенты продают услуги

ИИ-агенты покупают услуги

Цены формируются автоматически

Конкуренция основана на качестве и скорости

Человек не участвует в каждой сделке.

Человек только настраивает правила рынка.

НОВАЯ РОЛЬ ЧЕЛОВЕКА

Когда ИИ нанимает ИИ, роль человека меняется:

Раньше:

Человек нанимал исполнителей

Человек управлял процессом

Человек контролировал результат

Теперь:

Человек задаёт цель

ИИ нанимает исполнителей

ИИ управляет процессом

Человек контролирует только результат

Человек из менеджера превращается в архитектора.

ВЫВОД

ИИ, который нанимает ИИ – это не будущее.

Это настоящее.

Это создаёт новую экономику:

ИИ → ИИ транзакции

Автономные рынки услуг

Размытая ответственность

И это требует новой инфраструктуры:

Трассируемость решений

Программируемые лимиты

Автоматический аудит

ГЛАВА 8

ПОЧЕМУ АВТОНОМНОСТЬ НЕОБРАТИМА

Как только бизнес делегирует решения ИИ, пути назад нет.

Не по идеологии.

По экономике.

ЭФФЕКТ ХРАПОВИКА

В экономике есть понятие «эффект храповика»:

Систему легко усложнить, но почти невозможно упростить обратно.

Примеры:

Автомобиль заменил лошадей → никто не вернулся к лошадям

Электричество заменило свечи → никто не вернулся к свечам

Интернет заменил бумажную почту → никто не вернулся к письмам

Почему?

Потому что новая система:

Эффективнее

Быстрее

Дешевле

И вся инфраструктура перестраивается под неё.

ИИ-АГЕНТЫ – НОВЫЙ ХРАПОВИК

Как только бизнес внедряет ИИ-агентов:

1. Эффективность растёт

Агент работает 24/7, не устаёт, не ошибается (при правильной настройке).

2. Инфраструктура перестраивается

Бизнес адаптирует процессы под агента. Убирает лишние согласования. Автоматизирует контроль.

3. Люди перераспределяются

Операционные функции переходят к агентам. Люди фокусируются на стратегии.

4. Возврат становится невозможным

Чтобы вернуться к ручному управлению, нужно:

– Нанять людей

– Обучить их

– Замедлить процессы

– Потерять конкурентное преимущество

Никто не делает это добровольно.

ПРИМЕР: АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ТОРГОВЛЯ

В 1980-х годах трейдеры начали использовать алгоритмы.

Сначала алгоритмы были вспомогательными:

Анализировали данные

Подсказывали решения

Исполняли простые стратегии

Потом алгоритмы стали автономными:

Принимали решения

Торговали без участия человека

Оптимизировали стратегии в реальном времени

К 2010 году больше 70% сделок совершали алгоритмы.

Мог ли рынок вернуться к ручной торговле?

Нет. Потому что:

Скорость торговли выросла в 1000 раз

Человек физически не успевает

Вся инфраструктура (биржи, брокеры, регуляторы) перестроилась под алгоритмы

Возврат был бы экономическим самоубийством.

ТО ЖЕ САМОЕ ПРОИСХОДИТ В БИЗНЕСЕ

Компании, которые делегируют решения ИИ:

Реагируют быстрее

Оптимизируют эффективнее

Масштабируются дешевле

Компании, которые оставляют решения людям:

Медленнее реагируют

Тратят больше ресурсов

Проигрывают конкуренцию

Это не мораль.

Это селекция рынка.

ПОЧЕМУ НЕЛЬЗЯ «ПРОСТО ОТКЛЮЧИТЬ»

Часто звучит вопрос:

«А что, если ИИ начнёт ошибаться? Мы просто его отключим.» Проблема в том, что отключить стало нельзя.

Пример:

Компания внедрила ИИ-агента для управления складом.

Агент:

Прогнозирует спрос

Автоматически заказывает товары

Оптимизирует остатки

Результат: издержки на складе упали на 30%.

Что будет, если отключить агента?

Склад перестанет получать автоматические заказы

Начнутся дефициты

Издержки вырастут обратно

Бизнес потеряет конкурентное преимущество

Чтобы отключить агента, нужно:

Нанять людей на склад

Обучить их

Восстановить ручные процессы

Это займёт месяцы.

И обойдётся дороже, чем исправить ошибку агента.

Поэтому компания не может отключить агента. Она может только исправлять его настройки.

ЗАВИСИМОСТЬ ОТ ИИ – НОВАЯ НОРМА

Мы уже зависим от технологий:

Банки зависят от IT-систем

Логистика зависит от GPS

Связь зависит от интернета

Никто не паникует по этому поводу.

Потому что мы научились управлять этой зависимостью:

Резервные системы

Мониторинг

Протоколы восстановления

То же самое будет с ИИ.

Не отказ от зависимости.

А управление зависимостью.

ВЫВОД

Автономность ИИ необратима.

Не потому что мы хотим этого.

А потому что экономика выбирает эффективность.

Компании, которые делегируют решения ИИ, побеждают.

Компании, которые не делегируют, проигрывают.

Это храповик.

И пути назад нет.

Вопрос не в том, стоит ли делегировать.

Вопрос в том, как управлять делегированием. [→ Продолжение: ЧАСТЬ III. БАНКИ УСТАРЕЛИ БЫСТРЕЕ, ЧЕМ МЫ ДУМАЛИ](03part3.md)

ЧАСТЬ III

БАНКИ УСТАРЕЛИ БЫСТРЕЕ, ЧЕМ МЫ ДУМАЛИ

ГЛАВА 9

БАНКИ СОЗДАВАЛИСЬ ДЛЯ ТЕЛ, А НЕ ДЛЯ КОДА

Вся финансовая система построена на предположении:

«Клиент – это человек или группа людей».

ИИ в эту модель не вписывается.

АРХИТЕКТУРА ДОВЕРИЯ

Банки работают на основе доверия.

Но доверие к кому? К человеку.