Андрей Алексеев, «Альфа-Банк»: Бизнесу нужны AI-агенты, но начинать следует с прототипов

07 октября 2025, 21:54

© RUБЕЖ

На Международном форуме E-Retail Week 2025, который открылся 7 октября, с докладом о возможностях и угрозах AI-агентов выступил Андрей Алексеев («Альфа-Банк»). Он заявил, что синергия AI и IT в лице агентов открывает новую эру, но рынок еще слишком молод, чтобы оценить долгосрочные эффекты. Спикер привел в пример стоимость локализации аналога DeepSeek — около 20 видеокарт H100 общей стоимостью 150 млн рублей, — подчеркнув, что главный способ найти «плато продуктивности» — активное прототипирование, которое позволяет контролировать «галлюциногенность» моделей.

7 октября стартовал Международный форум электронной коммерции и ритейла E-Retail Week 2025.

Андрей Алексеев, руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики Дирекции развития накопительных продуктов «Альфа-Банк», выступил сегодня с докладом о возможностях AI-агентов в бизнесе. Он рассказал, что передовым вариантом использования всей мощи и раскрытия всего потенциала больших языковых моделей являются агенты, которые по своей сути представляют синергию двух технологических стэков — это технологический стэк AI и IT,

Андрей Алексеев отметил противоречивую информацию об ИИ на рынке: с одной стороны, решения на базе нейросетей показали свою силу, обыгрывая чемпионов мира, с другой — присутствует информация о уязвимостях этих систем.

Каждый из нас сталкивался с галлюцинациями моделей,

— уточнил Алексеев.

Спикер подчеркнул, что технологии достаточно новые: GPT-3 датируется 2020-м годом, 3,5 — это конец 2022-го, 4-й вышел в начале 2023-го. Активное использование AI-агентов начинается в 2024-м году. При этом пока нет сильных решений, которые были бы давно на рынке, чтобы оценить их длительную экспозицию.

Значительной проблемой остается стоимость решений.

Для того, чтобы локализовать, например, DeepSeek, потребуется порядка 20 видеокарт H100. Стоимость одной видеокарты составляет примерно 7,5 миллионов рублей,

— привел пример Андрей Алексеев.

Спикер показал кривую Гартнера, объяснив, что она описывает общую тенденцию развития технологий: «Пик ожиданий, дно разочарований и выход на некоторое плато реальной продуктивности». По его словам, расчет этого плато напрямую связан с прототипированием.

Эксперт утверждает, что прототипирование агента на примере продающего чата позволяет наделить его дополнительным инструментарием.

Можно дать ему возможность ходить в интернет, запрашивать сторонние API, предоставить функции, которые будут смотреть вашу базу данных,

- отметил Андрей Алексеев.

Алексеев отметил важный аспект, что все эти инструменты являются полностью подконтрольными.

Эти функции вы сами предоставляете, а агент с помощью промта узнает, как ему лучше ими оперировать . Такой подход очень сильно снижает то самое свойство галюциногенное, которое есть у LLM. Вы разгружаете большую языковую модель, убирая с нее нагрузку по логическим операциям и математическим операциям,

- заявил руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики Дирекции развития накопительных продуктов «Альфа-Банк».

Преимуществами прототипирования он назвал скорость разработки — от нескольких недель до месяца, а также факт того, что это гораздо дешевле промышленного варианта, помогает выработать интуицию и протестировать варианты и позволяет сформировать готовое бизнес-требование.

На вопрос из зала о том, стоит ли бояться потери профессий из-за ИИ, Алексеев ответил, что для того, чтобы понять то истинное плато замены человеческого ресурса, нужно пробовать технологии, смотреть, пытаться применять и всегда точную оценку того, что он может вам принести в вашем бизнесе.