Представьте обычную бытовую задачу. Человек говорит своему ИИ-агенту: «На выходных хочу приготовить борщ и гуляш на семью из трёх человек. Рассчитай продукты на три дня, учти, что мы обычно покупаем, найди хорошие варианты по цене и качеству и собери заказ».

Дальше человеку совсем не обязательно открывать сайты пяти магазинов, вводить названия продуктов в поиск, сравнивать упаковки, смотреть условия доставки и перекладывать всё в корзину. Эту работу может выполнить его ИИ-агент. Он разберёт задачу, рассчитает необходимые продукты, найдёт предложения нескольких магазинов, сопоставит цены, вес упаковок, рейтинг, сроки доставки и другие параметры, соберёт оптимальную корзину и передаст её человеку на подтверждение. Для покупателя это экономия времени. Для бизнеса это гораздо более серьёзное изменение. Потому что в какой-то момент вашим цифровым клиентом становится система, которая действует от имени человека.

Несколько лет назад бизнесу было важно хорошо выглядеть в поисковой выдаче. Затем всё больше внимания перешло на мобильные приложения, маркетплейсы, карты, отзывы и социальные сети. Сейчас появляется ещё один интерфейс между компанией и покупателем — искусственный интеллект.

В сентябре 2025 года OpenAI представила Agentic Commerce Protocol — открытый стандарт, позволяющий ИИ-агентам, покупателям и бизнесу взаимодействовать при совершении покупки. В ChatGPT появился Instant Checkout: пользователь может найти товар и перейти к покупке внутри самого диалога. В марте 2026 года OpenAI расширила возможности поиска и сравнения товаров в ChatGPT, также используя Agentic Commerce Protocol.

Платёжная инфраструктура тоже движется в эту сторону. Visa развивает направление Intelligent Commerce, позволяющее ИИ-агентам участвовать в покупках, а продавцам — принимать такие транзакции. В 2026 году компания отдельно представила решение для подключения бизнеса к agentic commerce и объявила о сотрудничестве с OpenAI. То есть вопрос постепенно переходит из области прогнозов в область бизнес-планирования.Что произойдёт, когда товар, услугу или поставщика для клиента будет выбирать его ИИ-агент?

Это один из наиболее важных моментов. Мы привыкли строить цифровой путь клиента примерно одинаково: человек вводит запрос, видит рекламу или поисковую выдачу, приходит на сайт, изучает предложение, открывает несколько страниц, сравнивает варианты и совершает целевое действие. ИИ-агент способен пройти значительную часть этого пути самостоятельно. Например, руководитель небольшой производственной компании может дать корпоративному агенту задачу: «Найди пять поставщиков оборудования с такими характеристиками. Проверь сроки поставки, гарантию, наличие сервисного обслуживания на юге России, собери цены и подготовь сравнительную таблицу». После этого агент начнёт собирать информацию. И здесь для каждой компании возникает новый критерий цифровой доступности: насколько легко искусственному интеллекту понять, что именно вы предлагаете и почему ваше предложение подходит под запрос клиента?

Человек способен интерпретировать довольно неструктурированный сайт. Он посмотрит фотографии, прочитает несколько рекламных фраз, позвонит менеджеру, если чего-то не понял. Для агента качество и доступность данных приобретают ещё большее значение. Представим интернет-магазин. Для нормального выбора агенту желательно понять название товара, характеристики, размер или объём, цену, актуальное наличие, территорию доставки, сроки, условия возврата и оплаты.

Теперь представим B2B-компанию. Агенту потенциального клиента потребуется понять специализацию, географию работы, перечень услуг, отраслевой опыт, кейсы, условия сотрудничества, контакты, документы и подтверждения компетенций.

Если основная информация спрятана внутри красивых баннеров, сложных форм, PDF-файлов без понятной структуры или общих рекламных формулировок, системе потребуется намного больше усилий, чтобы разобраться в предложении.

И часть компаний в таком сценарии может просто не попасть в итоговый выбор.

Есть ещё один интересный эффект. Сегодня маркетинг во многом работает с человеческим вниманием. Яркий баннер, эмоциональный заголовок, удачная фотография, расположение товара в каталоге могут повлиять на выбор. ИИ-агент способен принимать решение гораздо более прагматично.

Пользователь задаёт ему критерии: бюджет, характеристики, сроки, предыдущие предпочтения, рейтинг продавца, условия возврата, удалённость, совместимость с уже купленными товарами. Дальше агент сравнивает варианты по этим параметрам. OpenAI уже указывает, что при выборе между продавцами одного товара системы могут учитывать, например, наличие, цену, качество, статус продавца и доступность удобного оформления покупки. Для бизнеса это означает, что частью маркетинга становится качество данных о компании и продукте. Если ИИ не смог достоверно определить стоимость, наличие, характеристики или условия, привлекательность рекламного сообщения может уже не спасти ситуацию.

Я много лет работаю в рекламе и медиа и хорошо знаю, что доверие к компании всегда формировалось через несколько точек контакта. Сайт, публикации, отзывы, выступления, реальные кейсы, упоминания партнёров, комментарии экспертов создают общую картину бизнеса. С развитием ИИ эта работа получает ещё одно значение. Когда агенту потребуется оценить несколько компаний, он сможет собирать значительно больший объём доступной информации, чем человек готов изучить перед обычной покупкой.

Есть официальный сайт. Есть понятное описание компании. Есть карточки организации. Есть реальные отзывы, накопленные за несколько лет. Руководители выступают на профессиональных мероприятиях. Компания публикует экспертные материалы. Есть кейсы с конкретными задачами и результатами. Есть внешние упоминания и партнёры. Все эти элементы создают цифровой контекст, по которому можно понять, кто стоит за предложением.

Поэтому цифровой след постепенно становится инфраструктурой доверия сразу для двух участников: человека и системы, которая помогает ему принимать решение.

До сих пор при обсуждении сайта мы часто задавали вопросы о дизайне, конверсии, SEO и удобстве пользователя. Теперь появляется ещё один вопрос: насколько сайт понятен машине?

Есть ли у компании нормальная структура каталога? Единообразно ли описаны товары? Актуальны ли цены? Можно ли однозначно определить характеристики? Понятна ли география работы? Есть ли структурированная информация об услугах? Доступны ли условия доставки, оплаты, возврата, гарантии? Можно ли получить актуальные данные через интеграцию?

Для крупных магазинов и сервисов сюда добавляются каталоги, товарные фиды, API, платёжная инфраструктура и специальные протоколы взаимодействия с агентами.

Visa уже прямо описывает сценарий, в котором продавец делает каталог и оформление заказа доступными для ИИ-агентов клиентов.

Постепенно возникает новая характеристика цифровой зрелости компании — agent-ready, готовность бизнеса работать с внешними ИИ-агентами.

Следующий сценарий ещё интереснее. У клиента есть собственный агент, который ищет поставщика. У компании есть корпоративный агент, который умеет принимать запрос, уточнять параметры, работать с ассортиментом, рассчитывать предложение и готовить документы.

Тогда значительная часть первичного взаимодействия может происходить между двумя системами.

Агент клиента передаёт требования. Агент поставщика анализирует запрос, обращается к внутренней базе, формирует возможную комплектацию, рассчитывает стоимость и возвращает структурированный ответ. Агент клиента сравнивает его с другими предложениями и приносит руководителю несколько наиболее подходящих вариантов.

В B2B это может быть подбор поставщиков, запрос коммерческих условий, анализ большого ассортимента, поиск подрядчиков, бронирование, закупки, логистика и десятки других процессов.

Для бизнеса здесь возникает уже стратегический вопрос: насколько наши данные и процессы готовы к тому, чтобы часть внешних коммуникаций выполнялась автоматически?

Для большинства компаний сегодня нет необходимости срочно создавать сложную инфраструктуру специально ради чужих агентов. Полезнее посмотреть на собственную цифровую среду с этой новой точки зрения. Можно начать с нескольких вопросов. Понятно ли из открытых источников, чем занимается ваша компания? Может ли система однозначно определить ваши товары и услуги? Актуальна ли информация о цене, характеристиках и условиях? Есть ли реальные подтверждения экспертности и надёжности? Насколько структурирован каталог? Может ли клиент получить основные данные без нескольких звонков менеджеру? Есть ли внутри компании информация, которую в будущем можно будет безопасно предоставлять внешним системам автоматически?

Такая проверка полезна уже сегодня. Она одновременно улучшает сайт, поиск, работу с клиентами, видимость компании для нейросетей и готовность к следующему этапу цифрового взаимодействия.

Мне эта тема кажется особенно важной именно для руководителей.

Когда новая технология становится массовой, начинать перестройку процессов одновременно со всеми бывает значительно дороже. Намного полезнее заранее увидеть направление движения и понимать, какие изменения оно потребует от компании.

ИИ-агенты постепенно получают возможность искать информацию, сравнивать предложения, взаимодействовать с сервисами и участвовать в покупках. Следующим естественным этапом становится более активное взаимодействие внешних агентов с цифровыми системами компаний. Поэтому сегодня я бы задавала руководителям уже не только вопрос «Как мы можем использовать ИИ внутри своего бизнеса?». Есть второй:

И вот ответ на этот вопрос может оказаться важной частью конкурентоспособности бизнеса в ближайшие годы. Если вы хотите понять, насколько ваши процессы, данные и цифровая среда готовы к следующему этапу применения искусственного интеллекта, это можно разобрать на консультации по ИИ для бизнеса.

А если внутри компании уже есть процессы, которые стоит переводить в ассистентов, агентов или автоматизированные сценарии, можно посмотреть, как мы работаем с внедрением ИИ в бизнес.

Больше материалов по теме — в разделе «Управление и внедрение ИИ».