Снимка: iStock

Преходът към AI агенти не е просто еволюция на изкуствения интелект. Това е смяна на софтуерния режим. Ако първата вълна на генеративния AI направи интерфейса по-интелигентен, агентната вълна променя самата операционна логика на дигиталната икономика. Разликата не е в това колко добре системата отговаря. Разликата е в това, че тя започва да действа.

Досегашният AI беше реактивен. Потребителят задава въпрос, моделът генерира отговор. Дори когато пишеше код, той чакаше инструкция. Агентният модел работи по друг принцип – получава цел, а не команда. Оттам нататък следва автономно разлагане на задачата, избор на инструменти, достъп до външни системи, изпълнение и самокорекция. Това е разликата между асистент и оператор.

Технологично архитектурата се базира на три ключови слоя: планиране, инструментална интеграция и рефлексивен цикъл. Планирането позволява йерархично декомпозиране на сложни цели. Инструменталният слой свързва модела с браузъри, API-та, бази данни и платежни системи. Рефлексивният цикъл валидира резултата и коригира грешките без човешка намеса. Именно тази комбинация създава автономност, а автономността променя икономиката на софтуера.

Тук става разбираемо и изявлението на Артур Менш от Mistral, че до 50% от съществуващия софтуер може да загуби релевантност. Не защото приложенията ще изчезнат физически, а защото стойността им е проектирана около човешкия интерфейс. SaaS моделът предполага потребител, който кликва, попълва и управлява процес. Агентът комуникира директно със слоя на данните и бизнес логиката. Интерфейсът се превръща в второстепенен.

Това означава пренасочване на стойността от UI към инфраструктура. От софтуер като продукт към софтуер като операционна среда. Вместо компании да купуват фиксирани системи за CRM, счетоводство или логистика, те могат да изграждат агентни мрежи, които работят върху същите бази данни, но адаптират процесите в реално време. Един агент следи инвентара, друг анализира договори с доставчици, трети оптимизира маршрути спрямо динамични разходи. Това е динамичен процес, не статична платформа.

Икономическият ефект е двоен. От една страна, се намалява нуждата от човешки операционен труд в рутинни процеси. От друга, се концентрира стойност в доставчиците на инфраструктура – облачни среди, API екосистеми, модели с висока надеждност и сигурност. Маржовете се изместват нагоре по веригата.

В програмирането трансформацията е още по-ясна. Генеративният AI подпомагаше разработчика. Агентният AI затваря цикъла – пише код, тества, деплойва, наблюдава и реагира при срив. DevOps става полуавтономен. Човекът се превръща в архитект и надзорник, не в изпълнител на всяка стъпка.

В потребителските услуги процесът е сходен. Новото поколение агенти в компании като Klarna или Salesforce приключва казуси от край до край – валидира, одобрява, променя, възстановява суми. Това е оперативна автоматизация, а не комуникационен бот. Разликата е фундаментална.

Но всяка автономия носи системен риск. Когато агент получи достъп до финанси, лични данни и договорни отношения, грешката вече не е семантична, а транзакционна. Неправилна резервация, грешно плащане, неочаквано действие – тук въпросът става правен и регулаторен. Затова 2026 не е само година на агентите, а и година на AI governance.

Стандарти като инициативите на NIST настояват за степенувана автономия и механизъм „human-in-the-loop“ при високорискови операции. Това въвежда нов баланс – ефективност срещу контрол. Пълната автоматизация е технически възможна, но регулаторно ограничена. Скоростта на внедряване ще зависи именно от този баланс.

Исторически аналог може да се търси в прехода към ERP системите в началото на 2000-те. Тогава процесите бяха дигитализирани. Сега те се автономизират. Разликата е, че този път системата не просто съхранява и структурира информация, а взема решения в рамките на дефинирана цел. Това е скок в операционната логика.

Историята тук не е, че AI става по-умен. Историята е, че софтуерът става действащ субект в икономическия процес. Това пренарежда бизнес моделите, концентрира стойност в инфраструктурата, създава нови регулаторни изисквания и измества човешкия труд към стратегически и контролни функции.

Следващият технологичен цикъл няма да бъде измерен в по-добри чатове, а в това колко процеси могат да се изпълняват автономно и надеждно. И когато компютърът престане да чака команда и започне да действа по цел, системата вече не е инструмент. Тя е участник.

Материалът е с аналитичен и образователен характер и не е съвет за покупка или продажба на активи на финансовите пазари.