Огромный «синий океан» рынка интеллектуальных агентов: программное обеспечение занимает половину, медицина, финансы, право и другие области — «едва заметны»

Последние исследования практического применения AI-агентов выявили крайне дисбалансированный рынок: программная инженерия занимает почти половину рынка, тогда как медицинская, юридическая, финансовая и более десяти других вертикальных областей вместе занимают лишь половину, причем доля каждой из них составляет менее 5%. Эта ситуация указывает предпринимателям направление — настоящие возможности лежат не в освоенных уже областях, а в тех голубых океанах, которые практически не тронуты.

Комплексное исследование Anthropic показывает, что в вызовах API для AI-агентов доля программной инженерии достигает 49,7%. В то время как медицина занимает всего 1%, право — 0,9%, образование — 1,8%. Это не насыщенные рынки, а практически ещё не существующие.

Исследование также выявило ключевой факт: реальные возможности моделей AI значительно превосходят уровень доверия пользователей к ним. Оценка возможностей METR показывает, что Claude способен решать задачи, на выполнение которых человеку требуется около пяти часов, однако в реальных условиях средняя продолжительность сессии в 99,9-процентном диапазоне составляет всего около 42 минут. Такой разрыв между возможностями и внедрением — именно тот продуктовый шанс, который могут использовать предприниматели.

Гарри Тэн, президент Y Combinator, и Аарон Леви, генеральный директор Box, считают, что эта ситуация предвещает появление 300 вертикальных единорогов AI, что сопоставимо с более чем 170 единорогами, возникшими в эпоху SaaS. Масштаб AI-версий может увеличиться в 10 раз, поскольку они не только заменяют программное обеспечение, но и могут заменить операторов.

Доминирование программной инженерии, практически пустые вертикальные области

Данные Anthropic показывают, что программная инженерия занимает половину всех активностей AI-агентов, остальные половины распределены по 16 вертикальным областям, ни одна из которых не превышает 9%. Медицинский, юридический, образовательный, клиентский сервис, логистика и другие рынки занимают однозначные проценты.

Это распределение не связано с отсутствием спроса на AI-агентов в этих областях, а с тем, что соответствующие приложения ещё не разработаны. Доминирование программной инженерии объясняется тем, что разработчики — естественные ранние пользователи AI-инструментов, а технологический порог относительно низкий.

В отличие от этого, вертикальные области, такие как медицина и право, связаны с конфиденциальными данными, нормативными ограничениями и сложными организационными процессами. Эти, казалось бы, препятствия на самом деле создают оборонительные барьеры для конкурентов. Любой может создать универсальный обёртку, но очень мало кто способен глубоко понять рабочие процессы в области медицинских счетов, юридических исследований или разрешений на строительство.

Разрыв между возможностями и доверием к внедрению

Обнаруженное исследованием явление «отставания внедрения» заслуживает внимания предпринимателей. Возможности моделей уже значительно превосходят уровень доверия пользователей.

С октября 2025 по январь 2026 года средняя продолжительность сессии в 99,9-процентном диапазоне почти удвоилась — с менее 25 минут до более 45 минут. Этот рост стабилен во множестве версий моделей. Это не только повышение возможностей моделей, но и накопление доверия пользователей — в ходе последовательных взаимодействий они учатся сотрудничать с агентами.

Исследователи Anthropic, Майлз МакКейн и другие, отмечают, что с августа по декабрь успех Claude Code в выполнении самых сложных задач внутри компании удвоился, а среднее число вмешательств в каждую сессию снизилось с 5,4 до 3,3. Это свидетельствует о том, что по мере понимания возможностей агентов пользователи готовы предоставлять им больше автономии.

Возможности есть, внедрение отстаёт — это не проблема, а продуктовая возможность.

Парадокс развития доверия

Исследование выявило феномен развития доверия пользователей: опытные пользователи автоматически одобряют больше сессий и одновременно делают больше вмешательств.

Новые пользователи автоматически одобряют около 20% сессий Claude Code. После 750 сессий эта доля увеличивается более чем до 40%. Но при этом новые пользователи вмешиваются всего в 5% раундов, тогда как опытные — в 9%.

Это не противоречит. Объяснение — изменение стратегии контроля. Новички одобряют каждое действие заранее, а опытные используют делегирование с последующим вмешательством, переходя от предварительного одобрения к активному мониторингу.

Также обнаружена важная особенность безопасности: в сложных задачах Claude Code запрашивает уточнения в более чем вдвое чаще, чем требуется ручное вмешательство. Агент при неопределённости останавливается для подтверждения, а не просто движется вперёд. Исследователи считают, что «автономия, которую реализует агент в практике, формируется совместно моделью, пользователем и продуктом. Claude ограничивает свою независимость, делая паузы для уточнений при неопределённости».

73% вызовов API сопровождаются участием человека, лишь 0,8% операций являются необратимыми. Самые рискованные сценарии внедрения — такие как получение ключей API или автономная торговля криптовалютой — связаны скорее с оценкой безопасности, чем с реальным производством.

Стратегии защиты вертикальных AI

Стратегия вертикального AI, предложенная Аароном Леви, раскрывает путь к созданию защищённых компаний: создание агентов, способных подключаться к конфиденциальным данным; решение реальных задач; максимально эффективное использование контекста для повышения качества вывода; и, что особенно важно, — внедрение изменений у клиентов — ключевой аспект, который многие игнорируют.

Последний пункт — причина, по которой вертикальный AI обладает защитным потенциалом. В вертикальных областях управление традиционными рабочими процессами, нормативами и организационными барьерами — это то, что отличает защищённую компанию от универсальной обёртки.

За последние десятилетия SaaS-индустрия росла в среднем в 10 раз каждые 10 лет. За последние 20 лет более 40% венчурных инвестиций пошли в SaaS-компании, в результате появилось более 170 единорогов. Логика вертикального AI схожа: каждая SaaS-единорог может иметь свой вертикальный AI-версия, и масштаб AI может увеличиться в 10 раз, поскольку они не только заменяют софт, но и заменяют операторов.

Исследователи отмечают, что политика «одобрения каждого действия» подавит производительность без повышения безопасности. Лучше обеспечить возможность мониторинга и вмешательства человека, чем навязывать жесткие рабочие процессы.

Где скрываются 300 единорогов

Рынок уже ясен. В области программной инженерии есть лидеры, а в медицинской, юридической, финансовой, образовательной, клиентской и логистической сферах по 16 вертикалей — по однозначным долям рынка, ожидающим внедрения профессиональных знаний в агенты.

Модели уже способны работать пять часов, но пользователи позволяют им работать всего 42 минуты. Этот разрыв показывает, что рынок находится на очень ранней стадии, и предстоит ещё много работы, а в некоторых областях пока не видно даже минутных приложений.

Ранее было создано более 170 SaaS-единорогов, и в ближайшие годы появится ещё 300 вертикальных AI-единорогов. Выбор вертикальной области, интеграция профессиональных знаний и решение задач управления изменениями — ключ к лидерству в сфере корпоративного ПО в следующем десятилетии.

Риск и отказ от ответственности

        Рынок подвержен рискам, инвестиции требуют осторожности. Настоящий материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не учитывает конкретные цели, финансовое положение или потребности каждого пользователя. Пользователь сам несёт ответственность за любые инвестиционные решения, основанные на информации в этом материале.