Інсайти бізнесу розумних систем: архітектура, тенденції та шляхи впровадження

Штучний інтелект перебудовує основи бізнес-світу. Ми знаходимося на порозі перетворення агентів з простих інструментів на автономних агентів. Починаючи з 2024 року, такі гіганти, як Paypal, Visa, Mastercard, Stripe, Amazon, активно входять у "агентний бізнес" і "агентні платежі", за ними стоїть чітка логіка: масове впровадження агентних інтерфейсів переверне бізнес-логіку та виробничі відносини, які були побудовані на GUI протягом останніх 30 років. Логіка електронної комерції, рекламного маркетингу, фінансових платежів і розрахунків буде кардинально переписана, з'являться нові категорії Agentic Commerce ( Intelligence Commerce ).

Ця стаття має на меті надати читачам цілісний погляд на бізнес інтелектуальних агентів, систематизувати його технологічну структуру та шляхи, проаналізувати комерційну інноваційність цієї трансформації, обговорити основні труднощі, з якими стикається її реалізація, та довести, чому криптовалюта може стати його невід'ємною основною інфраструктурою.

1. Що таке агентна комерція?

Agentic Commerce – це бізнес-модель, що керується AI-агентами, які можуть виконувати різноманітні завдання від імені користувачів, включаючи пошук продуктів, порівняння варіантів, надання рекомендацій та завершення покупок. Ці AI-агенти можуть взаємодіяти з платформами електронної комерції, обробляти транзакції та управляти всім процесом покупок, з метою зробити досвід покупок більш персоналізованим, безпечним і зручним. Функція "Buy for Me" від Amazon та інструмент "Operator" від OpenAI є найбільш відомими прикладами на сьогодні.

Згідно з доповіддю Gartner за 2024 рік, наразі лише менше 1% підприємств або продавців у сфері електронної комерції використовують агентний ШІ у своїй компанії або послугах, але ринок дуже зацікавлений цією технологією. Згідно зі статистичним опитуванням у сфері електронної комерції за 2025 рік, 90% електронної комерції готові вивчити, як інтегрувати агентний ШІ у свій бізнес.

1.1 Роль людського користувача змінилася з "виконавця" на "делегата", ключовий етап бізнес-рішення перемістився з "сторінки оформлення замовлення" на "рівень намірів"

Традиційний онлайн-шопінг схожий на прогулянку по ретельно спроектованому віртуальному супермаркету: споживачі особисто переглядають полиці, порівнюють товари та врешті-решт розраховуються, весь процес зосереджений на "активному дослідженні". Оптимізаційна мета продавців полягає в тому, щоб зробити цей процес максимально гладким, зменшуючи будь-які вагання користувачів за допомогою витонченого інтерфейсу, точних рекомендацій та швидких платежів.

У новому світі Agentic Commerce користувачам більше не потрібно переглядати веб-сайти електронної комерції один за одним, порівнювати співвідношення ціни та якості або робити замовлення вручну. Достатньо дати AI-асистенту нечітку команду, наприклад, "Допоможи мені купити пару взуття для бігу". AI негайно активується, шукає безліч продавців, відбирає продукти, аналізує ціни, відгуки та логістику, навіть враховує екологічність ланцюга постачання. Протягом усього процесу користувач, можливо, жодного разу не торкнувся екрану і не ввів жодного пароля.

Ключова зміна полягає в тому, що роль користувача змінюється з "виконавця" на "уповноваженого", а сутність бізнес-діяльності переходить від "потоку кліків" (Click stream) до "потоку намірів" (Intent stream). Споживання більше не є серією дискретних виборів, а є загальним уповноваженням на досягнення кінцевої мети (людські користувачі можуть безпосередньо сказати AI-асистенту: я хочу перепланувати свій будинок у середземноморському стилі, допоможи мені вибрати матеріали).

Коли комерційні рішення переходять з "сторінки оформлення замовлення" на "рівень наміру", існуюча комерційна система зіткнеться з лавиноподібним ударом. Від маркетингу до стратегій зростання користувачів, вся ця традиційна логіка електронної комерції, що базується на аналізі людської поведінки протягом десятиліть, була підривана раціональними рішеннями штучних інтелектів:

• A/B тестування: Штучний інтелект може за мілісекунди порівняти десятки варіантів, тому тестування кольору значка кнопки протягом двох тижнів щодо того, який з них має більшу конверсію, стає абсолютно безглуздим.

• Персоналізовані рекомендації: Усі існуючі алгоритми рекомендацій, що базуються на історії переглядів людей, більше не діють, модель рекомендацій потрібно перебудувати на основі логіки прийняття рішень AI.

• Відновлення кошика: Не буде «вагань» або «відмов» через різний досвід або інші суб'єктивні чи об'єктивні причини у прийнятті рішень за допомогою штучного інтелекту, а показник покинутості кошика для покупок та різні відповідні стратегії оптимізації відійдуть у минуле (поточний середній глобальний показник покинутих кошиків для покупок становить 70%)

Традиційний маркетинг спирається на "економіку уваги": красиві зображення, емоційні відеореклами, червоні кнопки "обмежена пропозиція" — всі ці стратегії, що мають на меті спонукати людей до імпульсивних покупок, ховають у собі хитрощі бізнесу, орієнтовані на психологію поведінки людини. На відміну від цього, ШІ не має імпульсів; це абсолютно раціональний агент прийняття рішень, який лише звертає увагу на те, чи є дані, що повертаються API, зрозумілими, і чи є параметри повними. Він холоднокровно порівнює специфікації продуктів, історичні ціни, терміни доставки, відгуки користувачів, навіть вуглецевий слід постачального ланцюга, і більше не буде "захоплення свідомості користувачів".

Майбутня маркетингова стратегія Agentic Commerce більше не полягає в створенні привабливих реклам, а в створенні "машиночитуваного довірчого профілю". "Product-Agent Fit" замінить "Product-Market Fit". Те, наскільки ваш продукт може бути легко проіндексований, зрозумілий і рекомендований основними екосистемами AI (такі як MCP-сервери, A2A-протоколи), визначатиме його ринкову долю.

Проте, перш ніж агент швидко здійснить розумовий процес та прийме рішення щодо цілей, делегованих людством, і «випустить намір», стрімко наближаючись до остаточної мети: «завершення комерційної діяльності», агент натрапить на тверду стіну і зупиниться ------ традиційна платіжна система.

2. Смертельна несумісність: чому традиційна фінансова система є гальмом для агентної комерції

Інтелектуальні системи можуть бездоганно виконувати збори інформації, аналіз, ухвалення рішень, але коли вони доходять до останнього етапу бізнесового замкнутого циклу, вони натрапляють на тверду стіну, якою є фінансова платіжна система, що була розроблена нами протягом десятиліть виключно для людей.

Уся сучасна система платежів та управління ризиками, по суті, є "антиавтоматизованою системою". Її основна дизайнерська філософія полягає в тому, що: автоматизація дорівнює шахрайству.

Поміркуйте над кожним етапом нашого існуючого процесу платежів:

• Графічний код підтвердження (CAPTCHA): використовується питання, яке важко розпізнати машині, щоб підтвердити, що ви "людина".

• SMS-код/двохфакторна аутентифікація (2FA): припустимо, що у вас є фізичний пристрій, який може отримувати SMS, і ви можете вручну вводити код, ця дія є надзвичайно складною для програми.

• 3D безпечна сертифікація: вона змусить вас перейти на нову банківську сторінку, де потрібно ввести окремий код транзакції, що повністю перериває будь-які автоматизовані процеси.

• Аналіз поведінки ризиків: розвинена система ризиків навіть може аналізувати вашу траєкторію руху миші, швидкість набору тексту, відбитки пристроїв та інші "людські характеристики", щоб оцінити справжність угоди.

Усі ці "заходи безпеки" в епоху Agentic Commerce перетворилися на "ковдри": різноманітні запитання, що нагадують "ти людина?", блокують наших автономних агентів.

Отже, майбутнє платежів більше не є "сторінкою оформлення замовлення (Checkout Page))", а має стати "протоколом(Protocol). Це революція у питаннях довіри та механізмів авторизації. Нам потрібна абсолютно нова система цифрових квитанцій, яка дозволить користувачам безпечно видавати своїм AI-агентам "програмовані дозволи" з чітко визначеними межами, термінами дії та обмеженнями суми.

Agentic Payment належить до цієї системи, вона є остаточним етапом розрахунків у Agentic Commerce, де AI-агенти використовують безпечні та ефективні методи (такі як токенізовані свідоцтва) для виконання угод від імені користувачів. Це забезпечує безшовний та безпечний процес платежу, зазвичай з обмеженнями та контролем, встановленими користувачем, для підтримки довіри та безпеки. "Agentic Tokens" від Mastercard підтримують AI-агентів у виконанні підписок та регулярних платежів, інструмент Agent Toolkit від PayPal допомагає AI-агентам обробляти процес платежів, також Visa та Stripe мають аналогічні інструменти. Недавній експеримент Stripe з Perplexity є поєднанням цих двох, де користувачі можуть використовувати Perplexity як інтерфейс для прямого надання інструкцій щодо декорування свого нового дому, пропонуючи всебічні рекомендації та конкретні продукти. Коли користувач підтверджує, що йому подобається запропоноване рішення, агент безпосередньо використовує налаштовану Stripe платформу для автоматизації процесу платежів та доставки.

Вірю, що, дійшовши до цього місця, ви вже приблизно розумієте, чому такі гіганти, як VISA, Mastercard, так поспішають впровадити відповідні платіжні рішення, що відповідають Agentic Commerce. Вони всі ставлять ставки на те, хто стане творцем правил гри, що визначає наступне покоління "машинно-рідних" платіжних протоколів. Це гра на володіння базовою інфраструктурою майбутнього бізнес-світу, а кінцевою метою цієї трансформації є повернення платежів до їхньої сутності - безвідчутного обігу вартості.

3. Які конкретні виклики потрібно подолати, щоб побудувати фінансову інфраструктуру, що підтримує безперебійну роботу Agentic Commerce? Як це зробити?

3.1 Основні виклики: довіра, наміри та автоматизація (Trust, Intent and Automation))

Проблема побудови системи Agentic Payment не є простим технічним досягненням, а полягає у вирішенні основної проблеми, що виникає внаслідок парадигмального зрушення.

1. "Хто може зробити": від традиційної аутентифікації платежів (Authentication) до викликів агентної комерції (Agentic Commerce) авторизації (Authorization()

У сфері платежів, коли йдеться про кінцевого користувача, ми зазвичай зосереджуємось на автентифікації, а не на авторизації. Якщо ви натискаєте «Купити» на веб-сайті електронної комерції, ви чітко надаєте авторизацію, з цим важко сперечатися (оскільки ви ввели інформацію про кредитну картку і чітко натиснули кнопку), тому традиційні платежі зосереджені на "визнанні особи", а їхнє основне питання звучить так: "Як я можу підтвердити, що оператор — це ви?" --------- тобто автентифікація.

Але в майбутньому, в епоху бізнесу, керованого штучним інтелектом, у сфері платежів відбудуться важливі зміни: авторизація стає ключовим етапом у процесі платежу, і це питання авторизації зараз виглядає більш складним і цікавим, оскільки команди користувача щодо авторизації не є такими ж чіткими, як у традиційній електронній комерції, де є простий сценарій "натисніть кнопку для покупки". Людські користувачі можуть виражати свої наміри щодо платежу різними способами. Іншою складністю є те, що коли надсилається запит на платіж, кому саме ми даємо авторизацію? Людському користувачу, агенту чи компанії, що розробляє агента?

Зараз ми можемо подумати про питання авторизації в сценаріях оплати агентами:

• Ідентичність привидів: хто є "заявником угоди" - кінцевий людський користувач, AI модель, розробник агентських додатків чи сервер, що його запускає? Нам бракує набору перевіряємих стандартів ідентичності, розроблених для "машин", що може призвести до того, що кожен етап буде вразливим до безпеки.

• Межі уповноваження: як безпечно делегувати фінансові повноваження штучному інтелекту? Як точно визначити та суворо виконувати межі уповноваження (сума, час, продавець), а також як забезпечити, щоб саме уповноваження не було змінено чи зловжито, є новими питаннями.

• Відповідальність: Коли агент помиляється або його використовують зловмисно, питання, хто несе відповідальність за збитки, є дуже складним. Невизначеність відповідальності є найбільшою перешкодою для масового впровадження.

2. "Що робити": прогалина верифікації намірів )The Intent Verification Gap(

Проблема верифікації намірів насправді є похідною від проблеми авторизації, і ймовірнісна природа LLM має природний конфлікт з вимогами фінансів до визначеності. Хоча платіжний шар не може виправити "ілюзії" ШІ, добре спроектована фінансова система повинна бути здатною подолати прірву між виходом ШІ та реальними намірами користувача.

• Від команди до наміру: традиційні платіжні системи обробляють "платіжну команду" (Сплатити 50 доларів торговцю X), яка припускає, що ця команда є абсолютно точною. А система інтелектуальних платежів повинна обробляти "торгові наміри" ("Допоможіть мені купити чашку середнього вівсяного латте"). Платіжна система повинна мати можливість перевіряти остаточну платіжну команду з початковим природнім мовним наміром.

• Обмеження поведінки ШІ: нам потрібна не платіжна система, здатна розуміти думки ШІ, а система з потужними «бар'єрами». Вона може обмежити поведінку ШІ через структуровані дані, суворі правила на рівні API, а також логіку смарт-контрактів, щоб забезпечити, що результати виконання знаходяться в «безпечній зоні», заданій користувачем. Наприклад, правило, яке дозволяє витрачати в Starbucks не більше 10 доларів, може ефективно запобігти «галюцинаціям» ШІ, що призводять до великих або помилкових транзакцій.

3. Вбудовані способи зберігання коштів та розрахунків для машин

У попередньому тексті вже згадувалося, що традиційні платіжні системи природно мають ген "антиавтоматизації", всі засоби безпеки, розроблені для традиційного GUI, у сценах агентної комерції стануть перешкодою для повної автоматизації, тому нам потрібен абсолютно новий платіжний API, розроблений для машин.