AI-агенты: дизраптор для платформенной экономики

Последние 10–15 лет сервисы вроде Uber, Airbnb и Amazon были стандартом в своих категориях. Но теперь контроль смещается к AI-агентам: они меняют саму механику потребления и делают платформенную модель менее устойчивой, чем кажется.

Экономика disintermediation

Традиционные платформы берут 15-30% комиссии: Uber — 20-25% с водителя, DoorDash — до 30% с ресторана, Airbnb — 14-16% с обеих сторон. AI-агенты могут сжать это до 2-7% — payment processing + обработка. 

Как это работает: агент перехватывает запрос в момент возникновения намерения — в календаре, переписке или поисковике — до того, как человек откроет какую-то конкретную платформу. Затем агрегирует предложения со всех площадок одновременно, ведёт прямые переговоры с продавцами и завершает покупку автономно.

Уже к 2030 году объём agentic commerce достигнет $3–5 трлн. Только один ритейл в США может дать до $1 трлн транзакций, оркестрируемых агентами.

Разные отрасли — разная скорость разрушения

Travel
Наиболее уязвимая категория: OTA тратят $17.8 млрд в год на маркетинг, но всё больше пользователей бронируют отели и билеты через AI, минуя сайты. При этом лишь 2% готовы передать агентам полную автономию в планировании — доверие к сложным сценариям остаётся низким.

E-commerce
Получит самый сильный удар в абсолютных величинах: McKinsey прогнозирует, что к 2030 году через агентные сценарии будет проходить $900 млрд–$1 трлн B2C-ритейла.

Только за год трафик из GenAI-браузеров вырос на 4 700% — хотя это всё ещё менее 1% от общего объёма.

Финансовые услуги
Здесь риск носит концентрированный характер: BCG оценивает, что переход к AI-First моделям может добавить банкам до $370 млрд дополнительной годовой прибыли, но параллельно agentic AI размывает традиционные источники дохода. 

Агенты могут сравнивать ставки, переводить средства на счета с более высокой доходностью (средняя ставка по депозитам — 0,38%, у онлайн-банков — более 4%) и подбирать оптимальные кредитные продукты. Дополнительно они способны инициировать account-to-account платежи на checkout, обходя interchange fees.

Delivery
Сегмент пока в стадии интеграции, а не разрушения. Крупные игроки — Uber Eats, DoorDash, Instacart — встроились в ChatGPT в октябре 2025 года и увеличили частоту заказов через существующие приложения. Но в долгосрочной перспективе остаётся риск превращения платформ в чистые utility, которые AI воспринимает как взаимозаменяемые. 

Реальность сложнее, чем кажется

Несмотря на быстрое развитие и рост интереса, реальное использование остаётся ограниченным:

• Только 10% потребителей хоть раз покупали что-то через AI
• ~50% агентных задач внутри CRM-процессов проваливаются
• Даже лучшие агенты завершают цели максимум в 55% случаев

Отдельный слой — доверие. Например, только 14% американцев пользовались AI shopping assistants, 41% — избегают таких сценариев. При этом подсказки внутри ритейлерских экосистем принимаются примерно в три раза чаще, чем рекомендации сторонних агентов.

Платформы не сдаются

Amazon запустил AI-ассистента Rufus, которым воспользовались более 250 млн клиентов в 2025 году. Это может принести компании до $10 млрд выручки и $700+ млн операционной прибыли.

Покупатели, использующие Rufus, на 60% чаще завершают покупку.

Booking развивает агентные функции, которые закрывают всё больше сценариев по ходу поездки: от подсказок при сбоях до быстрых изменений бронирования и коммуникации с поддержкой.

Wildberries тестирует AI-ассистента, который не просто ищет товары, а помогает принимать решения — от фильтрации до выбора оптимальной модели.

Стратегический вопрос: кто контролирует агента?

Платформа, LLM-провайдер или персональный агент пользователя, работающий поверх всех площадок? От ответа зависит, кто захватит $3–5 трлн к 2030 году.

Ближайшие два-три года станут тестом на устойчивость платформенных бизнесов: либо сетевые эффекты и бренд удержат пользователей внутри экосистем, либо их позиции размоет также быстро, как это было с диспетчерами в такси и консультантами в travel-агентствах.