Когнитивная эмпатия как сервис: трансформация продаж, маркетинга и посредничества в эпоху ИИ-агентов

Введение

В рамках исчерпании модели классического посредничества (в том числе ее платформенного компонента) ИИ-агентов, которые в настоящее время получают все большее распространение и масштабирование, необходимо воспринимать не просто как продвинутых ботов-помощников, а как принципиально новый когнитивный слой рыночной реальности. И динамика этого нового слоя рыночных взаимодействий во все большей степени будет определять трансформацию продаж, маркетинга и посредничества. Эпоха доминирования цифровых платформ как своего рода цифровых «привратников» (digital gatekeepers) подходит к своему логическому завершению. Если последние десять лет можно было наблюдать без преувеличения триумф посредников, монетизирующих доступ к рынку и вниманию пользователей (и даже в упрощенной интерпретации воспринимать этот триумф как некий «конец истории»), то сегодня уже можно в полной мере говорить о большом накопленном потенциале перерастания формата маркетплейсов, где глубинное понимание потребностей и доверие подменяется рейтингом, а информированный выбор потребителя – алгоритмической выдачей ассоциативного множества результатов с применением большого арсенала манипуляций и социального инжиниринга.

Ограничением прежней системы взаимоотношений в цифровой среде выступало то, что накапливался избыточный «цифровой шум» и происходила эрозия агентности потребителя (пользователя). Данная эрозия агентности в радикальной интерпретации называется «капитализмом слежки»: новым этапом в экономической истории, в котором частные компании и правительства отслеживают каждое движение пользователя с целью прогнозирования и контроля поведения [35]. Однако в этом ландшафте антиутопии благодаря революции ИИ появился огромный потенциал реконфигурации микроструктур посредничества [32], но уже на новом технологическом и когнитивном уровне, который возвращает субъектность и агентность потребителям.

Исследуя технологический базис ИИ-трансформации, исследователи [6] подробно и детально анализируют архитектурные решения внедрения ИИ-агентов в контур корпоративного управления, особенно с точки зрения оптимизации операционных процессов. Однако практики внедрения ИИ-агентов со стороны компаний в рамках их бизнес-моделей служат не просто инструментом автоматизации, они формируют первичный инфраструктурный слой для реализации передовых, самых прогрессивных и инновационных фронтирных подходов и стратегий когнитивной эмпатии, позволяя организации перейти от реактивного менеджмента к проактивному моделированию ценностных ожиданий стейкхолдеров

В исследованиях последних лет с технических фокусом рассмотрения [12] детально рассматривается технологический стек и многослойная архитектура LLM-агентов, где особое внимание уделяется механизмам планирования, памяти и инструментального взаимодействия модулей искусственного интеллекта. При этом важно подчеркнуть, что данная архитектурная сложность является не технологической самоцелью (чтобы все было максимально технологичным в глазах всех стейкхолдеров компаний), а необходимым условием для развертывания систем когнитивной эмпатии, способных имитировать сложные паттерны человеческого понимания в реальном времени.

В научной дискуссии последних лет ставится принципиальный вопрос о природе профессиональной коммуникации (в том числе в посредничестве и продажах) с генеративным искусственным интеллектом. Является ли это устойчивой тенденцией или просто временной и «модной» флуктуацией деловой среды [9]. Представляется, что данный коммуникативный сдвиг является необратимым и фундаментально обоснованным для формирования эмпатических протоколов взаимодействия, где генеративные способности ИИ-агентов служат инструментом бесшовной интеграции в когнитивный контекст экономических агентов. В дискуссиях о трансформации человеческого капитала в условиях экспансии ИИ также подчеркивается неизбежность пересмотра структуры компетенций экономических агентов [8]. И этот процесс можно рассматривать и как когнитивный «апгрейд», где человеческий капитал усиливается за счет делегирования рутинных расчетов ИИ-агентам.

Современный экономический агент (как потребитель, так и производитель) находится в состоянии перманентной когнитивной перегрузки. Традиционные механизмы посредничества превратились в своего рода «когнитивных паразитов» (особенно с перспективы потребителя, который даже не всегда может понять, насколько интенсивно его сознание пытаются «взломать» и «канализировать»), поскольку во все большей степени они вместо упрощения выбора создают барьеры в виде различных скрытых комиссий, манипулятивного интерфейса, а также избыточных фильтров и придания или приписывания несущественных атрибутов продуктам. Та же стратегия «голубого океана» далеко не всеми бизнесами используется с созидательной целью – качественно закрыть глубинные потребности. Довольно часто происходит агрессивное навязывание потребностей, в том числе в плоскости невротизации потребителя через механизмы социального сравнения в реальном и виртуальном пространстве.

В такой среде естественная человеческая эмпатия в деловом контексте (т.е. как способность понять нужды другого для совершения взаимовыгодного обмена) подавляется механизмами избыточной и манипулятивной гиперстимуляции со стороны производителей и посредников. И это вызывает как эффект быстрого перенасыщения, экзистенциальной пустоты и самоотчуждения. Когда огромные объемы потребления (в физическом и стоимостном выражениях) происходят, а интегральное качество жизни потребителей не улучшается. Это отдельный междисциплинарный вопрос – можно ли «купить» свой путь к счастью, благополучию и гармонии, наращивая объемы потребления. Но манипулятивная сторона продаж и маркетинга этому тем более не способствуют.

Текущий диспропорциональный сдвиг в сторону гиперперсонализации во все большей степени переосмысливается как когнитивная ловушка, нарушающая автономию пользователя [27]. В этой связи все более явной становится необходимость перехода от оптимизированного для корпораций извлечения данных к когнитивному суверенитету, защищенному контуром ИИ-агентов, с целью достижения алгоритмического паритета. Дело здесь не в том, что потребителям обязательно не хватает собственной критичности. Речь в большей степени идет о том, что лавина маркетинговой информации подавляет волевое регулирование потребителя и изматывает его критичность. Многие манипулятивные техники бьют именно по совокупности когнитивного, эмоционального и волевого регулирования человека, в этом их особое коварство. И в итоге потребитель не совсем свою жизнь, поскольку внешний информационный шум затеняет его собственное «я». Этот эффект можно охарактеризовать как определенную подмену реальности, когда сформированные извне паттерны потребления обладают маркерами самоотчуждения. Это отдельный очень важный междисциплинарный вопрос на стыке философии, психологии, нейромаркетинга и ряда других научных направлений.

То, что классический маркетинг стыдливо называет "пожизненной ценностью клиента" (customer life value, CLV, – совокупная прибыль, которую компания рассчитывает получить от одного потребителя за всё время сотрудничества с ним), в текущую эпоху алгоритмических войн превращается в то, что можно назвать «когнитивной аннексией», т.е. манипулятивным присоединением внимания субъекта к инфраструктуре корпорации. Когда системы гиперудержания достигают предела, замыкая дофаминовую петлю пользователя на бэкенд компании. Это стратегия захвата и эксплуатации внимания, при которой субъект утрачивает саму возможность бегства из интерфейсной среды корпорации без приложения большого волевого усилия и эмоционального дискомфорта. В итоге получается замкнутый круг утраты когнитивного суверенитета.

Появление автономных ИИ-агентов не просто автоматизирует рутину, но создает принципиально новый тип институциональной эмпатии, отстаивающей когнитивный суверенитет субъекта. ИИ-агент становится «когнитивным экзоскелетом» экономического агента, чья задача – целостно реконструировать и продуктивно реконфигурировать ценностную матрицу пользователя и сопоставить её с матрицей контрагента. Этот процесс весьма целесообразно называть когнитивной эмпатией как сервис (Cognitive Empathy as a Service, CEaaS). В отличие от аффективной эмпатии (сопереживания), ИИ-агент реализует эмпатию интеллектуальную, сугубо рациональную, максимально оптимизационную, поскольку он вычисляет оптимальную точку пересечения глубинных интересов и потребностей, очищенную от манипулятивного шума и импульсивных искажений.

В условиях деградации институционального доверия, ключевым фактором благополучия экономического агента становится его способность к выстраиванию автономной архитектуры выбора [30]. В контексте обновленной креативной экономики ИИ-агент выступает как технологический гарант, осуществляющий тщательный скрининг платформ и продуктов и предотвращающий когнитивный захват пользователя.

Центральным элементом новой модели становится когнитивный суверенитет как способность экономического агента удерживать контроль над собственной архитектурой выбора в условиях тотальной алгоритмизации среды. В эпоху, когда платформенные посредники превратили когнитивные искажения человека в ресурс для извлечения прибыли, суверенитет перестает быть чисто философской категорией экзистенциальной независимости и личного достоинства и переходит в разряд экономического актива. При этом когнитивный суверенитет – это не изоляция или бегство от технологий, а именно право и эффективно реализованная техническая возможность делегировать принятие рутинных решений по отсеву манипуляций доверенному ИИ-агенту, способному распознавать и нейтрализовать внешние манипулятивные воздействия. При этом точно и емко обозначая пользователю скрытую суть манипулятивного воздействия. Благодаря чему экономический агент восстанавливает свою агентность, выстраивая между собой и рыночными хаосом и манипулятивными техниками своего рода алгоритмический периметр, где истинные потребности отделены от навязанных паттернов потребления, а также необоснованного ценообразования.

Особенно интересным представляется то, что ИИ уже превосходит человека в создании эмоциональной близости, но только если это происходит под маской человека, поскольку ИИ способен имитировать межличностную связь эффективнее человека, эксплуатируя наши глубинные эволюционные механизмы доверия [29]. Что становится особенно злободневным, учитывая снижение межличностной близости под влиянием цифровых платформ [22]. И корпорации уже используют этот эффект для когнитивного «взлома». Они маскируют алгоритмы ретенции (удержания) под заботливых помощников. Поскольку субъект воздействия зачастую не может отличить маску, ему нужен собственный агент-детектор. Когнитивный суверенитет теперь – это в том числе право знать, кто с тобой говорит со стороны, даже если тебе очень приятно. ИИ-агент пользователя в этом контексте выступает как анализатор ярлыков. Он снимает маску человечности с корпоративного контура взаимодействия с потребителем фронтенда, обнажая холодный алгоритм гиперудержания и тем самым защищает психику пользователя от формирования ложной привязанности и иррациональной лояльности.

Архитектура современных цифровых бизнес-моделей [18] и их инновационных компонентов в большинстве секторов экономики утратила прозрачность для естественного интеллекта. Динамизм развития, мультипликация параметров инновационной деятельности и многомерность плоскостей оценки создают ситуацию когнитивного тупика или паралича. Когнитивная эмпатия ИИ становится единственным инструментом, способным декомпозировать многослойность инновационных метрик и реконструировать истинную логику создания стоимости. И помочь экономическому агенту стать эффективным интерпретатором сложных рыночных контекстов [5].

В контексте тотальной алгоритмизации доверия возникает феномен high-touch экономики (т.е. экономики человеческого участия), такого эксклюзивного сегмента рыночных взаимодействий, где предельная эффективность ИИ-агентов упирается в антропологический и глубинный психологический барьер. High-touch экономика человеческого участия требует глубокого человеческого вовлечения, глубокого и доверительного контакта, когнитивной импровизации (а не стандартизированных скриптов), а также этического и ценностного резонанса, которые не поддаются оцифровке.

Актуальность статьи. Как итог отмеченного выше, происходит переход от экономики платформ к экономике ИИ-агентов. Традиционные инструменты удержания потребителя (пользователя) являются эксплуататорскими для потребителя, подавляют его волю и искажают его восприятие ценности продуктов. Необходимыми становятся механизмы защиты субъектности в условиях «алгоритмической войны» на базе ИИ-агентов.

Научный пробел. Существующие модели цифровой зрелости описывают ИИ как инструмент фирмы, но игнорируют ИИ как инструмент повышения эффективности выбора потребителя и нейтрализации манипулятивного потенциала корпоративных систем продаж и продвижения, в том числе на платформах.

Цель статьи - обосновать концепцию когнитивная эмпатия как сервис на базе ИИ-агентов как фундамента когнитивного суверенитета экономического агента в креативной экономике.

Научная новизна. Впервые предложена модель когнитивной эмпатии как сервиса на базе ИИ-агентов не для захвата, а для фильтрации внимания экономических агентов.

Авторская гипотеза. Внедрение персональных ИИ-агентов для потребителей (пользователей) разрушит монополию платформ на внимание, вынуждая бизнес переходить от манипулятивных интерфейсов к уникальным человеческим смыслам.

Методология. В основе работы лежит междисциплинарный подход, сочетающий инструментарий институциональной экономики, когнитивной психологии и теории систем (в том числе на основе ИИ). Это позволяет выявить разрыв между технологической эффективностью алгоритмов платформ и психологическими пределами их восприятия потребителями. И выстраивать гипотезу о том, как внедрение персональных ИИ-агентов для потребителей позволит восстановить их когнитивный суверенитет.

Основная часть

Анатомия когнитивной эмпатии: от сопереживания к калькуляционной результативности в интересах экономических агентов

В контексте текущего и перспективного состояния креативной экономики эмпатия претерпевает радикальную технологическую деконструкцию на базе ИИ-решений. В частности, на основе способности алгоритмически и контекстуально эффективно реконструировать внутреннюю ментальную модель субъекта принятия решений, его систему приоритетов, страхов и латентных нужд.

Для экономического агента-человека эмпатия – это затратный (в первую очередь по когнитивным ресурсам и фокусу) и шумный процесс. Биологический мозг неизбежно смешивает рациональный анализ интересов контрагента с собственными проекциями, страхами, а также разнообразными социальными условностями и контекстами. ИИ-агент лишен этих ограничений, искажений и непродуктивных психологических защит. Преимущество ИИ-агента проявляется прежде всего в его онтологической отстраненности. Он не «чувствует» боль или радость пользователя, зато он их калькулирует как некоторую субъективно-объективную функцию полезности.

Недавние обширные исследования отмечают практически паритет ценности человеческой и машинной эмпатии [31]. В экономике ИИ-агентов эмпатия становится функциональным фильтром. Когнитивный суверенитет субъекта обеспечивается делегированием эмпатических транзакций ИИ-агенту, что предотвращает эмоциональное выгорание человека в агрессивной цифровой среде. Подтверждение высокой ценности ИИ-эмпатии означает, что CEaaS (Cognitive Empathy as a Service) – это превосходящая технология, поскольку ИИ-агент «чувствует» контрагента точнее, потому что он свободен от когнитивных искажений и усталости.

Люди в различных контекстах все чаще признают, что ИИ является более рационально эмпатичным, но иррационально по-прежнему тянутся к другим людям за пониманием и принятием [34]. Это можно интерпретировать как переходный кризис доверия к интерфейсу. Если ИИ-эмпатия эффективнее как инструмент (особенно в контексте вычисления ментальной модели), но отвергается как «лицо» сервиса, значит, роль ИИ – быть невидимым бэкендом.

Для потребителя в рамках такой парадигмы ИИ-агент выступает прежде всего как мощное оборонительное средство экономического агента (его можно назвать метафорически «эмпатическим щитом»), которое фильтрует входящие потоки манипулятивного маркетинга. Он «понимает» нужды своего владельца лучше, чем даже тот понимает их сам в момент своего импульсивного дофаминового всплеска в контекстах маркетинговых манипуляций и социального инжиниринга.

Для производителя же ИИ-агент в рамках формирующейся парадигмы продаж, маркетинга и посредничества становится острым наступательным средством (метафорически его можно назвать «эмпатическим скальпелем»), которое помогает находить корпорациям точки наименьшего сопротивления в субъективной архитектуре выбора экономического агента.

В фундаментальных исследованиях механизмов товарного поиска на основе графов знаний в крупномасштабной электронной коммерции раскрывается потенциал семантического структурирования данных для повышения релевантности выдачи [26]. Также в ритейл-системах извлечения знаний подчеркивается превосходство генеративных моделей над традиционными поисковыми алгоритмами [21]. В новейших исследованиях практик внедрения интеллектуальных агентов в клиентский сервис розничных компаний обосновывается их высокая эффективность в персонализации потребительского опыта [15].

ИИ-агент становится в каком-то смысле «когнитивным экзоскелетом», внешним слоем префронтальной коры субъекта. В такой конфигурации когнитивная эмпатия становится сервисом (CEaaS), который обеспечивает снижение координационных (трансакционных) издержек на понимание. Происходит это через сбор данных не о кликах, а о глубинной мотивационной логике принятия решений. ИИ-агент анализирует «когнитивный след» субъекта, выявляя его истинные ценностные иерархии и экзистенциальные приоритеты. Можно также говорить о создании цифрового двойника интересов контрагента, в том числе через обеспечение возможности проводить миллионы симуляций переговоров в секунду, находя сценарии, где контрагент согласится на условия, считая их проявлением глубочайшей заботы о своих интересах. В фундаментальных работах [11] формулируются принципы нейрокогнитивного моделирования агентских систем, претендующих на универсальность.

В работах, посвященных методологии тестирования ИИ-агентов, обосновываются протоколы верификации их функциональной надежности [19]. Данные процедуры тестирования в контексте рассмотрения потенциала ИИ-агентов в когнитивной эмпатии можно рассматривать как механизм эмпатической валидации, позволяющий подтвердить способность алгоритма точно реконструировать ментальные модели субъекта без искажения его когнитивного суверенитета.

Однако в такой диспозиции имеется и темная сторона. Если эмпатия становится вычислимой, калькулируемой, то тогда она становится объектом захвата. Корпоративные ИИ-агенты нового поколения не просто предлагают товар, они мимикрируют под когнитивный профиль пользователя, создавая иллюзию идеального понимания. Получается, что тот, кто контролирует параметры эмпатического фильтра, контролирует реальность экономического агента.

В актуальной дискуссии о правовых и этических вызовах автономных систем подчеркивается необходимость формирования регуляторных рамок для агентного ИИ [1]. И полностью с этим сложно поспорить, это важная, стимулирующая и продуктивная дискуссия. Однако, как представляется, самым глубинным и истинным ответом на данные вызовы является не столько внешние регуляторные ограничения, комплаенс, контроль и мониторинг, сколько технологическое обеспечение когнитивного суверенитета, где этический протокол ИИ-агента стоял бы на страже интересов пользователя в условиях цифровой экспансии компаний с применением их ИИ-агентов.

В развитие дискуссии о цифровой зрелости организаций [3], можно дополнить существующие модели оценки критерием эмпатической фасилитации. Цифровая зрелось – это не только наличие CRM, но и способность системы вычислять ментальную модель контрагента, но при этом без нарушения его когнитивного суверенитета

Перспектива противостояния ИИ-агентов производителей и потребителей в постплатформенной экономике

С появлением ИИ-агентов на стороне пользователя, потребителя происходить восстановление информационной симметрии и равных возможностей в потенциале информированности. И это касается даже весьма сложных информационных контекстов потребления. Там, где раньше потребитель был практически в безнадежной ситуации с точки зрения возможности хотя бы отдаленно приблизиться к истине самостоятельно. Например, в услугах зубного протезирования. Сейчас даже универсальный искусственный интеллект проконсультирует пациента относительно степени манипулятивности терапевтических и финансовых параметров плана лечения и протезирования, предложенного той или иной зубной клиникой. У потребителей уже имеются обширные возможности деконструкции технологических решений, положительных и отрицательных сторон, рисков, а также мотивов производителей и посредников практически в любом продуктовом контексте: от приобретения турпутевки до покупки квартиры или автомобиля.

Другое дело, что полноценная и глубокая реализация ИИ-агентов в полном их понимании требует соблюдения трех основных условий: 1) глубинного понимания мотивов, ценностей и схемы мышления владельца; 2) высокий уровень автоматизма, чтобы превентивно отсекать «на дальних подступах» основной массив информационного шума и явных манипуляций; 3) высокую степень специализации в конкретной области.

Мы входим в эпоху довольно симметричного алгоритмического противостояния, где когнитивная эмпатия становится одновременно и броней, и тараном. Со стороны потребителя появляется возможность создания высокой степени (близкой к абсолютной) информационной автономии. Персональный ИИ-агент пользователя, потребителя не смотрит рекламу, он её хладнокровно декомпозирует и в информационном плане уничтожает ее многие сегменты как манипулятивный шум. В том числе через деконструкцию паттернов той или иной степени хищнической, экспроприаторской, неэквивалентной (стоимость к реальной пользе) направленности.

Традиционные уловки UI/UX (такие как скрытые подписки, манипулятивные таймеры, ложный дефицит и многие другие) становятся практически бессмысленными. ИИ-агент без эволюционных уязвимостей человеческой психики и ее предвзятостей насквозь видит код и структуру ценностного предложения компании, мгновенно очищая его от любого эмоционального воздействия. К тому же ИИ-агент, особенно в случае достаточно длительного общения со своим владельцем, знает его истинный профиль полезности. Если, к примеру, корпоративный ИИ кредитной организации пытается навязать кредит через триггер так называемого «страха упущенной выгоды» (FOMO), ИИ-агент пользователя просто блокирует этот импульс. Или, как минимум, подсвечивает пользователю, как именно его пытаются таргетировать со стороны производителя/посредника и какие неэквивалентные, экспроприаторские и/или хищнические намерения за этим могут стоять. А также в чем заключает интерес сотрудников кредитной организации так настоятельно рекомендовать тот или иной продукт.

Для любознательного пользователя здесь появляется даже возможность превратить попытку любого маркетингового воздействия на него в своеобразный детектив и даже триллер. Речь может идти о действительно большом потенциале геймификации, когда при желании и азарте можно играть в «кошки-мышки» с системами продвижения продуктов корпораций. Например, играя в поддавки, почти что соглашаясь на приобретение того или иного продукта (например, новой квартиры), но все же требуя от производителя все новых и новых доводов, уточнения параметров и все более детально их декомпозируя.

Можно ли тогда провозгласить эру однозначно более защищенного потребителя, пользователя, находящегося под защитным «куполом» лояльных ему ИИ-агентов? Которые не только сканируют и предупреждают своего владельца, но и стратегически развивают его рефлексивность, осознанность, культуру рационального принятия решений, беря на себя как грязную работу (фильтрацию огромных массивов данных), так и более чистую работу – систематизацию паттернов. В некотором смысле можно говорить о такой эре, но с очень существенной оговоркой о том, что корпоративные ИИ-агенты будут в конфигурации противостояния и конкуренции с персональными ИИ-агентами наносить все более тонкие контрудары.

Если нельзя взломать систему через эмоции, её нужно взломать через имитацию идеального партнерства. Здесь стратегия корпораций, как можно предполагать, будет строиться на двух основных компонентах. Первый компонент – это новый виток гиперперсонализации. Это уже не предложение товара на основе прошлых покупок. Это динамическая подстройка ценностного предложения под текущую когнитивную нагрузку и ситуативные приоритеты пользователя. Алгоритм компании вычисляет момент, когда барьер персонального ИИ-агента наиболее проницаем (например, в моменты принятия сложных и важных решений в других сферах), и предлагает, как вариант, «бесшовное» решение с неочевидной композицией синергии. Второй компонент – это развитие у ИИ-агентов компании способности «договориться» с ИИ-агентом потребителя через протоколы обмена данными, предлагая преференции или кэшбеки, которые ИИ-агент потребителя сочтет рационально выгодными для своего владельца, тем самым пропуская «троянского коня» корпорации внутрь периметра доверия.

Однако в любом случае можно говорить в такой парадигме о конце «экономики незнания», когда противостояние ИИ-агентов компаний и потребителей будет стремительно делать нерелевантными те бизнес-модели, которые целиком построены или в существенной степени зависят от информационной асимметрии и лени клиента. К примеру, сложные тарифы связи, скрытые комиссии банков, запутанные правила страхования и т.п. уловки и ухищрения – всё это становится «топливом» или «легким кормом» для ИИ-агентов, которые за миллисекунды проводят сравнительный анализ предложений.

В работах, посвященных архитектуре многоагентных (мультиагентных) систем, рассматриваются принципы автономного взаимодействия вычислительных единиц в сложных средах [2, 13, 14]. Данная технологическая децентрализация служит доказательством перехода к пост-платформенному взаимодействию, где когнитивная эмпатия реализуется не через единый центр контроля, а через распределенную сеть агентов-посредников.

В ряде исследований детально прорабатывается концепция оркестрации (комплексной интеграции и динамической координации) мультиагентных систем [7], где диалоговое взаимодействие между алгоритмами становится инструментом самообучения среды. Подобную оркестрацию можно интерпретировать как технологический фундамент для симметричного противостояния агентов, в котором динамическое управление диалогами служит механизмом выстраивания эмпатических фильтров и защиты когнитивного суверенитета пользователя.

Противостояние ИИ-агентов компаний и потребителей, как можно уже предполагать, приведет к довольно парадоксальному результату. Единственным способом выживания для компаний в таком радикально отличающемся «когнитивном ландшафте» становится радикальная прозрачность, продиктованная не столько возвышенной этикой и патетическими моральными императивами и заверениями, а просто практически полной невозможностью обмануть алгоритмического цензора со стороны пользователя. Когнитивная эмпатия корпоративного ИИ-агента теперь должна быть направлена на доказательство своей безопасности (с точки зрения отсутствия манипулятивных, хищнических, экспроприаторских намерений) для ИИ-агента потребителя. А это уже без преувеличений кардинальный сдвиг всей парадигмы.

Возможности построения устойчивых стратегий бизнеса на основе вертикальной интеграции и человеческого вовлечения (high-touch)

Когда после длительного состязания и противостояния ИИ-агент потребителя и ИИ-агент компании достигают точки стратегического равновесия, наступает своего рода «алгоритмическая ничья», которая характеризуется высоким потенциалом продуктивного и прозрачного сотрудничества. В этой точке манипуляция либо невозможна, либо просто нецелесообразна, а исключительно ценовая конкуренция выжжена дотла идеальным мониторингом. «Макиавеллистская» (в нейтральном смысле этого слова) логика алгоритмов ИИ-агентов компаний в таком контексте диктует: если нельзя обмануть или переиграть защитную инфраструктуру потребителя, нужно стать по-настоящему незаменимым в физической или смысловой реальности. Это согласуется с общим тезисом исследований последних лет о том, что интеграция этических и системных факторов непосредственно в механизмы создания ценности имеет важное значение для долгосрочной стратегической жизнеспособности бизнес-моделей [20].

В трудах по теории машинного обучения последних лет обосновывается тезис о том, что алгоритмы представляют собой искусство и науку придания смысла данным [25]. Однако этот подход можно и даже необходимо разворачивать в сторону когнитивной герменевтики, где ИИ-агенты не просто структурируют информацию, а выступают архитекторами контекстуальных смыслов, реализуя потенциал машинной эмпатии как инструмента преодоления семантического разрыва между абстрактным массивом данных и субъективной ценностной матрицей пользователя.

Что это означает с точки зрения построения обновленных бизнес-моделей и бизнес-процессов, а также общей реструктуризации в отраслях? В первую очередь более интегральное (по характеру выстраиваемого ценностного предложения) владение бэкендом и обеспечение максимального качества впечатлений потребителя благодаря реализации стратегий человеческого участия high-touch.

Прикладные исследования экономического эффекта от программной роботизации и внедрения ИИ-агентов на российских предприятиях подтверждают значительный потенциал интеллектуальной автоматизации в снижении операционных издержек [16]. И данные показатели эффективности служат косвенным индикатором потенциала масштабирования когнитивных посредников, способных переводить количественный рост автоматизации в качественную трансформацию эмпатического взаимодействия с рыночной средой, а не только в контуре предприятий.

В обозначенной парадигме создание системы управления знаниями в современной организации не может быть ограничено исключительно процессными, продуктовыми, техническими или стратегическими аспектами [17]. Традиционный фокус на структурировании информации (Knowledge Management 1.0) сегодня уступает место архитектуре более глубокого и сущностного когнитивного резонанса. Этот резонанс с точки зрения компетентностного профиля компании зависит от в первую очередь от динамических возможностей, основанных на знаниях (knowledge-based dynamic capabilities, KBDC). Растущее признание объяснительного потенциала KBDC подтверждает их критическую роль в поддержании конкурентных преимуществ, обеспечении организационной гибкости [28], а также радикальной инновации бизнес-модели [33]. Можно утверждать, что KBDC во все больше степени зависят от алгоритмической гибкости, под которой понимается способность корпоративных ИИ-агентов в реальном времени реконструировать ценностное предложение.

В мире, где «фронтенд» (интерфейс выбора) тщательно защищен оборонительными фильтрами персональных ИИ-агентов потребителей, центр прибыли компаний смещается в сторону уникального производства и владения активами. Если ваш продукт является типовым, универсальным, усредненным продуктом, ИИ-агент вашего клиента найдет его копию или аналог дешевле за наносекунду. Единственный способ сохранить переговорную силу – это обладать ресурсом, который невозможно симулировать или легко заменить. А чтобы это реалистично (а не декларативно) выполнить и воплотить, необходима, как правило, более существенная степень вертикальной интеграции. Компаниям необходимо контролировать (либо полностью на своем операционном уровне, либо на уровне глубокого партнерства и совместного создания ценности) всю цепочку создания ценности, чтобы ИИ-агенты посредников и потребителей могли «выкупить» ценностное предложение. В такой логике когнитивная эмпатия ИИ-агентов используется не просто для продажи (состыковки с ИИ-агентом потребителя), а для оптимизации сложных производственных циклов под реальные (а не навязанные) нужды клиента.

В этой связи наблюдается интенсификация использования нематериальных активов в глобальных цепочках создания стоимости. Это ведет к кристаллизации специфических знаниевых источников рыночной власти, формирующих контуры того, что в современной литературе обоснованно классифицируется как интеллектуальный монополистический капитализм [24]. Однако в эпоху агентского ИИ природа этой монополии претерпевает качественную мутацию: власть смещается от владения статичным знанием (патентами, чертежами) к владению динамическими когнитивными профилями субъектов.

Интеллектуальный монополист нового типа – это уже не тот, кто просто накопил массив данных, а тот, кто смог установить эмпатический контроль над архитектурой выбора потребителя. При этом в полной мере задействовав экосистемный потенциал своей системы управления знаниями [4]. В этом контексте когнитивная эмпатия становится высшей формой нематериального актива, позволяющей извлекать интеллектуальную ренту не за счет ограничения доступа к информации, а за счет превентивного формирования смыслов и нужд внутри когнитивного периметра контрагента.

Примером здесь (пускай и отдаленным от экономической области) является политический вайб-маркетинга, где у генеративного ИИ особенно широкие возможности в проектировании образов будущего и управлении эмоциональным фоном аудитории [10]. Данные техники можно легко экстраполировать на сферу креативного посредничества, рассматривая "вайб-проектирование" как инструмент формирования эмпатии, где алгоритмы создают ценностный резонанс для преодоления когнитивных фильтров субъекта.

Возвращаясь к вопросу появления монопольной власти нового вида, стоит еще подчеркнуть, что ИИ-агенты позволяют обходить эффект доминирующих платформ, который можно назвать «цифровые госуслуги». Преодоление монопольной власти рыночных доминаторов текущей эпохи юридическим путем – слишком медленное, что показывают частые и широко освещаемые суды с американскими бигтехами, которые в лучшем случае приносят частичный и очень запоздалый результат (поскольку как такового предотвращения монопольной ренты достичь не удается). И единственный эффективный и быстрый инструментарий со стороны пользователя – это надежный ИИ-агент, который стоит на страже его архитектуры рационального выбора и когнитивного суверенитета. Когда у каждого пользователя есть агент, способный предсказать манипуляцию платформы, так называемый «налог на внимание» со стороны платформ обнуляется. Платформы теряют рычаг, так как эмпатический ИИ-агент вовремя перехватывает внимание пользователя до того, как его подчинит себе рекламодатель. Интермедиация на основе когнитивной эмпатии ИИ-агентов – это в том числе и техническая реализация права на защиту от дискриминационных алгоритмов ценообразования (использующих ценовую дискриминацию пользователей). ИИ-агент в таком случае просто не показывает пользователю завышенную цену, автоматически находя обходные пути или альтернативные рынки.

Что означает обновленное понимание стратегий человеческого участия high-touch в рамках такой парадигмы? В принятии решений ИИ-агентами потребителя существует зона возможностей, которая представляет собой область сложных, нелинейных и глубоко субъективных человеческих переживаний. В креативной экономике ценность создается там, где есть риск, ошибка и выход за пределы паттерна. ИИ-агент пользователя почти безупречен в рамках нормы, но он беспомощен в однозначной интерпретации новых смысловых кодов. High-touch становится для бизнеса особенно ценным активом через прямой человеческий контакт, экспертное сотворчество и «аналоговая» ответственность, поскольку они будут выступать по-настоящему дефицитным, редким или специфичным благом. В рамках такой парадигмы, бизнес-модель будущего – это high-tech в операциях (для операционной эффективности) и high-touch в точках принятия ценностных решений (для устойчивого удержания маржинальности). В этой новой архитектуре бизнеса доверие больше не является просто социальным капиталом. Оно становится технологическим и ресурсным цензом для сотрудничества. Потребитель доверяете контрагенту не потому, что он нравится, а потому, что его вертикальная структура гарантирует результат, который невозможно получить иначе.

Однако, как только рынок осознает, что человеческое «касание», человеческое участие (high-touch) и уникальный смысл стоят в десять раз дороже простой алгоритмической выдачи, корпорации начнут промышленную имитацию искренности. Бренды будут намеренно внедрять «ошибки», «неровности» и «аналоговые шумы» в свои продукты и коммуникации, чтобы обмануть эмпатические фильтры ИИ-агентов, ищущих аутентичность. В некотором смысле корпоративные ИИ-агенты будут обучаться не продажам, а актерскому мастерству. Их задачей будет трансляция ценностей, уязвимости и «человеческого лица» компании. И будут они это стараться делать так убедительно, чтобы даже самый хладнокровный и циничный ИИ-агент пользователя пометил это взаимодействие как «доверительное и эмоционально значимое». Поэтому, как представляется, в скором будущем нас ждет волна имитации и мимикрии искренности и аутентичности со стороны ИИ-агентов компаний в попытке перехитрить ИИ-агентов потребителей.

В недавних исследованиях отмечается экзистенциальный предел алгоритмического сочувствия [23]. В логике когнитивного суверенитета это означает необходимость создания адаптивного агентского интерфейса. ИИ-агенту делегируются рутинные взаимодействия алгоритмической среде, и он жестко изолирует экономического агента от манипулятивных иллюзий эмпатии в точках принятия стратегических решений, обеспечивая чистоту восприятия.

Таким образом, креативная экономика будущего – это соревнование за то, кто точнее и правдоподобнее резонирует с внутренним миром субъекта. ИИ-агенты становятся не просто фасилитаторами, а в некотором смысле даже конструкторами реальности. Они убирают трансакционные издержки на поиск истины, заставляя бизнес либо быть по-настоящему уникальным через вертикальную интеграцию и человеческое участие high-touch, либо идеально имитировать уникальность.

Заключение

Креативная экономика ближайшего (на горизонте уже нескольких лет) будущего – это уже не рынок товаров и даже не рынок просто данных. Это в первую очередь рынок когнитивных резонансов. Переход от платформ к автономным ИИ-агентам означает окончательную капитуляцию классического маркетинга перед лицом вычислительной когнитивной эмпатии.

Бизнес-модели, выстроенные на информационной асимметрии и эксплуатации невежества или лени потребителя, окажутся тем более недолговечными. ИИ-агент пользователя становится идеальным фильтром, превращая любой (даже самый запутанный и многослойный) рыночный шум в чистый сигнал ценности.

Когнитивная эмпатия как сервис (CEaaS) создает ситуацию «алгоритмического паритета». Конкуренция переносится либо в плоскость владения уникальными физическими активами (вертикальная интеграция), либо в зону создания смыслов, которые принципиально не поддаются алгоритмизации.

Для современного бизнеса вызов заключается не в том, чтобы просто внедрить ИИ, а в том, чтобы не оказаться прозрачным для ИИ-агентов своего клиента. Выигрывает тот, кто предложит рынку либо неоспоримую технологическую глубину (то, что называется unique back-end), либо настолько сложную эстетическую, этическую и/или символическую конструкцию своего ценностного предложения, что её распознавание потребует от ИИ-агента потребителя перехода на новый уровень когнитивной сложности.

Креативная экономика будущего – это игра, в которой побеждает не самый громкий, а самый понимающий. Или тот, кто лучше всех это понимание симулирует. Перефразируя Уинстона Черчилля, можно утверждать, что «империи будущего» в цифровой экономике – это бизнес-империи когнитивной эмпатии. Если в эпоху индустриального менеджмента знания были статичным активом, то в условиях агентской реальности на основе ИИ доминирование переходит к тем системам, которые способны не просто аккумулировать информацию, а динамически реконструировать ментальные модели контрагентов.

Список литературы

1. Боуэн Г. Агентный искусственный интеллект: правовые и этические вызовы автономных систем // Journal of Digital Technologies and Law. – 2025. – №3. – С. 431-445. https://doi.org/10.21202/jdtl.2025.17

2. Гладков Э.А. Будущее интеллектуальных многоагентных систем: проблемы и перспективы // Вестник науки. – 2024. – №12 (81). – С. 655-662.

3. Ефремова Е.Н. Понятие цифровой зрелости организации и роль искусственного интеллекта в ее формировании / Е.Н. Ефремова, В.Е. Сорокина, М.А. Фельдман // Креативная экономика. – 2025. – Т. 19. – № 11. – С. 3053-3068. – https://doi.org/10.18334/ce.19.11.124198 . – EDN BLSZFN.

4. Илькевич С.В. Принципы построения системы управления знаниями организации в контексте развития экосистем / С.В. Илькевич // Креативная экономика. – 2025. – Т. 19. – № 4. – С. 1037-1052. – https://doi.org/10.18334/ce.19.4.122899

5. Илькевич С.В. Эвристическая модель «эффективного интерпретатора» в портфельных инвестициях в высокотехнологичные компании // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2022. – Т. 13. – № 2. – С. 116-128. - EDN: EKOTAS. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2022-2-116-128

6. Искандарова С. А. ИИ-агенты в корпоративном управлении: архитектурные решения и практики внедрения // Вестник науки. – 2025. – №6 (87). – С. 1415-1428. https://doi.org/10.24412/2712-8849-2025-687-1415-1428

7. Кожухов Д.А., Худайберидева Г.Б., Пименкова А.А. Оркестрация взаимодействия агентов и управление диалогами в multi-agent learning systems // Вестник науки. – 2025. – №8 (89). – С. 289-297.

8. Лукичев П.М. Человеческий капитал в эпоху искусственного интеллекта // Экономика труда. – 2025. – №5. – С. 683-702. https://doi.org/10.18334/et.12.5.123167

9. Михненко П.А. Профессиональная коммуникация с генеративным искусственным интеллектом: тенденция или «мимолётное явление»? // Цифровая экономика. – 2023. – № 4 (25). – С. 5-18.

10. Мухаметов Д.Р. Политический вайб-маркетинг: возможности искусственного интеллекта для продвижения образа будущего // Известия ТулГУ. Гуманитарные науки. – 2025. – №3. – С. 27-33. https://doi.org/10.24412/2071-6141-2025-3-27-33

11. Нагоев З.В. Основные принципы нейрокогнитивного моделирования сознания агента универсального искусственного интеллекта // Известия КБНЦ РАН. – 2025. – Т.27. – №1. – С. 152-170. https://doi.org/10.35330/1991-6639-2025-27-1-152-170

12. Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А. Архитектура LLM агентов // International Journal of Open Information Technologies. – 2025. – №1. – С. 67-74.

13. Никонов А.А. Эволюция многоагентных систем и роль обмена опытом в их обучении // Вестник науки. – 2025. – №1 (82). – С. 1046-1049.

14. Патраков П.А. Многоагентные системы искусственного интеллекта // Вестник науки. – 2025. – №5 (86). – С. 874-879.

15. Прейс В.Е. Внедрение интеллектуальных агентов в клиентский сервис розничных компаний // Известия высших учебных заведений. Серия «Экономика, финансы и управление производством» [Ивэкофин]. – 2026. – № 01(67). – С. 67-76. https://doi.org/10.6060/ivecofin.2026671.761

16. Самуйлов Е.А., Половникова Н.А. Роботизация и интеллектуальная автоматизация бизнес-процессов: анализ экономиченского эффекта внедрения RPA и ИИ-агентов на российских предприятиях // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2025. – №12-2 (111). – С. 160-164. https://doi.org/10.24412/2500-1000-2025-12-2-160-164

17. Управление цифровой трансформацией бизнеса: концепции, кейсы, методы и инструменты: монография / С.А. Титов, Н.В. Линдер, А.В. Трачук [и др.]. – Москва: ИНФРА-М, 2025. – 223 с. – (Научная мысль). – https://doi.org/10.1108/JKM-02-2022-0112

18. Хачатурян М.В. Особенности развития цифровых бизнес-моделей организаций в современных условиях // Креативная экономика. – 2022. – Т. 16. – № 5. – С. 1975-1992. - EDN: IYISOP. https://doi.org/10.18334/ce.16.5.114648

19. Хожаинов А., Нестеренко Ю.Н. Тестирование ИИ-агентов // Вестник НИБ. –2025. – №58. – С. 317-324.

20. Ademi B., Sætre A.S., Klungseth N.J. What do established companies do to factor in sustainability into their business models? // Business Strategy and the Environment. – 2025. – №34(1). – Pp. 19-38. https://doi.org/10.1002/bse.3980

21. Carlson D., Walker J., Joshi A. Evaluating large language models for retail knowledge retrieval. Expert Systems with Applications. – 2024. – Vol. 231. – Pp. 120. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.120

22. Čekić E. Virtual Empathy: A Systematic Review of the Impact of Digital Communication on Interpersonal Relationships and Social Dynamics // International Journal of Psychology. – 2025. – № 10(2). – Pp. 11-29. https://doi.org/10.47604/ijp.3320

23. Dorigoni A., Giardino P.L. The illusion of empathy: evaluating AI-generated outputs in moments that matter. Frontiers in Psychology. – 2025. – № 16. – Article 1568911. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1568911

24. Durand C., Milberg W. Intellectual monopoly in global value chains // Review of International Political Economy. – 2019. – Vol. 27. – № 2. – Pp. 404-429. https://doi.org/10.1080/09692290.2019.1660703

25. Flach P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data. Cambridge: Cambridge University Press. 2024. 460 p.

26. Guha S., Chen X., Lin Z. Knowledge graph–based product search in large-scale e-commerce. Information Systems Research. – 2023. – Vol. 34. – № 3. – Pp. 1234–1256. https://doi.org/10.1287/isre.2023.11234

27. Ji F., Zhou Y., Zhang, H. et al. Navigating the Digital Odyssey: AI-Driven Business Models in Industry 4.0. // Journal of Knowledge Economy. – 2025. – № 16. – Pp. 5714-5757. https://doi.org/10.1007/s13132-024-02096-4

28. Kaur V. Knowledge-based dynamic capabilities: А scientometric analysis of marriage between knowledge management and dynamic capabilities // Journal of Knowledge Management. – 2023. – Vol. 27. – № 4. – Pp. 919-952. https://doi.org/10.1108/JKM-02-2022-0112

29. Kleinert T., Waldschütz M., Blau J. et al. AI outperforms humans in establishing interpersonal closeness in emotionally engaging interactions, but only when labelled as human // Communications Psychology. – 2026. – № 4. – Article 23. https://doi.org/10.1038/s44271-025-00391-7

30. Idoniwako M. The Game of Stakes™: A Doctrinal Thesis on the Architecture of Elite Trust (November 13, 2025). The Mohgix Institute of Cinematic Strategy, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5801663 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5801663

31. Rubin M., Li J.Z., Zimmerman F. et al. Comparing the value of perceived human versus AI-generated empathy // Nature Human Behaviour. – 2025. – № 9. – Pp. 2345-2359. https://doi.org/10.1038/s41562-025-02247-w

32. Spulber, Daniel F. 1996. Market Microstructure and Intermediation // Journal of Economic Perspectives. – № 10(3). – Pp. 135-152. https://doi.org/10.1257/jep.10.3.135

33. Tapia S. Business Model Innovation in the Big-Data Era from the Perspective of Knowledge-Based Dynamic Capabilities: Case Study of a Fintech. In: Zimmermann, R., Rodrigues, J.C., Simoes, A., Dalmarco, G. (eds) Human-Centred Technology Management for a Sustainable Future. IAMOT 2024. – 2025. Springer Proceedings in Business and Economics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-72494-7_10

34. Wenger J.D., Cameron C.D., Inzlicht, M. People choose to receive human empathy despite rating AI empathy higher // Communications Psychology. – 2026. – № 4. – Artcile 19. https://doi.org/10.1038/s44271-025-00387-3

35. Zuboff S. The age of surveillance capitalism: the fight for a human future at the new frontier of power: New York: Public Affairs, 2019, 704 pp. ISBN 978-1-61039-569-4 (hardcover) 978-1-61039-270-0 (ebook) https://doi.org/10.1007/s00146-020-01100-0