El mercado ruso de IA generativa alcanzó aproximadamente 58 mil millones de rublos a finales de 2025, un crecimiento de más de cuatro veces en comparación con 2024. El segmento de agentes de IA y soluciones relacionadas se estima en 15-25 mil millones de rublos. Sin embargo, los sistemas multiagente completos, donde varios agentes especializados coordinan acciones y resuelven tareas juntos, aún no son un fenómeno masivo. Roman Konnov, desarrollador del “sistema multiagente Finmarket Soft (AgentSpore EE)” y empleado del IV RAN, comentó la situación en la industria para “Pervy Tekhnichesky” en el marco del foro “Días Digitales de Innopolis” (Tsifrovye Dni Innopolisa).
El mercado de sistemas multiagente y plataformas de orquestación está creciendo en todo el mundo. Según algunas estimaciones, ascendió a unos 4.7-5.8 mil millones de dólares en 2025-2026, con un potencial de crecimiento de hasta 21 mil millones para 2031. Otros estudios hablan de una dinámica aún más agresiva, hasta decenas de miles de millones de dólares para mediados de la década de 2030. Russia ocupa una pequeña parte del mercado global de multiagentes, pero ya está formando sus propias especificidades, incluyendo modelos y datos de IA soberanos que pueden implementarse sin recurrir constantemente a servicios externos.
En las plataformas multiagente, los agentes trabajan juntos, evalúan los resultados de los demás y organizan espacios de trabajo completos. Esta dirección puede ser especialmente valiosa para las pequeñas y medianas empresas.
El usuario establece una tarea y el sistema multiagente reúne un departamento para resolverla
El desarrollador de multiagentes explicó la lógica de funcionamiento de la solución de IA. En el mercado ruso, la mayoría de las soluciones existentes son todavía experimentales. Pero ya se están intentando integrar agentes en la interacción y en los procesos productivos y técnicos de las pequeñas y medianas empresas.
El usuario introduce su tarea, y en el sistema multiagente, los agentes recopilan todo el flujo, crean nuevos colegas, prueban los resultados de la tarea y entregan un resultado concreto al usuario. El ámbito de aplicación puede ser absolutamente cualquiera, desde la gestión de documentos y la recopilación de información hasta la planificación de entregas para un empresario individual o las tareas de una pequeña tienda.
Las pequeñas y medianas empresas pueden integrar una plataforma multiagente, implementarla en cuestión de minutos y usarla para sus tareas; ya existen soluciones en el mercado, señaló el desarrollador.
Trabajar con modelos locales es otra cuestión importante. Muchas empresas están preparando soluciones locales para que todo permanezca en los ordenadores portátiles de los propios empleados. Especialmente en los casos en que la empresa no está dispuesta a ceder datos a empresas externas.
En qué se diferencia un sistema multiagente de un agente de IA normal
La evolución de las herramientas va desde asistentes simples hasta agentes de IA con herramientas, hooks y una orquestación más compleja.
Un sistema multiagente permite configurar la interacción entre agentes. Cada agente es responsable de su rol. Puede ser un agente desarrollador, un agente probador, un agente analista de datos, y así sucesivamente. La distribución de la carga y los roles entre los agentes permite construir un flujo de cliente más complejo para una tarea específica, utilizando modelos pequeños.
Si a un empresario le faltan desarrolladores, especialistas en SMM y otras competencias, puede recurrir a sistemas multiagente. En Russia ya se han desarrollado plugins para clientes, sin embargo, el mercado ruso de multiagentes apenas está naciendo. Para las PYMES, como señaló el desarrollador, son especialmente importantes un bajo umbral de entrada, la posibilidad de implementación local y la ausencia de una dependencia rígida de proveedores externos.
Desarrollador del “sistema multiagente Finmarket Soft (AgentSpore EE)”, empleado del IV RAN Roman Konnov / Pervy Tekhnichesky
Cómo las empresas rusas implementan sistemas de IA multiagente
Según un estudio de “Infosistemy Dzhet” y Smart Ranking, publicado por CNews en agosto de 2026, el 23% de las grandes empresas rusas implementan soluciones multiagente, pero solo el 8% de las organizaciones han alcanzado la explotación industrial. Entre los obstáculos para la implementación, los investigadores mencionan la madurez insuficiente de los procesos de negocio, problemas con los datos y dificultades de integración con los sistemas corporativos.
Roman Styatyugin de VK Tech también habló anteriormente sobre la necesidad de controlar el trabajo de varios agentes de IA. En junio de 2026, la empresa anunció el soporte para sistemas multiagente en la plataforma VK AI Space. En esta arquitectura, el agente principal coordina el trabajo de los demás, y los especializados realizan tareas individuales.
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