Рори Блундell, генеральный директор Gravitee – Интервью

Рори Блундell, генеральный директор Gravitee, привносит в пространство управления API редкую смесь технической глубины, коммерческого лидерства и опыта основателя. Прежде чем стать генеральным директором в сентябре 2020 года, он присоединился к Gravitee в качестве главного офицера по доходам и помог сформировать стратегию роста компании после руководящих ролей в EMEA полевых технических операциях в SnapLogic, где он работал над предпродажами, профессиональными услугами, обучением и успехом клиентов. Его опыт также включает основание Velinko, британского программного обеспечения и консалтингового бизнеса, обслуживающего юридический и бухгалтерский секторы, где он работал над проектами API, ETL, AWS, Java, PHP, WordPress, баз данных, отчетности и преобразования данных. Эта смесь технической грамотности, опыта продаж и стартап-исполнения позиционирует его для лидерства в Gravitee, когда API, потоки событий и агенты ИИ становятся все более центральными для инфраструктуры предприятия.

Gravitee – это компания по управлению API, которая помогает предприятиям управлять, обеспечивать безопасность, управлять и масштабировать цифровые соединения между приложениями, сервисами, потоками событий и агентами ИИ. Ее платформа объединяет управление API, родной шлюз событий, возможности портала разработчиков, поддержку потоковой передачи событий и функции управления агентами ИИ, давая организациям единую контрольную панель для синхронных API, асинхронных событий, взаимодействий MCP/A2A и управления распределенными средами. Компания описывает свою платформу как открытую и масштабируемую, и она была признана лидером в квадранте волшебников Gartner 2025 года для управления API, отражая ее позиционирование на пересечении инфраструктуры API, систем, управляемых в режиме реального времени, и нового стека агентов ИИ.

Вы основали Velinko, построили программные решения самостоятельно на различных технологиях, от AWS и API до платформ преобразования данных, а затем перешли на руководящие роли в SnapLogic, прежде чем стать генеральным директором Gravitee. Как это путешествие от практического строителя до генерального директора сформировало ваше видение будущего агентов ИИ и инфраструктуры предприятия?

Мой опыт позволил мне увидеть инфраструктуру предприятия с нескольких сторон – как строителя, оператора и теперь как генерального директора. В Velinko мы решали практическую проблему с данными, извлекая информацию из разных мест, преобразуя ее, агрегируя и делая ее полезной. Этот опыт укрепил мое представление о том, что должна делать корпоративная технология: соединять системы, защищать данные и превращать сложность в что-то, с чем люди могут работать.

Во время моего пребывания в SnapLogic я увидел, насколько важно управление API в корпоративном стеке. API стали не просто техническими интерфейсами, но и способом, которым компании экспонировали, контролировали и масштабировали доступ к критически важным системам и данным. Это привело меня к Gravitee, и это остается основой того, как я думаю об этом рынке.

Предприятиям необходимо знать, кто может получить доступ, как эти точки доступа находятся и используются, и что происходит в среде. Эти принципы были важны для API, и они такие же важны для агентов. Предприятия переходят в мир, где агенты могут действовать через API, приложения, данные и рабочие процессы. Компании, которые преуспеют, не только построят больше агентов, но и создадут правильную инфраструктуру вокруг них: четкие разрешения, сильное управление и контроль над системами, которые они затрагивают.

Gravitee построила свою репутацию в управлении API и с тех пор расширила фокус на управление агентами ИИ. Что убедило вас, что агенты ИИ представляют собой следующий значительный технологический сдвиг, и почему сейчас правильное время для эволюции компании в этом направлении?

Я рассматриваю управление агентами ИИ как следующую эволюцию той же проблемы, которую мы всегда помогали предприятиям решать.

Управление API было и является фундаментально о трех вещах: безопасности, обнаруживаемости и наблюдаемости. Агенты – это следующее место, где эти принципы должны быть применены.

Сегодня предприятия начинают сталкиваться с теми же вопросами об агентах, с которыми они столкнулись с API. Как мы обеспечиваем безопасность? Как мы знаем, какие агенты запущены, где они запущены и что они могут получить доступ? Как мы понимаем, что они делают, почему они действуют и действуют ли они в пределах допустимых границ?

Сроки имеют значение, потому что компании переходят от экспериментов с ИИ к вопросам о том, как они могут внедрить агентов в реальную работу. Трудный вопрос больше не заключается в том, можно ли построить агент, а в том, может ли предприятие управлять агентами на уровне моделей, инструментов, API и систем, которые они затрагивают.

Там наследие Gravitee в управлении API становится очень актуальным. Агенты будут только масштабироваться в предприятии, если организации смогут привнести ту же дисциплину к ним, которую они ожидают от остальной части своей инфраструктуры: четкие разрешения, видимые действия, аудитность, управление и контроль.

Многие организации экспериментируют с агентами ИИ, но относительно немногие развернули их в масштабе. Что отличает успешных принимающих от компаний, которые остаются в стадии пилотного проекта?

Разница заключается в том, рассматривают ли организации агентов как изолированные эксперименты или как часть новой операционной модели. На небольшом масштабе один или два агента могут показаться управляемыми. Вызов возникает, когда предприятие начинает переходить к нескольким агентам через команды, системы и рабочие процессы. На этом этапе проблема больше не заключается в том, может ли агент выполнить задачу, а в том, может ли организация контролировать, как агенты работают, что они затрагивают и как они вписываются в то, как работает бизнес.

Организации, которые строят дисциплину управления вокруг агентов на ранней стадии, понимают, где агенты вписываются в рабочий процесс, какие решения должны оставаться с людьми и какие контроли необходимо иметь в месте, прежде чем агенты будут доверены реальной работой.

Это не только технологический сдвиг. Это также изменение в том, как организации работают. Успешные принимающие будут понимать этот сдвиг и создадут правильную структуру вокруг него с самого начала.

Агенты ИИ все чаще взаимодействуют с API, базами данных, корпоративными приложениями и даже другими агентами. Как вы видите эволюцию оркестровки агентов, и какие проблемы должны решить организации, прежде чем эти системы смогут работать надежно в масштабе?

Проблема не только в технической сложности, но и в сложности ответственности. Когда агенты вызывают API, запрашивают базы данных и вызывают другие агенты, цепочка полномочий умножается, и большинство предприятий не имеют возможности увидеть это.

Оркестровка эволюционирует от выполнения задач одним агентом к рабочим процессам с несколькими агентами, где выход одного агента становится входом для другого агента, часто через модели, поставщиков и границы предприятия, и именно тогда, когда управление разрушается.

Прежде чем эти системы смогут работать надежно в масштабе, организации должны решить четыре вещи: дать каждому агенту известную, аутентифицированную личность; определить, что каждый агент разрешен трогать (инструменты, данные, нижестоящие API); обеспечить эти разрешения во время выполнения; и поддерживать полную запись происхождения от человеческого сигнала до системы, которую агент в конечном итоге трогает.

Бизнесы, которые рассматривают оркестровку как чисто инженерную проблему и пропускают слой управления, найдут себя управляющими инцидентами, а не масштабирующими операции.

Отрасль провела годы, решая проблему распыления API, когда организации принимали облачные технологии. Теперь мы вступаем в эпоху “распыления агентов”, и какие уроки могут применить предприятия из предыдущих технологических трансформаций?

Да, я вижу реальный риск повторения той же схемы, которую мы видели с API: широкое внедрение по всей компании до того, как будет установлена правильная модель управления. Урок из эпохи API заключается в том, что организации не должны ждать, пока среда не станет уже фрагментированной, прежде чем установить видимость и контроль вокруг нее.

Агенты создают аналогичную проблему, но с более активным слоем риска, поскольку они могут действовать через системы и рабочие процессы. Вопросы, на которые должны ответить предприятия, просты: какие агенты существуют, кто владеет ими и что они разрешены трогать?

Если предприятия применят эту дисциплину с самого начала, они смогут избежать ситуации, когда у них есть агенты, которых они не могут увидеть, обеспечить безопасность или контролировать.

Что являются самыми большими заблуждениями, которые лидеры бизнеса имеют об агентах ИИ сегодня, и где, по вашему мнению, ожидания опережают реальность?

Доминирующее заблуждение заключается в том, что способность агента является узким местом. Это не так. Узкое место заключается в том, может ли организация держать агентов ответственным так же, как она уже держит людей ответственным, с определенной ролью, ограниченным доступом и аудиторской записью.

Многие лидеры считают, что развертывание большего количества агентов приводит к автоматическому ускорению. На практике неуправляемые агенты создают тень ИИ-расходов, неконтролируемый доступ к данным и операционные сбои, которые никто не может диагностировать, потому что нет аудиторской записи.

Недавние примеры агентов ИИ, отозванных из производства после операционных ошибок, показательны. Мы видели агент с широкими разрешениями на календарь и без определенных границ, который стер весь корпоративный календарь за один раз. Модель не была проблемой; никто не ограничил, что он мог трогать. Это не проблема гипа ИИ. Это проблема управления.

Ожидания опережают реальность дальше всего на автономное принятие решений. Лидеры хотят агентов, которые действуют, но что им нужно сначала, это агенты, чьи действия видны, обратимы и атрибутируемы.

Безопасность и управление стали значительными проблемами, поскольку агенты ИИ получают доступ к чувствительным системам и данным. Что вы считаете самыми значительными рисками, и как организации должны подойти к управлению ими?

Самый большой риск заключается в том, что агенты переходят в производство быстрее, чем предприятия могут управлять ими. Отчет Gravitee о состоянии безопасности агентов ИИ показал, что активы агентов ИИ в предприятиях примерно удвоились с декабря 2025 года, в то время как покрытие мониторинга, структуры ответственности и предварительные контроли едва изменились. Исследование также показало, что почти половина (48%) агентов ИИ в производстве работает без безопасности или управления, и 54% организаций испытали или подозревают инцидент безопасности или конфиденциальности данных агентов ИИ в последние 12 месяцев.

Эти данные подчеркивают, почему управление должно созревать вместе с принятием. Когда агенты получают доступ к чувствительным данным, приложениям и рабочим процессам, владение и ответственность должны быть такими же ясными, как и сам доступ: кто отвечает за этого агента, какие действия он предпринял и как это активно отслеживается?

Ответ, однако, не в том, чтобы замедлить агентов. Это в установлении четкой видимости с самого начала через каждый агент, модели, которые он соединяет, инструменты, которые он использует, и другие агенты, с которыми он взаимодействует.

Оттуда организации могут развернуть правильную операционную модель вокруг агентов: четкое владение, ограниченные разрешения, предварительные контроли, непрерывный мониторинг, аудитность и четкий путь эскалации, когда что-то идет не так. Это дает предприятиям уверенность в том, что они могут использовать агентов безопасно в масштабе.

Когда правительства и регулирующие органы начинают обращать более пристальное внимание на системы ИИ, как предприятия должны сбалансировать инновации с соблюдением, прозрачностью и управлением рисками?

Регуляторное внимание должно быть катализатором, а не причиной ждать.

Соблюдение начинается с происхождения: полной, аудиторской записи от человеческого сигнала до вызова API агентом вниз по потоку. Без этого предприятия не могут ответить на базовый регуляторный вопрос о том, что сделал агент и почему. Это не проблема будущего. Срок соблюдения Закона ИИ ЕС в августе 2026 года уже в календаре, и организации, которые имеют происхождение и принудительное соблюдение политики сегодня, встретят его без спешки.

Политика в виде кода и централизованное принудительное соблюдение политики – это практическая реализация этой модели. Предприятиям нужен один двигатель политики, один аудиторский след, последовательное принудительное соблюдение через каждый агент, независимо от модели или поставщика.

Постура управления рисками, которая побеждает, – это не медленное развертывание, а смелое развертывание с ответственностью, построенной в него с первого дня. Те, кто рассматривает ответственность агента как фору, а не как препятствие для соблюдения, не будут замедлены регулированием. Они будут готовы к нему.

Открытые стандарты, такие как Протокол контекста модели (MCP) и коммуникация агент-агент (A2A), набирают обороты. Насколько важна будет интероперабельность для будущего ИИ в предприятии, и движется ли отрасль достаточно быстро к общим стандартам?

Интероперабельность не является опциональной. Предприятия не запускают одну модель или одного поставщика; они запускают экосистемы. Стандарты, такие как MCP и A2A, – это то, что позволяет агентам вызывать инструменты, получать контекст и общаться через эту экосистему без индивидуальных интеграций для каждой пары систем.

Импульс реален, но вопрос скорости упускает из виду более важный вопрос: стандарты, которые позволяют агентам действовать, должны сопровождаться стандартами, которые управляют тем, как они действуют. Связность без ответственности на уровне протокола просто перемещает проблему управления.

Предприятия, которые наиболее выиграют от MCP и A2A, – это те, которые сочетают интероперабельность на уровне протокола с централизованной контрольной панелью, так что взаимодействия между агентами и системами видны, принудительно соблюдаются политикой и аудиторно отслеживаются с одного места.

Это где подход Gravitee становится важным. Управление API, управление агентами и идентификация на одной платформе означают, что один двигатель политики управляет каждым взаимодействием агента, независимо от того, по какому протоколу оно проходит.

Оглядываясь вперед на следующие пять лет, что представляет собой успех для агентов ИИ в предприятии, и какой совет вы дадите организациям, которые хотят построить масштабируемую и будущую стратегию ИИ сегодня?

Успех в течение следующих пяти лет будет измеряться тем, могут ли агенты выполнять значимую работу безопасно, надежно и в масштабе. Агенты ИИ могут помочь компаниям стать более гибкими и дать людям гораздо большую гибкость. Но это происходит только в том случае, если организации намеренно подходят к их развертыванию. Организации, которые просто “полностью агент” и беспокоятся об управлении позже, увидят ранние победы, но эти победы не переживут сложности, которая следует. Лучший курс действий – рассматривать агентов как инфраструктуру производства с самого начала.

Мой совет – строить модель управления рано. Определите владение, разрешения, мониторинг, аудитность и пути эскалации, прежде чем агенты будут работать через критически важные рабочие процессы. Будущее не только в том, что люди строят каждую задачу сами. Это в том, что люди становятся архитекторами процесса, с агентами, которые помогают им двигаться быстрее, масштабировать влияние и делать больше, чем они могли бы раньше.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Gravitee.