Аналитическая компания Gartner поместила агентный искусственный интеллект на самую вершину кривой завышенных ожиданий. Этот вердикт звучит как предупреждение: технология находится в критической точке, где либо оправдает амбициозные прогнозы, либо скатится в пропасть разочарований.
Кривые завышенных ожиданий (Hype Cycles) от Gartner представляют собой графическое отображение зрелости и внедрения технологий и приложений, а также их потенциальной роли в решении реальных бизнес-проблем.
Среди инноваций в области искусственного интеллекта, которые по мнению аналитиков Gartner достигнут массового внедрения в течение следующих 5 лет, мультимодальный ИИ и управление доверием, рисками и безопасностью ИИ (TRiSM) были выделены как доминирующие на пике завышенных ожиданий. Эти разработки позволят создать более надежные, инновационные и ответственные приложения ИИ.
Что такое агентный ИИ и почему он важен
Агентный искусственный интеллект представляет собой системы, способные автономно планировать задачи, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой для достижения поставленных целей. В отличие от традиционных ИИ-решений, которые требуют детальных инструкций для каждого действия, агенты могут самостоятельно определять последовательность шагов.
Рынок агентного ИИ переживает взрывной рост. Согласно прогнозам аналитиков, к 2029 году эта технология будет генерировать около 30% доходов всего рынка корпоративного программного обеспечения — более 450 миллиардов долларов. Для сравнения: сегодня эта доля составляет скромные 2%.
Ключевые возможности ИИ-агентов
Автономное принятие решений: системы анализируют ситуацию, определяют задачи и выбирают оптимальные способы их решения
Самопроверка и коррекция: агенты способны анализировать собственные результаты, выявлять пробелы в информации и исправлять ошибки
Круглосуточная доступность: в отличие от человеческих сотрудников, агенты могут работать непрерывно, обрабатывая запросы и выполняя задачи в любое время
Масштабируемость: возможность легко адаптироваться к растущим объемам задач, позволяя компаниям расширяться при одновременном повышении операционной эффективности.
Первые успехи на практике
Впрочем, за громкими заявлениями стоят и реальные результаты. Компания OpenTable, которая обслуживает бронирование в 60 тысячах ресторанов по всему миру, одной из первых запустила систему Agentforce Service Agent от Salesforce. Агент справляется с рутинными задачами — изменением бронирований, начислением баллов лояльности — освобождая живых операторов для сложных случаев.
Образовательное издательство Wiley тоже делится цифрами: в пиковые периоды агенты помогают на 40% чаще закрывать обращения клиентов. Звучит скромно, но для крупного бизнеса такой прирост означает серьезную экономию на персонале.
Любопытный кейс — голландская платформа Trengo. Там внедрили ИИ-помощника HelpMate для сети отелей Van der Valk. Больше 80% гостевых запросов теперь обрабатывается за пару минут без участия администраторов. Отели получили круглосуточную поддержку, а сотрудники — возможность заниматься более интересными задачами, чем объяснение расписания завтраков.
Amazon движется в сторону персонализации через обновленную Alexa+. Система уже может самостоятельно заказывать товары, предлагать скидки и даже запоминать предыдущие разговоры. Пока это скорее демонстрация возможностей, но направление понятно — агенты должны становиться менее формальными и более полезными в повседневных задачах.
Будущее агентного ИИ в корпоративных приложениях
Проблема данных: без качества нет результата
Вторая технология на пике ожиданий — готовые для ИИ данные. Статистика здесь неутешительная: только 43% организаций считают свои данные готовыми для работы с искусственным интеллектом. Более половины руководителей признают, что их информационные активы находятся не в том состоянии, которое требуется для эффективной работы алгоритмов.
Проблема не в количестве — данных у компаний предостаточно. Проблема в качестве: информация разрознена, содержит ошибки, хранится в несовместимых форматах. Низкое качество данных и разрозненная инфраструктура могут незаметно разрушить результаты даже самых продвинутых моделей.
Мультимодальность: расширение возможностей ИИ
Третья ключевая тенденция — развитие мультимодальных систем, способных одновременно работать с текстом, изображениями, видео и звуком. По данным Gartner, в течение следующих пяти лет мультимодальный ИИ станет критически важным для расширения возможностей корпоративного программного обеспечения.
Мультимодальные модели открывают принципиально новые сценарии использования. Врач сможет показать системе рентгеновский снимок, описать симптомы голосом и получить комплексный анализ. Инженер загрузит фотографию поломки, и система не только определит проблему, но и предложит пошаговую инструкцию по ремонту.
Управление рисками как необходимость
Четвертая технология в центре внимания — управление доверием, рисками и безопасностью ИИ (AI TRiSM). Компании все больше беспокоятся об ошибках алгоритмов, предвзятости в решениях, утечках данных. Особенно остро эти вопросы стоят для автономных агентов, которые могут принимать решения без участия человека.
Менее половины организаций имеют официальную политику отслеживания доступа, использования или ответственности за ИИ-системы. Это создает серьезные риски для бизнеса, особенно когда речь идет об автономных агентах.
Генеративный ИИ в кризисе ожиданий
Пока агенты взбираются на пик популярности, генеративный искусственный интеллект уже скатился во «впадину разочарования» — именно так аналитики называют период, когда технология перестает оправдывать возложенные на нее ожидания. В эту же фазу попали синтетические данные и базовые языковые модели.
Прогнозы звучат умеренно оптимистично: генеративному ИИ и синтетическим данным понадобится от двух до пяти лет, чтобы достичь «плато продуктивности» — момента, когда технология начнет приносить стабильную пользу. Периферийный ИИ, который работает на локальных устройствах без подключения к облаку, может выйти на этот уровень быстрее — менее чем за два года.
Что это означает на практике? Многие корпоративные проекты с ChatGPT и подобными системами сталкиваются с серьезными препятствиями. Компании потратили миллионы на внедрение генеративных моделей, но столкнулись с неожиданными проблемами: низким качеством результатов на корпоративных данных, сложностями интеграции с существующими системами, сопротивлением сотрудников.
Особенно болезненным оказался переход от демонстраций к реальной работе. В лабораторных условиях нейросети впечатляют, но в рабочей обстановке — среди корпоративной отчетности, клиентских запросов и регулятивных требований — они часто дают сбои. Компании понимают: недостаточно просто купить доступ к модели. Нужна готовая инфраструктура, обученные кадры и долгосрочная стратегия внедрения.
Инфраструктурные решения набирают обороты
На фоне охлаждения интереса к генеративному ИИ растет популярность инфраструктурных решений. ModelOps и ИИ-инжиниринг переходят из разряда второстепенных тем в центр внимания.
ModelOps привносит структуру в хаотичный процесс управления ИИ на протяжении всего его жизненного цикла. ИИ-инжиниринг предоставляет командам инструменты и системы для масштабного развертывания без потери контроля.
Окно возможностей сужается
Аналитики предупреждают: у компаний есть критическое окно в 3-6 месяцев для определения стратегии работы с агентным ИИ. Промедление грозит серьезным отставанием от конкурентов. Но поспешность тоже опасна — внедрение ради внедрения редко приносит результат.
Ключ к успеху — правильный выбор сценариев применения. «Чтобы воспользоваться преимуществами агентов ИИ, организациям необходимо определить наиболее релевантные бизнес-контексты и сценарии использования», — подчеркивает старший директор-аналитик Gartner Харита Кхандабатту.
Агенты эффективны не везде, а только там, где есть четко структурированные процессы, качественные данные и понятные критерии успеха. Каждая ситуация уникальна, и универсальных рецептов не существует.
Перспективы развития ИИ-агентов
Появившиеся сегодня ИИ-агенты — это только начало масштабных изменений. Экспертные прогнозы указывают на стремительный рост их внедрения: уже к следующему году 40% корпоративных приложений будут оснащены специализированными агентами, а к 2030 году мультимодальные решения охватят до 80% программного обеспечения на предприятиях. Цифры впечатляющие, но они лишь подтверждают то, что многие в отрасли уже понимают — агенты становятся неотъемлемой частью цифровой трансформации.
Но за красивыми прогнозами скрываются серьезные вызовы. Массовое внедрение требует не только технической готовности, но и зрелых процессов управления, качественных данных и четких бизнес-целей. Компании, которые бросятся внедрять агентов без понимания собственных процессов, рискуют получить дорогие игрушки вместо рабочих инструментов.
Именно сейчас решается судьба автономных систем. Вопросы доверия, прозрачности алгоритмов и ответственности за решения перестают быть философскими темами и становятся практическими проблемами. Когда агент самостоятельно принимает решения, затрагивающие клиентов или деньги компании, кто несет ответственность за ошибки?