Почему 60% компаний теряют деньги на ИИ-агентах: 4 ошибки

Агентский взрыв уже на пороге

Автономные агенты берут на себя полные циклы процессов - от генерации лидов до оптимизации цепочек поставок, от клиентской поддержки до финансовой сверки. Компания среднего размера вскоре может управлять 4000 агентами, каждый из которых влияет на доходы, соблюдение правил и опыт клиентов.

Переход к агентскому предприятию неизбежен. Экономические выгоды слишком значительны, чтобы их игнорировать, и потенциал реализуется быстрее прогнозов. Проблема в другом: большинство компаний и их инфраструктура не готовы к этому сдвигу. Ранние последователи обнаружили, что масштабирование ИИ-инициатив оказывается чрезвычайно сложной задачей.

Чтобы понять масштаб трансформации, посетите AI Projects - там вы найдете практические рекомендации по внедрению агентских систем в вашу организацию.

Разрыв надежности тормозит искусственный интеллект

Компании вкладывают огромные суммы в ИИ, но результаты не оправдывают ожиданий. Согласно исследованию Boston Consulting Group, 60% организаций сообщают о минимальном росте выручки и экономии затрат, несмотря на существенные инвестиции. Однако лидеры достигли пятикратного увеличения доходов и трехкратного сокращения расходов. Очевидно, что премия за лидерство огромна.

Что отличает лидеров от остальных? Не размер бюджета и не выбор моделей. Перед масштабированием развертывания ИИ эти «компании будущего» создали критически важные возможности инфраструктуры данных. Они инвестировали в фундаментальную работу, которая позволяет ИИ функционировать надежно.

Четыре квадранта надежности агентов

Чтобы понять, как и где корпоративный ИИ может давать сбои, рассмотрим четыре критические области: модели, инструменты, контекст и управление.

Возьмем простой пример: агент заказывает вам пиццу. Модель интерпретирует запрос («закажи мне пиццу»). Инструмент выполняет действие (вызывает API Domino's или Pizza Hut). Контекст обеспечивает персонализацию (вы обычно заказываете пепперони по пятницам в 19:00). Управление проверяет результат (пицца действительно прибыла?).

Каждое измерение представляет потенциальную точку отказа:

Модели: базовые системы ИИ, которые интерпретируют запросы, генерируют ответы и делают прогнозы
Инструменты: интеграционный слой, соединяющий ИИ с корпоративными системами через API, протоколы и коннекторы
Контекст: информация, необходимая агентам для понимания полной картины бизнеса перед принятием решений, включая историю клиентов, каталоги продуктов и сети поставок
Управление: политики, контроли и процессы, обеспечивающие качество данных, безопасность и соответствие требованиям

Эта структура помогает диагностировать, где возникают разрывы надежности. Когда корпоративный агент дает сбой, в каком квадранте проблема? Модель неправильно понимает намерение? Инструменты недоступны или сломаны? Контекст неполный или противоречивый? Или нет механизма для проверки того, что агент сделал то, что должен был?

Это проблема данных, а не моделей

Соблазнительно думать, что надежность улучшится по мере совершенствования моделей. Однако возможности моделей растут экспоненциально. Стоимость вывода упала почти в 900 раз за три года, частота галлюцинаций снижается, а способность ИИ выполнять длительные задачи удваивается каждые шесть месяцев.

Инструментарий также ускоряется. Интеграционные фреймворки вроде Model Context Protocol (MCP) значительно упрощают подключение агентов к корпоративным системам и API.

Если модели мощные, а инструменты созревают, что тормозит внедрение?

Перефразируя Джеймса Карвилла: «Дело в данных, идиот». Основная причина неправильного поведения большинства агентов - несогласованные, противоречивые или неполные данные.

Предприятия накапливали информационный долг десятилетиями. Поглощения, кастомные системы, департаментские инструменты и теневые IT оставили данные разбросанными по изолированным хранилищам, которые редко согласуются. Системы поддержки не совпадают с маркетинговыми системами. Данные поставщиков дублируются в финансах, закупках и логистике. Местоположения имеют множественные представления в зависимости от источника.

Запустите несколько агентов в такую среду, и они сначала будут работать прекрасно, потому что каждому дан кураторский набор систем для вызова. Добавьте больше агентов, и трещины разрастутся, поскольку каждый строит свой фрагмент истины.

Эта динамика уже проявлялась раньше. Когда бизнес-аналитика стала самообслуживаемой, все начали создавать дашборды. Производительность взлетела, отчеты перестали совпадать. Теперь представьте этот феномен не в статических дашбордах, а в ИИ-агентах, которые могут действовать. С агентами несогласованность данных производит реальные бизнес-последствия, а не просто споры между отделами.

Компании, которые строят единый контекст и надежное управление, могут развертывать тысячи агентов с уверенностью, зная, что они будут работать согласованно и соблюдать бизнес-правила. Компании, пропускающие эту фундаментальную работу, будут наблюдать, как их агенты производят противоречивые результаты, нарушают политики и в конечном итоге подрывают доверие быстрее, чем создают ценность.

Используйте агентский ИИ без хаоса

Вопрос для предприятий сосредоточен на организационной готовности. Подготовит ли ваша компания основу данных, необходимую для успеха агентской трансформации? Или вы потратите годы на отладку агентов, решая проблемы одну за другой, вечно преследуя ошибки, возникающие в инфраструктуре, которую вы никогда не строили?

Автономные агенты уже трансформируют способ выполнения работы. Но предприятие испытает преимущества только если эти системы работают на основе одной истины. Это гарантирует, что когда агенты рассуждают, планируют и действуют, они делают это на основе точной, согласованной и актуальной информации.

Компании, генерирующие ценность от ИИ сегодня, построили целевые основы данных. Они рано поняли, что в агентском мире данные функционируют как критическая инфраструктура. Прочная основа данных превращает эксперименты в надежные операции.

Для лидеров, навигирующих эту следующую волну трансформации, узнайте больше на AI Projects - там вы найдете подробное руководство по подготовке данных для агентской эры.

Контекстный интеллект определит лидеров

Агенты определят будущее предприятия. Контекстный интеллект определит, кто его возглавит.

Платформа управления данными объединяет основные данные со всего предприятия, предоставляя каждому агенту немедленный доступ к одному и тому же бизнес-контексту. Этот единый подход позволяет предприятиям двигаться быстрее, действовать умнее и раскрывать полную ценность ИИ.

Реальное время контекста становится решающим преимуществом в эпоху интеллекта. Компании, которые инвестируют в унификацию данных сейчас, получат возможность масштабировать агентские системы без риска хаоса. Остальные будут тратить ресурсы на бесконечное исправление ошибок, корни которых лежат в фундаментальных проблемах инфраструктуры.