Агентные системы ИИ: 327% роста за 4 месяца меняют корпоративный мир

Как агентный ИИ меняет корпоративную реальность

Первая волна генеративного искусственного интеллекта обещала бизнесу настоящую трансформацию. На деле многие компании получили изолированные чат-боты и пилотные проекты, которые так и не вышли за рамки экспериментов. Руководители IT-отделов столкнулись с завышенными ожиданиями при минимальной практической пользе. Но свежие данные Databricks показывают: рынок развернулся.

Телеметрия более 20 тысяч организаций (включая 60 процентов компаний из списка Fortune 500) фиксирует стремительный переход к агентным архитектурам. Модели больше не просто извлекают информацию - они самостоятельно планируют действия и выполняют целые рабочие процессы. Это фундаментальное перераспределение инженерных ресурсов.

С июня по октябрь 2025 года применение мультиагентных решений на платформе Databricks подскочило на 327 процентов. Такой рост говорит о том, что искусственный интеллект становится неотъемлемой частью системной архитектуры предприятий.

Supervisor Agent - мозг корпоративного ИИ

Движущей силой роста стал Supervisor Agent. Вместо того чтобы полагаться на одну модель для всех запросов, супервизор выступает оркестратором: разбивает сложные задачи и делегирует их специализированным субагентам или инструментам.

С момента запуска в июле 2025 года Supervisor Agent стал ведущим сценарием использования агентов, занимая 37 процентов от общего объема к октябрю. Эта схема напоминает человеческие организационные структуры: менеджер не выполняет каждую задачу лично, но следит за тем, чтобы команда справлялась с работой. Аналогично агент-супервизор управляет определением намерений и проверками соответствия требованиям, прежде чем направить работу специализированным инструментам.

Технологические компании лидируют в этом внедрении, создавая почти в четыре раза больше мультиагентных систем, чем любая другая отрасль. Но польза распространяется на все сектора. Например, финансовая организация может использовать мультиагентную систему для одновременного поиска документов и проверки регуляторного соответствия, предоставляя клиенту проверенный ответ без участия человека.

Хотите узнать, как внедрить агентные системы в вашу компанию? Посетите AI Projects для практических рекомендаций от экспертов.

Традиционная инфраструктура под давлением

По мере того как агенты переходят от ответов на вопросы к выполнению задач, базовая инфраструктура данных сталкивается с новыми требованиями. Традиционные базы данных OLTP проектировались для взаимодействий со скоростью человека - с предсказуемыми транзакциями и редкими изменениями схем. Агентные рабочие процессы переворачивают эти предположения.

ИИ-агенты генерируют непрерывные высокочастотные паттерны чтения и записи, часто программно создавая и разрушая окружения для тестирования кода или запуска сценариев. Масштаб этой автоматизации виден в телеметрических данных. Два года назад агенты создавали всего 0,1 процента баз данных, сегодня эта цифра достигла 80 процентов.

Более того, 97 процентов тестовых и разработочных окружений баз данных теперь строятся агентами. Эта возможность позволяет разработчикам создавать временные среды за секунды, а не часы. С момента публичного предварительного просмотра Databricks Apps создано более 50 тысяч приложений для данных и ИИ, с темпом роста 250 процентов за последние полгода.

Мультимодельный стандарт против вендорной зависимости

Вендорная зависимость остается постоянным риском для корпоративных лидеров, стремящихся увеличить внедрение агентного ИИ. Данные показывают, что организации активно снижают этот риск, применяя мультимодельные стратегии. По состоянию на октябрь 2025 года 78 процентов компаний использовали две или более семейства больших языковых моделей, таких как ChatGPT, Claude, Llama и Gemini.

Сложность этого подхода растет. Доля компаний, применяющих три или более семейства моделей, выросла с 36 до 59 процентов в период с августа по октябрь 2025 года. Такое разнообразие позволяет инженерным командам направлять простые задачи на меньшие и более экономичные модели, резервируя передовые модели для сложного рассуждения.

Ритейл-компании задают темп: 83 процента используют две или более семейства моделей для баланса производительности и затрат. Единая платформа, способная интегрировать различные проприетарные и открытые модели, быстро становится обязательным условием для современного корпоративного стека ИИ.

Реальное время - новая норма

В отличие от наследия больших данных с пакетной обработкой, агентный ИИ работает преимущественно здесь и сейчас. Отчет подчеркивает, что 96 процентов всех запросов на вывод обрабатываются в режиме реального времени.

Это особенно заметно в секторах, где задержка напрямую коррелирует с ценностью. Технологический сектор обрабатывает 32 запроса в реальном времени на каждый единственный пакетный запрос. В здравоохранении и биомедицине, где приложения могут включать мониторинг пациентов или поддержку клинических решений, соотношение составляет 13 к одному. Для IT-руководителей это усиливает необходимость в инфраструктуре обслуживания вывода, способной справляться с всплесками трафика без ухудшения пользовательского опыта.

Управление ускоряет внедрение

Возможно, самое неожиданное открытие для многих руководителей - взаимосвязь между управлением и скоростью. Часто воспринимаемые как узкое место, строгие фреймворки управления и оценки функционируют как ускорители производственного развертывания.

Организации, использующие инструменты управления ИИ, внедряют в производство более чем в 12 раз больше проектов по сравнению с теми, кто этого не делает. Аналогично, компании, применяющие инструменты оценки для систематического тестирования качества моделей, достигают почти в шесть раз больше производственных развертываний.

Логика проста. Управление обеспечивает необходимые ограждения - такие как определение использования данных и установка лимитов скорости, - что дает заинтересованным сторонам уверенность для одобрения развертывания. Без этих контролей пилоты часто застревают на стадии доказательства концепции из-за неквантифицированных рисков безопасности или соответствия.

Узнайте больше о правильном управлении ИИ-проектами на AI Projects - платформе для практического применения искусственного интеллекта.

Ценность скучной автоматизации

Хотя автономные агенты часто вызывают образы футуристических возможностей, текущая корпоративная ценность агентного ИИ заключается в автоматизации рутинных, обыденных, но необходимых задач. Топовые сценарии применения ИИ варьируются по секторам, но фокусируются на решении конкретных бизнес-проблем:

• Производство и автомобилестроение: 35 процентов сценариев сосредоточены на прогнозном обслуживании.
• Здравоохранение и биомедицина: 23 процента сценариев включают синтез медицинской литературы.
• Розничная торговля и потребительские товары: 14 процентов сценариев посвящены рыночной аналитике.

Кроме того, 40 процентов топовых сценариев применения ИИ решают практические клиентские задачи, такие как техподдержка, адвокация и онбординг. Эти приложения обеспечивают измеримую эффективность и создают организационную мускулатуру, необходимую для более продвинутых агентных рабочих процессов.

Что говорят эксперты

Для топ-менеджмента путь вперед предполагает меньше внимания к магии ИИ и больше - к инженерной строгости вокруг него. Даэль Уильямсон, технический директор Databricks для региона EMEA, подчеркивает, что разговор сместился.

«Для бизнеса по всей EMEA разговор перешел от экспериментов с ИИ к операционной реальности, - говорит Уильямсон. - ИИ-агенты уже управляют критическими частями корпоративной инфраструктуры, но организации, видящие реальную ценность, - это те, кто рассматривает управление и оценку как фундамент, а не запоздалую мысль».

Уильямсон подчеркивает, что конкурентное преимущество смещается обратно к тому, как компании строят, а не просто к тому, что они покупают.

«Открытые, совместимые платформы позволяют организациям применять ИИ к собственным корпоративным данным, вместо того чтобы полагаться на встроенные функции ИИ, которые обеспечивают краткосрочную производительность, но не долгосрочную дифференциацию».

На высокорегулируемых рынках эта комбинация открытости и контроля - то, что отделяет пилоты от конкурентного преимущества.

Выводы: инженерная точность важнее магии

Корпоративный ИИ вышел из фазы экспериментов. Агентные системы демонстрируют впечатляющий рост - 327 процентов за четыре месяца, - превращаясь в основу архитектуры предприятий. Ключевые факторы успеха: мультимодельный подход для избежания зависимости от вендоров, надежные системы управления для ускорения внедрения и фокус на автоматизации рутинных задач, приносящих измеримую пользу.

Будущее принадлежит не тем, кто гонится за футуристическими обещаниями, а тем, кто строит ИИ-решения с инженерной строгостью, открытостью и контролем. Именно это превращает пилотные проекты в настоящее конкурентное преимущество.