Аналитики Gartner подсчитали, что к 2027 году более 40% AI-агентов окажутся в мусорной корзине. Почему так?
Попросили эксперта по нейросетям Лину Кочетову, создавшую в МиП направление промпт-инжиниринга, и команду лаборатории ИИ-контента Xprompt составить для пиарщиков и маркетологов царь-гайд о том, как разобраться в ИИ-агентах самим. И как помочь своим организациям извлечь пользу из них, не совершив ошибки.
Результаты исследования Gartner — не приговор потенциалу нейронок, но холодный душ для пока еще незрелого, но уже перегретого хайпом рынка. На котором красивые демо все чаще разбиваются о суровую реальность продакшена. Это не значит, что ИИ-агенты не полетят. Просто у этого решения есть масса особенностей, а не только сплошные перспективы.
Промпт-инженер, digitalist, AI-художник, специалист по искусственному интеллекту
Что такое ИИ-агент?
Грубо говоря, эта функция, которую вы обучаете выполнять нейросеть. Такой продвинутый способ автоматизации того или иного действия или процесса.
Сильные места ИИ-агента: где он реально принесет пользу | Слабые места ИИ-агента: о чем молчат стартаперы | Он делает первичный анализ и снимает страх чистого листа. Агенты снимают «операционный шум»: готовят черновики, делают рутинные действия, собирают данные. | Ваши люди не хотят никакого ИИ. Большие боссы на конференциях хвастаются, как в их организациях победил искусственный интеллект. Одна проблема: их сотрудникам об этом ничего не известно. А если вы действительно хотите, чтобы команда начала использовать нейронки и ИИ-агентов — прямо сейчас запускайте соответствующие образовательные курсы для своих людей. |
|---|---|
Он самостоятельно организует рабочий процесс. В отличие от чат-ботов и роботов, агент может сам выбрать последовательность действий, взаимодействовать с другими источниками данных через API, анализировать результат и корректировать действие. | Низкая надёжность ИИ на многошаговых сценариях. Ожидать от ИИ-агента больше 30% успеха на сложных задачах — удел слишком больших оптимистов. Сегодня ИИ-агенты ошибаются слишком часто, чтобы им доверять критичные процессы без модерации. |
Он проактивен, его не надо пинать. Правильно спроектированный агент не ждёт команды — он мониторит метрики и сигналит, когда что-то идёт не так. | Агент-вошинг. 90% «агентов» на рынке — это старые-добрые переименованные алгоритмы и скрипты. Проще говоря, выдача желаемого за действительное в надежде на то, что покупатель особо широко развесит уши. |
Об ИИ-агента можно думать. В задачах с нехваткой экспертов агент может подсветить слепые зоны, предложить варианты, повысить качество решений. | Инфраструктурный шок. Векторные БД, GPU-пулы, мониторинг, MLOps/LLMOps, безопасные шины инструментов — всё это стоит денег и требует дорогих компетенций. Если вам кажется, что ИИ-агент — это раз-раз и в продакшен, вам кажется. |
Иллюзия высокого ROI. Локальные улучшения не равны трансформационной ценности. Совет директоров ждёт миллионы экономии, а получает «сэкономили по часу в день». |
Оценили преимущества и недостатки. Что делать дальше?
Как внедрять у себя ИИ-агентов: пошаговая инструкция
Пункты можно раскрыть, нажав на каждый из них ↓
1. А есть ли у вас достаточно данных для обучения агента?
С этого вопроса лучше начать, потому что если ответ «нет», ничего хорошего ваше ИИ-решение не сгенерит. Нормализация, линейность, качество и актуальность данных — это обязательные условия для воспитания хорошего ИИ-агента.
2. Четко определите задачи, которые хотите решить с ИИ.
Сформулируйте проблему и KPI прежде, чем начнете выбирать платформу и пилотный проект. Задача должна быть максимально конкретной: «Ускорить разрешение инцидентов на 25%», «Снизить стоимость обработки заявки на 15%». Задачи формата «внедрить ИИ-агента» — путь в никуда.
3. Наладьте «Голос сверху» или AI-грамотность топ-менеджмента.
Если среди ваших топов и совета директоров нет спонсоров темы ИИ, бюджеты на все это сократят, как только хайп схлынет. А он точно схлынет, см. начало статьи. Не стесняйтесь организовать для своего правления и СД 2–3 хороших образовательных сессии про искусственный интеллект.
4. Определите, зачем вам агент: «инкрементальная польза» или «трансформационный ROI».
Небольшие улучшения и радикальное влияние ИИ на финрез — это разные вещи. Не путайте бытовую пользу от «ассистента для команды» с экономическим эффектом от, например, «перестройкой бизнес-модели с использованием ИИ». Иначе ожидания не совпадут с результатами.
5. Планируйте цельное решение, а не «базовую штучку, а дальше посмотрим».
Зоопарк из разных, наспех связанных ИИ-решений еще хуже, чем обычный IT-зоопарк. Никаких «LLM с кучей плагинов на верёвочках». И обязательно тестируйте каждый шаг!
6. Соблюдайте кибербез и информационную гигиену.
Само ИИ-решение лучше ставить on premise, то есть на своих серверных мощностях. Помните: все, что вы загружаете в общедоступную нейросеть, вы фактически открываете наружу. Также озаботьтесь политиками доступа, логированием действий, аудитом безопасности, а также тестами на уязвимость типа prompt injection, data exfiltration, excessive agency.
7. Используйте agile-подход.
Малые пилотные проекты с измеримыми сроками и жёсткими метриками. Предусмотрите честный Kill Switch (аварийный выключатель): не полетело — закрыли, извлекли уроки, задокументировали и пошли дальше. Проекты-долгострои абсолютно бессмысленны в сфере искусственного интеллекта. Технологии развиваются куда быстрее темпа корпоративной инерции.
8. Отбирайте поставщика ИИ-агента по «маркеру агентности».
Оценивайте такие параметры предлагаемого решения, как память, планирование, автономная постановка подцелей, механизмы координации нескольких агентов. Если в маркетинговой презентации написано «агент» — это далеко не всегда правда. Часто за ИИ-агентов выдают банальный алгоритм или робота.
9. Человек все равно будет частью бизнес-процесса, и это ок.
Пока точность действий и ответов ИИ меньше (а порой и сильно меньше) 95%, человек остаётся частью работы ИИ-агента. Автономность ИИ — это не когда человек вообще ничего не делает, в ней есть три ступени:
- ИИ-подсказчик: ИИ предлагает, человек решает.
- Со‑пилот: ИИ делает черновую работу, человек контролирует ключевые шаги.
- Делегат: ИИ работает сам, но человек всё ещё контролирует критичные точки.
10. Со старта планируйте exit-стратегию.
ИИ-агенты — это пока большой эксперимент. Не делайте на них стратегическую ставку, планируйте альтернативные решения. Сохраняйте возможность безопасно выключить/заменить ИИ-решение на что-то другое без пауз для бизнеса.
Чеклист «вы на правильном пути, если…»
В этом чеклисте важны две вещи: порядок выполнения задач и темп.
Для удобства можете скачать шаблон, чтобы проверить себя.
Напоследок…
ИИ-агент еще долго не станет «искусственным сотрудником». Это мощный, но капризный инструмент, склонный врать, «имитировать» работу и ломаться от даже легкого изменения условий. Ваша задача — не «поверить» в систему, а управлять рисками и извлекать ценность, трезво осознавая границы возможного.
И да, 40% списания ИИ-агентов — это абсолютно нормально для новейшей технологии. Ненормально — это если вы не знаете, почему ваш проект попал в эти 40% и чему вас это научило.
Не очаруйтесь ИИ, чтобы потом не разочаровываться. Смотрите на ИИ-агентов прагматично и через призму своей стратегии. Автономность и автоматизация — это не самоцель, а инструмент решения конкретных, дорогостоящих бизнес-проблем. И да, держите руку на рубильнике.