Эксперт рассказал о реальных перспективах внедрения ИИ-агентов
Независимый эксперт по цифровой трансформации Роман Мезенцев в колонке для издания Агент будущего проанализировал уровень зрелости компаний перед внедрением ИИ-агентов и выделил ключевые аспекты этого процесса. Он сослался на исследование компании Яков и Партнеры, в котором ИИ-агент описывается как автономная система, способная планировать, действовать, оценивать результат и корректировать свои шаги без участия человека.
В отличие от обычных чат-ботов, полноценный ИИ-агент работает в рамках полного цикла. Он может разбивать цель на этапы, использовать базы данных и корпоративные системы, исправлять собственные ошибки и сохранять контекст между сессиями. Мезенцев привел пример сервиса аргентинского разработчика, где ИИ-агент самостоятельно нанимает фрилансеров, хотя эта система все еще требует ручного запуска и контроля.
По словам эксперта, искусственный интеллект не заменяет сотрудников, а повышает общую продуктивность. В качестве примера приводится компания Klarna, которая изначально успешно использовала ИИ для обработки 62% обращений в службу поддержки, но позже снова сместила фокус на живых специалистов. Данные Gartner подтверждают эту тенденцию: после внедрения ИИ только 20% руководителей клиентских подразделений сократили штат.
Анализ различных отраслей показывает неоднозначные результаты внедрения ИИ. Крупные технологические и консалтинговые корпорации продолжают нанимать специалистов. В ритейле ИИ-агенты увеличивают продажи через рекомендации на треть, однако создают риски для традиционной рекламной бизнес-модели. В сфере кибербезопасности технологии ускоряют обнаружение угроз, но одновременно упрощают организацию атак для злоумышленников, при этом реальное внедрение защитных ИИ-систем пока остается на низком уровне.
Мезенцев отметил, что масштабирование ИИ в крупных компаний редко демонстрирует высокую эффективность без изменения бизнес-процессов. Если исследование GitHub в 2023 году показывало ускорение написания кода на 55,8%, то данные METR за 2025 год зафиксировали замедление работы над реальными проектами на 19%. Статистика Google DORA также указывает на увеличение времени анализа кода на 91% и рост количества ошибок на 9% в командах, использующих ИИ.
Эксперт резюмировал, что ощутимый эффект от внедрения искусственного интеллекта возможен только при комплексной перестройке организационных процессов, использовании новых метрик и обучении персонала. Главным барьером является управленческий, а не технологический фактор. В противном случае основную выгоду продолжат получать только разработчики больших языковых моделей.
