Что большинство компаний неправильно понимают об агентах искусственного интеллекта опубликованный By Маура Ривера, Директор по маркетингу в компании Qualified В самых разных отраслях ИИ-агенты позиционируются как бесшовная, готовая к использованию замена человеческим рабочим процессам, обещающая мгновенную эффективность. Но реальность гораздо сложнее. Мы все еще находимся на ранних этапах внедрения этих систем, и их успех зависит от продуманного развертывания, прочной базы данных и постоянного контроля со стороны человека. Последний отчет Стэнфордского института искусственного интеллекта за 2025 год. Исследование показывает, что, хотя ИИ обеспечивает ощутимый рост производительности в различных отраслях, организации одновременно сообщают о растущих рисках надежности и сохраняющихся пробелах в оперативном контроле. Данные опроса 2025 года подчеркивают резкое увеличение обеспокоенности по поводу ошибок и сбоев в работе, а также показывают, что, хотя уровень зрелости управления ИИ на высоком уровне повышается, меры защиты на системном уровне и меры по снижению рисков все еще отстают. Команды, которые будут процветать в эту эпоху агентного ИИ, не внедряют новые технологии в свои системы и не надеются, что трансформация произойдет сама собой. Они смотрят на ситуацию в целом, переосмысливая принципы работы и рассматривая агентный ИИ как стратегическую возможность для перепроектирования своих операционных моделей, а не как готовое решение. В компании Quantum Metric один из вице-президентов прямо заявил: «За каждый час, потраченный на совершенствование агента, я получаю взамен много часов». Команды, ориентированные на ИИ, понимают этот накопительный эффект. Агенты становятся множителем производительности, когда их правильно используют, обучают и оценивают. Они — члены команды, а не инструменты, которые можно настроить и забыть. Однако многие организации попадают в три предсказуемые ловушки. 1. Обрекание агентов ИИ на неудачу. Агенты не предназначены для мгновенного решения проблем; их настоящая сила заключается в масштабировании уже работающих стратегий. И все же многие компании внедряют их до того, как эти стратегии (или данные, лежащие в их основе) станут стабильными. Агенты не могут работать самостоятельно без базовых знаний, обучения и надлежащей обработки данных. Это ничем не отличается от приема на работу нового сотрудника: вы же не дадите ему ноутбук и не будете надеяться на лучшее. Им необходимы четкие цели, доступ к авторитетным источникам данных, определенные стандарты и механизмы управления, чтобы понимать бизнес и свою роль в нем. Gartner, Руководство AI TRiSM Market Guide подтверждает этот тезис: организации должны проводить инвентаризацию систем ИИ, классифицировать и защищать лежащие в их основе данные, а также обеспечивать соблюдение политик во всех сценариях использования. Gartner особо выделяет проверку в процессе выполнения и обеспечение соблюдения политик как критически важные меры для предотвращения отклонений, несоответствий или принятия решений с высоким риском. Если ваши данные неточны, не связаны между собой и не поддерживаются постоянно, ваши агенты будут не просто неэффективны; они будут уверенно ошибаться. Именно здесь команды, первыми внедрившие новые технологии, выделяются: они рассматривают агентов как системы, требующие целенаправленного обучения, а не как автоматизированные процессы, которые волшебным образом обучаются в фоновом режиме. Они инвестируют в структурированную передачу знаний, циклы подкрепления и непрерывную оценку. Они понимают, что производительность агента отражает качество окружающей среды. 2. Недооценка роли человека в автоматизации. Дискуссия об агентах часто сводится к ложному дихотомическому противопоставлению: люди против машин. Но на практике подавляющее большинство агентов будут дополнять работу человека, а не заменять её. Обучение, контроль и совершенствование агентов искусственного интеллекта — это квалифицированная работа, и спрос на такие знания быстро растёт. Опрос Стэнфордского университета «Глобальное состояние ответственного ИИ» показал, что организации, внедряющие ИИ, называют управление данными, риски надежности, надзор и меры безопасности своими главными проблемами, что свидетельствует о том, что человеческое суждение остается важным на протяжении всего жизненного цикла агента. И в качестве McKinsey Как подчеркивается, роль менеджеров эволюционирует от управления людьми к управлению системами: экосистемами, состоящими из людей и агентов, работающих бок о бок. Будущее лидерства заключается в организации гибридных команд, обеспечении согласованности действий и постоянной оптимизации производительности. Эти изменения требуют новых управленческих навыков: руководители должны уметь «обучать» агентов, анализировать их рассуждения, выявлять причины сбоев и корректировать поведение. Во многом управление агентом больше похоже на управление высокоэффективным аналитиком, чем на управление программным обеспечением. Это итеративный, взаимосвязанный и непрерывный процесс. Команды, которые преуспевают в работе с агентами, не задают вопрос: «Как автоматизировать работу этого человека?» Они спрашивают: «Как нам перестроить этот рабочий процесс, чтобы люди и агенты могли взаимно дополнять друг друга?» Именно такой подход, основанный на сотрудничестве, а не на противостоянии, отличает ощутимую окупаемость инвестиций от поверхностных экспериментов. 3. Игнорирование оперативных и этических норм. Ответственное развертывание — это решающий фактор успеха. Агенты действуют быстро и принимают важные решения, как и люди, а иногда и быстрее, и в больших масштабах. Компании часто недооценивают операционные, нормативные и этические риски, связанные с автономным принятием решений. Но эти «слепые пятна» могут привести к цепной реакции сбоев. The Структура управления рисками искусственного интеллекта NIST Предлагается четкое указание: организации должны оценивать риски, связанные с ИИ, наряду с финансовыми, репутационными рисками, рисками кибербезопасности и конфиденциальности, внедряя меры защиты на каждом этапе жизненного цикла ИИ. Иными словами, управление ИИ должно носить структурный характер. Оно не может быть второстепенным вопросом. Компания Gartner разделяет эту необходимость. В своих рекомендациях она подчеркивает важность мониторинга в режиме реального времени, проверок на соответствие, обнаружения аномалий и активной проверки для предотвращения ложных срабатываний, нарушений политики или несоответствующих рассуждений. Спешка с внедрением без анализа технологического стека вашей организации, модели управления и уровня риска — верный способ создать больше проблем, чем решить. Именно поэтому самые передовые компании работают с двойной задачей: быстро внедрять, но еще быстрее управлять. Они сочетают инновации с дисциплиной. Они рассматривают агентный ИИ как развивающуюся систему, требующую безопасности, надежности и прозрачного отслеживания решений, а не как черный ящик, которому позволено бесконтрольно действовать. Там, где агентный ИИ уже приносит пользу. В различных отраслях первопроходцы обнаруживают, что агенты превосходно справляются с большими объемами работы, основанной на правилах и учитывающей контекст, где решения в реальном времени значительно повышают производительность: В службе поддержки клиентов операторы могут проводить первичную оценку проблем, обобщать суть вопросов, определять оптимальные дальнейшие действия и грамотно передавать запросы вышестоящим инстанциям, сохраняя при этом контекст. В процессе работы они могут отслеживать рабочую нагрузку, выявлять аномалии, устранять рутинные неполадки и оказывать помощь операторам в принятии решений. В сфере продаж и маркетинга агенты могут управлять квалификацией входящих лидов, распределять звонки, помогать с персонализацией и гарантировать, что ничто не будет упущено. Они также могут автономно обрабатывать входящие лиды по электронной почте и назначать встречи, помогая командам идти в ногу с намерениями покупателей без дополнительной ручной работы. Во всех случаях агенты показывают наилучшие результаты, когда эксперты-люди обеспечивают стратегию, контекст и управление, и терпят неудачу, когда эти элементы отсутствуют. Следующий рубеж: создание организаций, готовых к использованию ИИ. Для современных рабочих коллективов появление ИИ-агентов — это не вопрос «если», а вопрос «когда», и разница между процветающими и испытывающими трудности командами сводится к одному: вовлеченности. Они постоянно проводят измерения, настройку, оценку, совершенствование и переобучение. Они создают культуры, в которых люди и агенты сотрудничают, а не конкурируют. В индексе искусственного интеллекта Стэнфордского университета отмечается, что, хотя ИИ может ускорить производительность и научный прогресс, он также повышает риски для безопасности и надежности, требуя от организаций инвестировать в надзор, снижение рисков и управление так же активно, как и в разработку моделей. Компании, успешно работающие с агентами, как правило, придерживаются трех принципов: Они действуют открыто. Они инструктируют агентов объяснять принятые решения, выявлять логику рассуждений и обнаруживать закономерности сбоев. Они рассматривают управление как инструмент, расширяющий возможности. Ограничительные меры ускоряют масштабирование, а не замедляют его. Они вкладывают средства в человеческий «диспетчерский пункт». Они формируют команды, которые контролируют, проверяют и проводят аудит агентов так же, как и в любой системе с высокими ставками. Заложение основы для получения значимой окупаемости инвестиций. Искусственный интеллект действительно может произвести революцию в производительности, но только при наличии прочного фундамента и целенаправленном внедрении. Для этого необходимо: точные и взаимосвязанные данные Source: https://www.unite.ai/ru/what-most-companies-get-wrong-about-ai-agents/