ИИ-агенты: где хайп, а где реальность — 11 августа 2026 г. в 06:01:18.127
Вложенный файл
Откройте файл в новой вкладке
ИИ-агенты: где хайп, а где реальность Очень любопытное исследование об ИИ-агентах представили «Яков и Партнёры» — «Где хайп, а где реальность». Особую ценность материалу придают простые и понятные объяснения ключевых терминов. «ИИ-агент — это автономная система, которая работает в петле обратной связи (agentic loop): самостоятельно планирует, действует, наблюдает за результатом и корректирует подход, выполняя задачу от начала до конца без постоянного участия человека». В качестве наглядной аналогии авторы приводят заказ в ресторане: вы не объясняете повару, как готовить блюдо, но сообщаете, что именно хотите получить. Справедливости ради стоит отметить, что и повара, и ИИ-агента сначала нужно обучить. Правда, во втором случае на это обычно требуется несравнимо меньше времени. В июне на секции «Цифровая трансформация» форума CNews Forum Кейсы 2026 я уже рассказывал о шкале ИИ-зрелости компаний. Движение по этой шкале требует разработки отдельной ИИ-стратегии. Авторы исследования — моё почтение — выделили пять уровней ИИ-зрелости и сопоставили с ними мировые и российские решения. Это вызывает отдельный интерес и желание глубже изучить накопленный опыт внедрения. Всё больше исследований приводит к выводу, что ИИ — на каком бы уровне зрелости ни находилась компания — не заменит человека, а усилит его, многократно повысив продуктивность связки «человек + ИИ». В качестве иллюстрации авторы рассматривают не столь известный, как истории IBM и Oracle, пример Klarna. Несмотря на успешное применение ИИ-агента в службе поддержки — он обрабатывал 62% обращений пользователей, — финтех-гигант впоследствии вновь сделал ставку на сотрудников-людей. На рынке труда возникает уже известный парадокс: несмотря на массовое внедрение ИИ-систем, численность персонала компаний, независимо от сферы их деятельности, почти не сокращается. • Обслуживание клиентов. Пример Klarna показал, что бесконечно заменять людей ИИ-системами невозможно. По данным Gartner, после внедрения инструментов ИИ штат действительно сократили только 20% руководителей подразделений, работающих с клиентами. • ИТ и разработка. Microsoft и Google продолжают нанимать новых специалистов по ИИ и машинному обучению. • Консалтинг. McKinsey и BCG, заявлявшие об использовании соответственно 25 тыс. и 18 тыс. «ИИ-агентов», по-прежнему нанимают аналитиков, хотя темпы найма замедлились. Отдельно хотел бы отметить наблюдение авторов исследования: ИИ лишь в редких случаях демонстрирует высокую эффективность в масштабах крупной компании. Не отрицая снижения эффективности при переходе от пилота к промышленной эксплуатации, позволю себе возразить: ощутимого эффекта от внедрения ИИ можно достичь только при комплексном пересмотре процессов и продуктов. Для этого необходимо использовать осмысленные метрики трансформации, обучать сотрудников, а также объяснять им цели, смысл и ценность применения ИИ. Без такого осознанного подхода останется лишь с грустью констатировать, что главными бенефициарами развития ИИ пока остаются компании — разработчики LLM.