Российский бизнес постепенно переходит от точечного использования искусственного интеллекта к более сложной модели, в которой ИИ-агенты способны самостоятельно планировать и выполнять последовательность действий. Однако массовому внедрению технологии пока мешают разрыв между ожиданиями и реальным эффектом, дефицит вычислительных мощностей, проблемы с информационной безопасностью, качеством данных и нехватка компетенций.

К такому выводу пришли эксперты «Технологий Доверия» (ТеДо), исследовавшие текущее состояние и перспективы развития ИИ-агентов в российском бизнесе. В количественном исследовании приняли участие 1001 представитель российской компании — от малого бизнеса до крупных предприятий. В выборку вошли представители банковского сектора, металлургии и горнодобывающей отрасли, нефтегаза, ритейла, транспорта и логистики, энергетики, промышленности и ИТ. Исследование также включало глубинные интервью с руководителями ИТ-трансформации российских компаний.

От помощника к исполнителю

Главное отличие ИИ-агента от обычного генеративного ИИ заключается в степени автономности. Если традиционные ИИ-инструменты в основном отвечают на запросы пользователя и формируют рекомендации или контент, то агент способен самостоятельно планировать последовательность действий, взаимодействовать с внешней средой и выполнять задачу практически без постоянного участия человека. Именно рост автономности, по мнению ТеДо, меняет роль ИИ в бизнесе: технология выходит за пределы отдельных пользовательских сценариев и становится инструментом автоматизации бизнес-процессов.

При этом российский бизнес пока использует ИИ преимущественно точечно. Инструменты применяются сотрудниками для поиска информации, генерации текстов и изображений и других отдельных операций, но во многих компаниях они еще не встроены непосредственно в бизнес-процессы. Особенно показателен другой показатель: только 10% российских организаций используют ИИ более чем у 70% сотрудников. Это означает, что даже при достаточно активном интересе к технологии ее фактическое распространение внутри компаний остается ограниченным.

Бизнес хочет отдачи от ИИ быстрее

Одним из главных препятствий становится экономика проектов. 21% российских компаний ожидают, что инвестиции в ИИ окупятся менее чем за год, еще 47% закладывают срок окупаемости от одного до трех лет. При этом в исследовании отмечается разрыв между ожиданиями российского бизнеса и международной практикой: значительная часть компаний рассчитывает на быстрый эффект, тогда как международные исследования все чаще фиксируют отсутствие существенного вклада ИИ в финансовые показатели на ранних этапах.

В банковском секторе ожидания особенно высоки: 88% руководителей, которые рассчитывают на окупаемость инвестиций в ИИ, ожидают ее в течение трех лет. При этом 24% российских респондентов считают, что возможность получить отдачу от ИИ-агентов пока не доказана полностью.

По мнению экспертов, одна из причин разрыва заключается в том, что компании часто пытаются автоматизировать отдельные задачи, не перестраивая сам бизнес-процесс. В результате ИИ остается вспомогательным инструментом, а экономический эффект ограничивается отдельными операциями.

Платформа вместо набора пилотов

Еще одна проблема — большое количество разрозненных ИИ-проектов. Компания может разработать агента для ИТ, отдельного агента для HR, финансов или маркетинга, но каждый новый проект требует повторной настройки доступа к данным, интеграции с корпоративными системами и механизмов контроля.

ТеДо считает, что для масштабирования необходимо переходить от отдельных решений к платформе ИИ-агентов. Она должна объединять общую базу знаний, сервисы, инструменты, безопасность и аналитику, позволяя создавать новых агентов быстрее и дешевле.

В результате экономика ИИ меняется: вместо множества независимых проектов компания получает единую систему, которую можно масштабировать на разные подразделения и процессы. Именно платформенный подход, по мнению ТеДо, способен превратить отдельные успешные эксперименты в устойчивый бизнес-эффект.

Человек пока остается главным контролером

Несмотря на развитие автономных технологий, полностью передавать ИИ ответственность за принятие решений российский бизнес пока не готов.

Исследование показывает, что 45,2% сотрудников предпочитают модель, в которой человек и ИИ работают совместно, а 46,1% работников уже готовы передавать ИИ больше задач. Оптимальной на нынешнем этапе считается именно гибридная модель: ИИ анализирует данные и готовит решения, человек сохраняет контроль над процессом и принимает окончательное решение.

При этом потенциальный масштаб изменений достаточно велик. По данным исследования, 80% работников имеют менее 10% рабочих задач, которые ИИ способен выполнить с существенным уровнем автоматизации. Еще 19% сотрудников имеют менее 50% таких задач. По мере развития технологий это соотношение может меняться: рутинные операции будут передаваться ИИ, а сотрудники будут концентрироваться на задачах, требующих экспертизы, интерпретации данных, творчества и принятия сложных решений.

Менеджер будет управлять не только людьми

Распространение ИИ-агентов меняет и саму модель управления. В традиционной организации руководитель контролирует действия сотрудников. В гибридной команде ему предстоит координировать одновременно людей и ИИ-агентов.

ТеДо приводит показательную модель: один руководитель потенциально сможет координировать команду из 3–5 человек и более 100 ИИ-агентов. При этом объектом контроля становятся уже не только действия сотрудников, но и взаимодействие между агентами, а скорость выполнения операций измеряется не часами или днями, а секундами и миллисекундами. Ответственность также распределяется между человеком и машинами.

Поэтому роль менеджера постепенно будет смещаться от супервайзера к «оркестратору»: он должен будет проектировать совместную работу людей и ИИ, устанавливать цели и правила, контролировать сложные решения и отвечать за изменения в организации.

Окончание следует

Источник: