До промышленной эксплуатации доходят лишь 7–10% пилотных проектов по внедрению ИИ-агентов, а в 73% компаний отсутствует владелец процесса, который мог бы самостоятельно принимать решения без длительных согласований. Такие данные приводит Strategy Partners по итогам исследования факторов успеха внедрения ИИ-агентов.

Эксперты изучили долю пилотов, переходящих в промышленную эксплуатацию, организационные и технологические барьеры, роль владельца процесса, подходы к определению границ автономии и методы оценки экономического эффекта.

Пилоты есть — масштаба нет

Несмотря на активное обсуждение ИИ-агентов рынком, до промышленной эксплуатации доходит только 7–10% пилотных проектов. Еще 30–40% проектов сворачиваются, а около 40% остаются на длительном этапе тестирования. При этом 43% компаний масштабируют менее 20% своих пилотов.

Оценки уровня проникновения ИИ-агентов существенно различаются — от 97 до 2,9%, в зависимости от используемого определения. В исследовании Strategy Partners агентом считается ИИ-решение, которое самостоятельно планирует последовательность действий, совершает их и взаимодействует с внешними системами без постоянного контроля человека.

Главный барьер — не технология

Основные препятствия для внедрения связаны не только с технологической готовностью. 82% разработчиков называют главным барьером длительные согласования. За время прохождения внутренних процедур проекты могут потерять актуальность, в результате чего бизнес не получает ожидаемого эффекта.

Еще 55% разработчиков отмечают, что заказчик не понимает собственный процесс, не может его описать и сформулировать задачу для ИИ-агента. По оценкам разработчиков, фактическая стоимость проекта может в два-три раза превышать первоначальную смету из-за скрытых организационных издержек.

При этом структура барьеров зависит от размера бизнеса. У малого и среднего бизнеса преобладают организационные ограничения. В крупных компаниях технологические барьеры — качество и доступность данных, безопасность и интеграция — сопоставимы с организационными или превосходят их. В крупном промышленном холдинге доля технических барьеров оценивается в 80–85%, организационных — в 15%.

Для 48% представителей крупного бизнеса одним из главных факторов недоверия к ИИ остается необъяснимость решений модели, или проблема «черного ящика».

«У крупных компаний технологические ограничения весят больше, чем у малого и среднего бизнеса. При этом каждая сторона права про свой сегмент: вендор платформы считает данные решаемой сложностью, производство с унаследованными системами — главным ограничением», — отмечает Денис Тверской, партнер практики «Операционная эффективность» Strategy Partners.

Масштабирование требует владельца процесса

Одним из ключевых условий перехода от пилота к промышленной эксплуатации Strategy Partners называет наличие владельца процесса. Однако в 73% компаний такого человека нет.

В результате согласование изменений затягивается: 55% клиентов отвечают на предложения по доработкам дольше недели либо не отвечают вовсе. Одновременно 57% опрошенных компаний либо не рассчитывали ROI проектов с ИИ-агентами, либо получили результат ниже запланированного.

Готовность передавать агентам право на самостоятельные решения также остается низкой. 67% представителей крупного бизнеса придерживаются принципа «решение всегда принимает человек». На живом голосовании необратимое решение агенту готовы были делегировать только два участника из более чем 20.

При этом формальные регламенты работы с ИИ внедрены лишь примерно в четверти компаний, хотя сами технологии применяют около 80% респондентов.

Еще один барьер — нежелание менять существующие бизнес-процессы. 64% клиентов не готовы адаптировать их под работу ИИ-агентов. По оценке Strategy Partners, это скорее осознанное управление рисками, чем признак технологического отставания.

Внедрение также ограничивает правовая неопределенность. В частности, пока нет ясных правил для оформления и отражения в бухгалтерском учете сделок, совершаемых агентами, а также распределения ответственности за их действия.

Автономия определяется ценой ошибки

Границы автономии ИИ-агента, по мнению Strategy Partners, следует определять не принадлежностью процесса к основному или вспомогательному контуру, а потенциальными последствиями ошибки.

На уровень автономии влияют четыре параметра: цена ошибки, ее обратимость, обнаруживаемость и объем полномочий агента.

В процессах, где ошибка может иметь высокую стоимость и необратимые последствия, применяется модель «агент исполняет, человек утверждает». В более дешевых и обратимых операциях уровень автономии может быть выше.

При этом платежи, расчет заработной платы, закупки и управление доступами остаются зонами высокой ответственности независимо от того, относятся они к основному или вспомогательному контуру компании.

Экономический эффект остается «черным ящиком»

Компании фиксируют результаты применения ИИ-агентов, однако подтвердить их финансовыми показателями пока может лишь небольшая часть организаций. Унифицированной методологии оценки экономического эффекта от применения технологии нет ни в России, ни на зарубежных рынках.

Прирост прибыли отметили только 15% руководителей, а менее трети респондентов способны напрямую связать эффект от применения ИИ-агентов с финансовыми метриками.

По мнению Strategy Partners, еще до запуска проекта руководству необходимо назначить владельца процесса, наделенного полномочиями в отношении ключевого показателя, бюджета, изменения процесса и принятия рисков. Кроме того, метрика эффекта должна быть определена до запуска проекта, а право остановки системы — до ее вывода в промышленную эксплуатацию.

Следующая проблема — удержание агентов в эксплуатации

После перехода к промышленной эксплуатации компании сталкиваются с новой проблемой — необходимостью поддерживать работоспособность и эффективность ИИ-агентов в долгосрочной перспективе.

По данным мировых исследований, 74% предприятий, которые внедрили ИИ-агентов в клиентском сервисе, уже отключали или откатывали работавшие решения. Gartner прогнозирует, что к концу 2027 года будет отменено более 40% агентных проектов. В среднем организации фиксируют 54 инцидента, связанных с ИИ-агентами, в год.

По оценке Strategy Partners, российский рынок столкнется с этой проблемой позднее, чем наиболее зрелые зарубежные рынки, однако подготовиться к ней компаниям следует уже сейчас.

«Успех внедрения ИИ-агентов определяется не технологией, а организационной зрелостью: пилот инициирует владелец потребности, масштабирование возможно лишь при наличии владельца процесса с правом корректировать процессы, распоряжаться бюджетом и принимать риски. Пока в компании не появится человек, ответственный за результат, внедрение останется экспериментом», — считает Сергей Кудряшов, партнер практики «Цифровая трансформация» Strategy Partners.

Источник: