С одной стороны, действующие с высокой степенью самостоятельности «цифровые сотрудники» — уверенный и яркий тренд, и преимущества перекладывания хотя бы части рутинных, но важных повседневных задач на плечи агентного ИИ вполне очевидны. С другой, недоверие (и самих сотрудников, и менеджмента) к замене человека машиной по-прежнему велико. Нет ли у участников ИТ-канала намерения продемонстрировать потенциальным заказчикам преимущества агентного ИИ (внедрение и сопровождение которого сулит немалые барыши) на собственном примере — развернув такого рода решения у себя и дав им как следует раскрыться в работе?
Доверяй, но...
По оценке Gartner, лишь 15% ИТ-руководителей рассматривают возможность внедрить на своих предприятиях полностью автономные ИИ-агенты. Солидарны ли наши эксперты с такой осторожной позицией — и внедряют ли агентный ИИ в собственные бизнес-процессы?
«Да, мы разделяем такую осторожность, — говорит Марина Соловьева, директор по региональным продажам ВТТ, — и считаем её не трусостью, а зрелостью. Полностью автономные ИИ-агенты, то есть системы, способные самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи без необходимости получать дополнительные пошаговые инструкции от человека, требуют не только значительных ресурсных вложений, но и смелости и отваги. А главное, стабильной внешней среды и понятных правил игры. В нашем ежедневно меняющемся мире зачастую приходится менять долгосрочные стратегии; приспосабливаться и адаптироваться чуть ли не ежедневно. ИИ может ошибиться, и его ошибка, умноженная на автономию, может обойтись компании гораздо дороже, чем ошибка человека, которого можно вовремя остановить. Поэтому пока полностью доверять свои бизнес-процессы ИИ-агентам мы не готовы. Однако используем их для аналитических целей, там, где они работают как мощный инструмент поддержки решений, а не как их замена. Что касается второй части вопроса, то мы точно не будем внедрять ИИ-агенты „витринно“ для демонстрации колеблющимся клиентам. Клиенты всегда чувствуют, где бизнес работает, а где хочет просто произвести впечатление».
Иллюзия экономии: «ноунейм-совместимость» в 2026 году бьёт по карману сильнее оригинала
Сегодня на полках десятки брендов совместимых картриджей, которые обещают золотые горы за копейки. Но фокус в том, что многие из них исчезают так же быстро, как и появляются.
Покупая «дёшевую совместимку», компания экономит на чеке, но проигрывает на дистанции. Простой техники из-за несовместимости, часы ожидания, сорванные SLA и другие скрытые издержки давно перевесили любую разницу в цене.
В условиях, когда операционная эффективность важнее сиюминутной экономии, бизнесу нужен не просто «коробочный поставщик», а страховка от хаоса. Именно так работает Hi-Black.
За брендом стоит компания «ВТТ», которая развивает это направление с 1998 года. Пока одни ноунеймы появляются и исчезают, мы опираемся на реальную инфраструктуру, которую нельзя создать за пару месяцев.
- Стабильные цены и наличие. Мы не задираем прайсы из-за временного ажиотажа. Мы серьёзно относимся к товарным запасам и стараемся поддерживать их на уровне, необходимом для вашей бесперебойной работы.
- Наш склад — часть вашей логистики. Глубокая локализация и товарные запасы означают, что товар есть в наличии. Всегда. Рядом. Быстро.
- Региональная свобода. Партнёрский логистический сервис позволяет отгружаться со всех наших складов по всей стране — быстро и без бюрократии.
- Предсказуемость. Вы точно знаете, как поведёт себя тонер. Стабильное качество — наш стандарт, а не повод для гордости.
Для дилеров, сервисов и интеграторов Hi-Black — это понятные условия работы: прозрачные цены, техподдержка, быстрая отгрузка и честная гарантия.
Это возможность планировать бюджет и сохранять контроль над затратами, не снижая планку качества печати.
Вот уже 28 лет мы отбираем не самое дешёвое, что есть на рынке, а то, на что можно уверенно рассчитывать каждый день.
Узнайте больше:
- www.hi-black.ru — подробная информация о продукции
- www.vtt.ru — условия сотрудничества и возможности для бизнеса
Реклама ООО «ВТТ», ИНН: 7719019010
Денис Романов, директор центра развития ИИ-продуктов ИТ-экосистемы «Лукоморье», напоминает, что объём российского рынка искусственного интеллекта, включая агентную его часть, оценивается в 1,15 триллиона рублей при росте 28%: «Основной барьер сегодня сместился с алгоритмической части на инфраструктурную и регуляторную. Дефицит вычислительных мощностей и подготовка к вступлению в силу федерального закона об ИИ в сентябре 2027 года заставили бизнес заранее перестраивать архитектуры под обязательную сертификацию и суверенные требования. Драйвером выступает запрос на технологическую независимость и предсказуемую экономику задач. Заказчики всё реже просят просто развернуть свежую модель и всё чаще требуют интеграции агентов в закрытый контур с гарантированным отсутствием утечек. На практике это приводит к тому, что компании готовы выбирать наши локальные решения, которые зачастую не уступают зарубежным аналогам и полностью соответствуют регуляторике, обеспечивая контроль над данными».
«Наблюдаю переход от „хайпового“ интереса (генерация изображений, простых текстов) к требованиям решения конкретных бизнес-задач с измеримыми метриками ROI, — продолжает Денис Романов. — Если раньше заказчики просили показать возможности модели или агента на её основе, то сейчас спрашивают: „Как это повлияет на конверсию/скорость обработки/затраты?“. Современные ИИ-агенты пока не способны самостоятельно достигать сложных целей без человеческого участия. Многие проекты терпят неудачу из-за ожидания „автономного интеллекта“, который способен планировать и корректировать действия без контроля. После бума
«Осторожность, которую фиксирует Gartner, вполне оправданна, — считает Александр Шукевич, директор по развитию бизнеса ООО „Хайстекс“. — Но, на наш взгляд, дело не в недоверии к машине как таковой. Компании не готовы давать полную автономию системе, действия которой нельзя проследить: непонятно, к каким данным агент обратился, что именно сделал, сколько это стоило, и кто отвечает за ошибку. Поэтому разумная цель сегодня — управляемая автономия, а не полностью автономный агент. Агент работает в заданных рамках, у него есть бюджет и права доступа, каждое действие записывается, а необратимые операции подтверждает человек. Сами мы используем ИИ-агенты ежедневно, прежде всего в разработке: наши инженеры работают с ними для написания кода. Весь этот трафик идёт через нашу собственную платформу, ту же, которую мы предлагаем клиентам под названием AI Оптимум. Мы видим, сколько стоит каждая задача, какие агенты и модели задействованы, где срабатывают ограничения безопасности. Для сомневающихся клиентов это лучший аргумент: мы предлагаем не концепцию, а продукт, на который сами полагаемся каждый день».
Дмитрий Хомутов, генеральный директор Ideco, уточняет: «15% у Gartner — это доля ИТ-руководителей, которые рассматривают, пилотируют или уже внедряют полностью автономных агентов без контроля человека. Это не недоверие к агентам вообще, а рациональная оценка риска. Для справочных и обратимых операций автономность допустима; для изменения инфраструктуры, финансовых транзакций или доступа к чувствительным данным нужны подтверждение человеком, журналирование и возможность отката. В Ideco мы используем AI-агентов внутри R&D: для поиска и структурирования информации, подготовки требований, code review, генерации тестовых сценариев, анализа журналов и конфигураций, написания unit и автотестов. При этом критичные действия не передаём модели бесконтрольно: агент работает в пределах выданных прав, а значимые изменения подтверждает специалист. Код проходит „человеческое“ ревью. Такой способ позволяет безопасно определить: где сокращается цикл задачи, сколько рекомендаций принимают инженеры, сколько возникает ошибок. Клиентам мы не показываем „внутреннюю кухню“: по большому счёту, им всё равно, как мы готовим „блюдо“. Главное, чтобы продукт развивался, появлялась новая функциональность и повышалась стабильность. В этом году уже сделали больше, чем за 2 года до этого».
Вот и на взгляд Александра Бочкина, генерального директора Инфомаксимум, всякая берущаяся примерять полностью автономные агенты компания должна сперва определить допустимые действия системы, критерии проверки результата и ситуации, требующие участия человека: «Чем выше цена ошибки, тем строже должны быть ограничения и контроль. Мы изначально рассматривали искусственный интеллект как одно из ключевых направлений развития компании. Поэтому встраиваем ИИ в наш продукт и активно используем в собственной работе. В продуктовом инжиниринге, например, круглосуточно работают более 400 ИИ-агентов — пишут и тестируют код, создают и используют скрипты, выявляют уязвимости и возможности улучшения решений. Человек же определяет цели, требования к качеству и принимает самые важные решения. У нас агенты работают с единым контуром знаний и получают необходимую информацию под конкретную задачу. Выполнение организовано через последовательные циклы разработки, тестирования и доработки. Отдельный агент проверяет результат и подтверждающие материалы, при расхождениях подключается дополнительная модель для проверки. Это позволяет отдавать системе значительный объем работы, сохраняя контроль качества. Однако внутренний опыт не заменяет проверку на данных и процессах клиента. Поэтому автономность следует расширять постепенно — от рекомендаций к действиям после подтверждения, затем к самостоятельной работе в сценариях с проверяемым результатом и ограниченным риском».
Осторожную позицию в отношении полностью автономных ИИ-агентов разделяет и Никита Пушнов, технический директор Nord Clan: «На мой взгляд, наиболее жизнеспособная модель сегодня — управляемая автономность. ИИ самостоятельно выполняет определённые операции, взаимодействует с корпоративными системами, анализирует информацию, но критически важные решения остаются за человеком. В Nord Clan мы развиваем внутренние сценарии применения ИИ в разработке, аналитике, подготовке документации и работе с корпоративными знаниями. Для нас это не только повышение собственной эффективности, но и возможность проверять технологические подходы прежде, чем предлагать их заказчикам. При этом важно различать полноценного автономного агента и обычную автоматизацию с использованием LLM».
Ивану Жирову, директору по организационному развитию PROWAY, близок подход human in the loop: «Человек должен быть всегда внутри процесса — как инициатор задачи, корректор и тот, кто понимает, каким должен быть конечный результат. Качественное управляемое внедрение начинается с глубокой аналитики и целеполагания, исходящего из конкретных потребностей бизнеса. Часто можно услышать: „Давайте раздадим всем сотрудникам лучшие языковые модели и будет результат — расходы снизятся, а прибыль возрастёт“. Но так не бывает, ведь это новый инструмент. Сотрудникам надо дать методику работы с ИИ: что работает, а что нет. Показать лучшие практики; подготовить инфраструктурный ландшафт в компании. Отдельно отмечу, что в некоторых задачах не всегда требуется именно ИИ — бывает достаточно продуманной автоматизации».
«СМИ и профильные блоги делятся историями эпических сбоев, — напоминает Мила Рябова, руководитель департамента маркетинга TERA IT DISTRIBUTOR, — когда автономным агентам давали избыточные права, и они в процессе выполнения задачи просто стирали с дисков массивы данных, решив в рамках своей внутренней логики, что эти файлы „мешают проекту“ или являются лишними. Стирались уникальные данные, восстановить которые зачастую было невозможно. ИИ оперирует сухой математической вероятностью, он не способен к эмпатии, состраданию и человеческому пониманию контекста. А в бизнесе огромное количество решений принимается на стыке психологии, этики и взаимного доверия. ИИ — превосходный инструмент, который должен помогать человеку, но ни в коем случае не делать работу вместо него, как „двое из ларца“ в советском мультфильме. Финальное решение, как и ответственность за него, всегда должно оставаться за живым специалистом. Лично я не готова делегировать агентам коммуникацию с людьми — генерацию автоматических ответов на письма или звонки. Когда ко мне обращается коллега, я предпочитаю сама погрузиться в задачу и принять осмысленное решение. Люди ценят искренность и контакт „человек-человек“, а не разговор с идеальным, но бездушным роботом. Концепция, когда машина полностью автономна, в критических бизнес-процессах несёт колоссальные риски: от сбоев в бизнес-логике до прямых финансовых потерь и проблем с регуляторами. Можно ИИ использовать там, где он действительно эффективен: для черновой аналитики, поиска информации и структурирования больших массивов данных».
Илья Измайлов, управляющий директор холдинга «Экспанта», призывает сперва договориться, что считать полной автономностью: «Способность агента самостоятельно выполнить конкретную производственную задачу — или управлять целым многоступенчатым процессом без участия человека? В промышленности цена ошибки слишком высока, поэтому осторожность оправданна, но это не повод отказываться от технологии. Подход „Экспанты“ — начинать с небольших, измеримых сценариев: анализа производственных отклонений, подготовки ремонтных заявок, проверки документации, постепенно объединяя проверенные решения в более сложные процессы. Это дольше, чем сразу запускать автономного агента, зато позволяет масштабировать не только технологию, но и доверие к ней».
Продолжение следует
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
erid: