Компанії по всьому світу активно експериментують з ШІ-агентами, обіцяючи новий етап автоматизації та цифрових співробітників, які зможуть самостійно виконувати завдання, приймати рішення та взаємодіяти з іншими системами. Але Gartner прогнозує, що понад 40% проєктів з агентним штучним інтелектом будуть закриті до кінця 2027 року. Причина не в тому, що технологія непотрібна. Тоді у чому проблема? Чому перша хвиля агентного штучного інтелекту може виявитися менш успішною, ніж очікують? Розбираємо у статті.
Агентний штучний інтелект став новою точкою хайпу
Останні кілька років компанії проходили схожий цикл із генеративним штучним інтелектом: спочатку масовий інтерес, потім десятки експериментів, а потім необхідність довести реальну бізнес-цінність.
З агентами ситуація розвивається схожим чином.
Багато організацій запускають проєкти просто тому, що «потрібно впроваджувати ШІ-агентів». Але сам факт використання складнішої технології не означає поліпшення процесу.
Часто під виглядом агентів з’являються системи, які є звичайними чат-ботами з кількома додатковими діями чи автоматизаціями. Вони можуть виглядати вражаюче на демонстрації, але не вирішують значних бізнес-завдань.
Головне питання, яке компанії часто пропускають: не «чи можемо ми створити агента?», а «яку проблему він має вирішити краще за наявний процес?».
Причина 1. Не кожне завдання підходить для автономного агента
ШІ-агенти особливо корисні там, де завдання вимагає послідовності дій, роботи з великою кількістю інформації та здатності адаптуватися в процесі виконання.
Наприклад, агент може самостійно шукати інформацію, аналізувати документи, виконувати рутинні операції у кількох системах чи допомагати співробітнику приймати рішення.
Але багато бізнес-процесів влаштовані інакше. Вони важливі не тільки як дії, а й контекст, відповідальність і розуміння неформальних правил компанії.
Спроба передати такі процеси агенту може призвести не до прискорення, а появи нових проблем. Система виконуватиме інструкції, але не обов’язково розуміти, що є справді добрим результатом.
У результаті компанія отримує не автономного співробітника, а додаткову складність, яку потрібно контролювати.
Причина 2. Компанії недооцінюють складність контролю
Звичайна автоматизація працює за заздалегідь заданим сценарієм: якщо відбувається подія А, виконується дія Б. Агентні системи влаштовані інакше. Вони отримують мету і самостійно вибирають послідовність дій на її досягнення.
Саме ця автономність робить їх привабливими, але водночас створює нові ризики. Компанії мають відповідати на питання, які раніше майже не виникали:
- Наскільки можна довіряти рішенням агента?
- Як зрозуміти, чому він обрав саме такий шлях?
- Що станеться, якщо він помилиться?
- Хто відповідає за результат його дій?
Чим більше свободи отримує система, тим важливішими стають механізми контролю, обмеження та перевірки.
Причина 3. Проблема не в моделі, а в процесах компанії. Агент не виправляє поганих процесів
Однією з найбільших помилок впровадження штучного інтелекту є очікування, що нова технологія автоматично розв’яже старі організаційні проблеми.
Але агент не виправить відсутність зрозумілого процесу, погані дані чи суперечливі правила усередині компанії. Якщо співробітникам складно отримати потрібну інформацію, тому що вона розкидана за різними системами, агент теж зіштовхнеться із цією проблемою.
Якщо у процесу немає зрозумілого власника та критерію успіху, агент не зможе створити їх самостійно. У деяких випадках використання штучного інтелекту лише швидше покаже слабкі місця чинної організації роботи.
Так що, нас чекає провал агентного штучного інтелекту?
Прогноз Gartner не означає, що агенти не стануть важливими технологіями. Швидше закінчується етап експериментів заради самого факту використання штучного інтелекту.
Наступна стадія буде схожа на розвиток будь-якого зрілого інструменту: компанії почнуть уважніше вибирати завдання, де автономність справді виправдана.
Успішні проєкти будуть будуватися не навколо ідеї «давайте додамо агента», а навколо конкретних проблем: де автоматизація може скоротити час, підвищити якість рішень або звільнити співробітників від роботи, що повторюється.
Головний урок першої хвилі агентного штучного інтелекту схожий на багато попередніх технологічних циклів: сама технологія не є цінністю, вона не допомагає лагодити процеси. Цінність з’являється лише тоді, коли вона вбудована у правильний процес та розв’язує реальну проблему.
ШІ-агенти справді можуть змінити підхід до роботи. Але головне питання майбутнього буде не в тому, наскільки вони можуть стати автономними. А в тому, де автономність справді потрібна, а де людина все ще має залишатися частиною системи ухвалення рішень.
Наступний етап розвитку штучного інтелекту визначатиметься не тими, хто найшвидше створить агента. А тими, хто найкраще зрозуміє, які завдання цьому агенту справді варто довірити, і впровадить це швидко та ефективно.
Більше цікавого:
- Чи зможе успішно працювати IT-компанія, де всі співробітники агенти зі штучним інтелектом? Дослідження
- Operator від OpenAI — агент, який може виконувати завдання у браузері за вас
- Google відкриває реєстрацію на безплатну програму про створення ШІ-агентів для бізнесу
Джерело: Gartner