Що більшість компаній помиляються щодо агентів зі штучним інтелектом

У різних галузях агенти штучного інтелекту рекламуються як безперебійна, миттєва заміна людських робочих процесів, що обіцяє миттєву ефективність. Але реальність набагато складніша. Ми все ще перебуваємо на ранніх стадіях впровадження цих систем, і їхній успіх залежить від продуманого розгортання, міцної бази даних та постійного людського контролю.

Останній звіт Стенфордського індексу штучного інтелекту за 2025 рік показує, що хоча штучний інтелект забезпечує вимірне підвищення продуктивності в різних галузях, організації одночасно повідомляють про зростання ризиків надійності та постійні прогалини в операційному нагляді. Дані опитування 2025 року вказують на різке зростання занепокоєння щодо помилок у виводі даних та галюцинацій, а також показують, що, хоча зрілість управління штучним інтелектом на високому рівні покращується, заходи безпеки та зменшення ризиків на системному рівні все ще відстають.

Команди, які процвітатимуть в цю агентну епоху, не впроваджують нові технології у свої портфелі, сподіваючись на магічну трансформацію. Вони зосереджуються на переосмисленні того, як має відбуватися робота, розглядаючи агентний ШІ як стратегічну можливість для переосмислення своїх операційних моделей, а не як швидкий підхід за принципом «підключи та працюй».

У Quantum Metric один віце-президент прямо сказав: «За кожну годину, яку я витрачаю на вдосконалення агента, я отримую багато годин назад». Команди, що використовують штучний інтелект, розуміють цей ефект накопичення. Агенти стають множником сили для продуктивності, коли їх правильно розгортають, навчають та оцінюють. Вони є членами команди, а не інструментами, які ви встановлюєте та забуваєте.

Однак багато організацій потрапляють у три передбачувані пастки.

1. Налаштування агентів ШІ на збій

Агенти не займаються миттєвим вирішенням проблеми; їхня справжня сила полягає в масштабуванні стратегій, які вже працюють. І все ж багато компаній впроваджують їх до того, як ці стратегії (або дані, що лежать в їх основі) стануть стабільними.

Агенти не можуть працювати самостійно без базових знань, навчання та гігієни даних. Це нічим не відрізняється від адаптації нового співробітника: ви б не дали йому ноутбук і не сподівалися на краще.

Їм потрібні чіткі цілі, доступ до авторитетних джерел даних, визначені стандарти та управлінські бар'єри, щоб розуміти бізнес та свою роль у ньому.

Gartner's Посібник з ринку AI TRiSM підкреслює цей момент: організації повинні інвентаризувати системи штучного інтелекту, класифікувати та захищати свої базові дані, а також застосовувати політики в усіх випадках використання. Gartner особливо виділяє перевірку під час виконання та забезпечення дотримання політик як критично важливі для запобігання відхиленню, невідповідності або високоризикованим рішенням.

Якщо ваші дані не є точними, пов’язаними та не підтримуються послідовно, ваші агенти не просто будуть неефективними; вони будуть впевнено помилятися.

Саме цим команди ранніх користувачів відрізняються: вони ставляться до агентів як до систем, що потребують цілеспрямованого адаптації, а не як до автоматизації, яка магічним чином навчається у фоновому режимі. Вони інвестують у структуровану передачу знань, цикли підкріплення та постійну оцінку. Вони розуміють, що продуктивність агентів відображає якість середовища навколо них.

2. Недооцінка ролі людини в автоматизації

Розмова навколо агентів часто зводиться до хибної бінарності: люди проти машин. Але на практиці переважна більшість агентів доповнюють людську працю, а не замінюють її.

Навчання, контроль та ітерації агентів штучного інтелекту – це кваліфікована праця, і попит на цю експертизу швидко зростає.

Опитування Stanford Global State of Responsible AI показало, що організації, що впроваджують ШІ, називають управління даними, ризики надійності, нагляд та засоби контролю безпеки своїми головними проблемами, що сигналізує про те, що людське судження залишається важливим протягом усього життєвого циклу агента.

І як McKinsey підкреслюється, що ролі менеджерів еволюціонують від управління людьми до управління системами: екосистемами людей та агентів, що працюють пліч-о-пліч. Майбутнє лідерства полягає в управлінні гібридними командами, забезпеченні узгодженості та постійному вдосконаленні продуктивності.

Цей зсув вимагає нового набору управлінських навичок: керівники повинні знати, як «навчати» агентів, перевіряти їхнє мислення, діагностувати режими невдач та виправляти поведінку. У багатьох відношеннях управління агентом ближче до управління високопродуктивним аналітиком, ніж програмним забезпеченням. Воно ітеративне, реляційне та безперервне.

Команди, які досягли успіху в роботі з агентами, не запитують: «Як нам автоматизувати цю людину?»

Вони запитують: «Як нам переробити цей робочий процес, щоб люди та агенти взаємно покращували роботу?»

Саме цей спільний, а не суперницький настрій відрізняє значущу рентабельність інвестицій від поверхневих експериментів.

3. Ігнорування операційних та етичних бар'єрів

Відповідальне розгортання — це вирішальне питання. Агенти діють швидко та приймають важливі рішення, як і співробітники-люди, а іноді й швидше та у більших масштабах.

Компанії часто недооцінюють операційні, етичні та ризики, пов'язані з автономним прийняттям рішень. Але сліпі зони тут можуть призвести до каскадних збоїв.

Команда NIST AI Risk Management Framework пропонує чітку директиву: організації повинні оцінювати ризики, пов'язані зі штучним інтелектом, разом із фінансовими, репутаційними, кібербезпековими та конфіденційними ризиками, впроваджуючи запобіжні заходи на кожному етапі життєвого циклу штучного інтелекту.

Іншими словами, управління ШІ має бути структурним. Воно не може бути другорядною думкою.

Gartner повторює цю нагальність. У своїх рекомендаціях вони наголошують на необхідності моніторингу під час виконання, перевірок узгодженості, виявлення аномалій та активної валідації для запобігання галюцинаціям, порушенням політики або неправильним міркуванням.

Поспішне впровадження без вивчення технологічного стеку, моделі управління та рівня ризиків вашої організації – це вірний спосіб створити більше проблем, ніж вирішите.

Ось чому найдосконаліші компанії працюють з подвійним мандатом: швидко розгортати, але й швидше керувати. Вони поєднують інновації з дисципліною. Вони розглядають агентний ШІ як систему, що розвивається, яка потребує безпеки, надійної інженерії та прозорого відстеження рішень, на відміну від чорної скриньки, якій дозволено безконтрольно блукати.

Де агентний ШІ вже забезпечує цінність

У різних галузях перші користувачі виявляють, що агенти досягають успіху у великій, керованій правилами та контекстуальній роботі, де рішення в режимі реального часу підвищують продуктивність:

• У сфері обслуговування клієнтів агенти можуть проводити сортування, узагальнювати проблеми, визначати наступні найкращі дії та розумно ескалювати, зберігаючи контекст.
• В операційній діяльності вони можуть контролювати робочі навантаження, позначати аномалії, усувати рутинні проблеми та допомагати операторам-людям у прийнятті рішень.
• У відділах продажів та маркетингу агенти можуть керувати кваліфікацією вхідних лідів, направляти розмови, допомагати з персоналізацією та гарантувати, що нічого не пройде повз увагу. Вони також можуть автономно підтримувати вхідні ліди електронною поштою та планувати зустрічі, допомагаючи командам встигати за намірами покупців без додавання ручного підтягування.

У всіх випадках агенти досягають успіху, коли експерти-люди забезпечують стратегію, контекст та управління, і дають збій, коли ці елементи відсутні.

Наступний рубіж: створення організацій, готових до використання штучного інтелекту

Для сучасних працівників агенти штучного інтелекту – це не «якщо», а «коли», і різниця між командами, які процвітають, і командами, які мають труднощі, зводиться до одного: залученості.

Вони вимірюють, налаштовують, оцінюють, удосконалюють та постійно перенавчаються. Вони створюють культуру, де люди та агенти співпрацюють, а не конкурують.

У Стенфордському індексі штучного інтелекту зазначається, що хоча штучний інтелект може пришвидшити продуктивність і науковий прогрес, він також підвищує ризики для безпеки та надійності, що вимагає від організацій інвестувати в нагляд, зменшення ризиків та управління так само агресивно, як і в розробку моделей.

Компанії, які досягають успіху з агентами, як правило, розвивають три звички:

1. Вони працюють з огляду на видимість.

Вони доручають агентам пояснювати рішення, поверхнево міркувати та виявляти моделі невдач.

2. Вони розглядають управління як стимулювання.

Захисні бар'єри прискорюють масштабування; вони не уповільнюють його.

3. Вони інвестують у людську «контрольну вежу».

Вони створюють команди, які контролюють, перевіряють та перевіряють агентів так само, як і будь-яку систему з високими ставками.

Закладання основи для значущої рентабельності інвестицій

Агенти штучного інтелекту справді можуть революціонізувати продуктивність, але лише за умови міцної основи та цілеспрямованого впровадження. Для цього потрібно:

• точні та пов'язані дані
• структурований адаптаційний процес
• прозоре управління
• нагляд з боку людини
• постійне доопрацювання
• узгодженість між гібридними командами

Організації, які ставляться до агентів як до партнерів, а не як до скорочених шляхів, саме вони зможуть отримати зростаючу віддачу, яку може забезпечити агентний ШІ.

Агентська ера — це перепроектування систем, щоб люди та агенти підвищували сильні сторони один одного. А компанії, які готові виконувати цю роботу сьогодні, визначатимуть межі продуктивності завтра.