Що підприємства помиляються щодо агентного ШІ

Агентний ШІ став однією з найбільш обговорюваних корпоративних технологій 2025 року, проте реальне впровадження залишається рідкістю. Аналітики зазначили, що хоча тисячі інструментів рекламуються як «агенти», більшості з них бракує справжньої автономії. Огляд Gartner з приблизно 3,000 пропозицій агентів було виявлено, що лише 4% демонстрували справжню агентну поведінку, тоді як решта більшості були просто чат-ботами або автоматизацією за сценаріями. Це «відмивання агентів» змушує компанії помилково приймати RPA, автоматизацію робочих процесів або корпоративний доступ ChatGPT за реальні агентні системи, які переслідують цілі, реагують на нову інформацію та працюють з неструктурованими даними.

Хибні уявлення: RPA, ліцензії ChatGPT та ажіотаж

RPA проти агентного ШІ:

Традиційні інструменти RPA дотримуються статичних, попередньо визначених інструкцій. Агентний ШІ планує дії на основі контексту та використовує доступні інструменти, API та джерела даних. IDC та інші галузеві дослідження Зверніть увагу, що RPA виконує фіксовані правила, тоді як агенти динамічно адаптуються. Багато робочих процесів, що продаються як «інтелектуальна автоматизація», що поєднує чат-ботів зі скріншотом, помилково представляють як агентні системи.

Ліцензії ChatGPT проти розгортання штучного інтелекту:

Підприємства часто вважають, що придбання місць для ChatGPT Enterprise або Copilot означає, що вони «розгорнули штучний інтелект». Насправді це просто надає співробітникам інтерфейс чату. Menlo Ventures повідомляє, що менше 10% компанії впровадили штучний інтелект поза межами універсальних інструментів чату, навіть попри те, що експерименти співробітників підштовхують ІТ-команди до їх впровадження. Інтерфейс чат-бота принципово відрізняється від цілеспрямованого агента.

Надмірні обіцянки постачальника:

Стартапи та консалтингові компанії часто рекламують «агентів» як рішення для кожного бізнес-процесу. Дослідження показують, що 88% керівників фінансують зусилля агентів у сфері штучного інтелекту, проте менше 2% цих проектів досягають масштабів виробництва. Gartner прогнозує, що більше, ніж 40% Поточні ініціативи агентного ШІ будуть скасовані до 2027 року через неефективність або нечіткі вимоги.

Що насправді являє собою агентний ШІ

Агентний ШІ передбачає майже автономне прийняття рішень. Справжній агент отримує мету, отримує доступ до інформації та інструментів, а також визначає кроки, необхідні для досягнення цієї мети. На відміну від жорстких робочих процесів, агенти можуть змінюватися, коли з'являються нові змінні.

Сучасні фреймворки ілюструють, як розвивається екосистема. LangChain LangGraph забезпечує готове до роботи середовище виконання для агентів. DeepLearning.AI DSPy пропонує примітиви для планів, працівників та інструментів. Новітні платформи, такі як crewAI від IBM і AutoGen від Microsoft підкреслюють зростання в багатоагентній оркестрації. Ці інструменти все ще перебувають на ранній стадії розробки, і більшості підприємств бракує внутрішньої експертизи, необхідної для їх ефективної роботи.

Можливості в регульованих галузях

Регульовані сектори, такі як фінанси, страхування та охорона здоров'я, є неочікувано сильними кандидатами для автоматизації агентів. Ці галузі покладаються на структуровані політики, документацію та журнали аудиту, що робить їх ідеальним середовищем для агентів, керованих правилами.

Фінанси:

Інструменти штучного інтелекту та агентної автоматизації використовуються банками для оптимізації робочих процесів відповідності, адаптації та KYC/AML – автоматичної перевірки документів, перевірки ризиків та санкцій, а також позначення справ для перевірки людиною. Синя призма SS&C, це може значно пришвидшити адаптацію: один банк помітив 49% скорочення часу від відкриття рахунку до початку торгівлі. Тим часом, станом на 2025 рік, дедалі більша частина банків у всьому світі впроваджує або оцінює генеративний штучний інтелект, що станеться у 2025 році. опитування від Temenos виявили, що 36% вже впроваджують або перебувають у процесі, а 39% оцінюють. 2025 рік EY‑Парфенон Згідно з опитуванням, 61% банків, що використовують GenAI, вже спостерігають суттєві переваги. Аналізи на рівні галузі показують, що автоматизація на основі штучного інтелекту може забезпечити підвищення продуктивності на 30-50% у функціях дотримання вимог, операцій та управління ризиками.

Страхування:

Обробка страхових випадків, андеррайтинг та виявлення шахрайства добре узгоджуються з агентськими системами. Агент з врегулювання страхових випадків може читати документи, отримувати інформацію про поліси, перевіряти вимоги та пропонувати наступні кроки. Дослідження з БЦЖ показує, що перші користувачі досягли приблизно 40% швидше оброблення страхових випадків та двозначне зростання задоволеності клієнтів. Завдяки таким правилам, як Керівні принципи NAIC щодо штучного інтелекту, страховики можуть вбудовувати правила безпосередньо в операційну логіку агента. Аналіз Menlo Ventures за 2025 рік Що 92% Американські медичні страхові компанії використовують штучний інтелект для перевірки відповідності вимогам, перевірки упередженості та виконання аудиторських завдань.

Охорона здоров'я:

Організації охорони здоров'я звертаються до агентів для підтримки клінічної документації, сортування, планування та аналізу на ранніх стадіях під наглядом лікаря. Kaiser Permanente впровадила генеративний штучний інтелект по всій 40 лікарні для документації відповідно Menlo Ventures, зменшуючи адміністративне навантаження. Клініка Майо інвестує понад 1 млрд доларів у стратегіях автоматизації на основі штучного інтелекту. Суворі вимоги до дотримання вимог часто призводять до безпечніших та більш аудитованих агентних систем.

У цих секторах чітко визначені правила, такі як рекомендації щодо андеррайтингу, кредитна політика та клінічні протоколи, можуть бути закодовані як бар'єри, що формують поведінку агентів.

Технічні та управлінські проблеми

Підприємства стикаються з кількома перешкодами під час впровадження агентних систем.

Складність даних та інтеграції:

Агентам потрібен доступ до API, документів, баз даних та інформації в режимі реального часу. Команди повинні індексувати великі обсяги неструктурованих даних, налаштовувати сервери Model Context Protocol та створювати надійні інтерфейси інструментів. Ці завдання часто виходять за рамки наявних навичок ІТ-фахівців.

Фрагментований інструментарій:

Не існує стандартної структури агентів. LangGraph, DSPy, AutoGen та подібні інструменти мають свої недоліки щодо безпеки, гнучкості та зрілості. Багато підприємств звертаються до консалтингових фірм або постачальників «агентів у коробці», але отримують ненадійні або неповні рішення.

Оцінювання та спостереження:

Вимірювання точності, безпеки та дрейфу агентів вимагає конвеєрів оцінки, сценарного тестування та моніторингу в режимі реального часу. Без цих систем агенти можуть приймати неправильні рішення, не виявляючи їх.

Безпека та нові ризики:

Автономія агентів створює нові ризики. Аналіз БЦЖ висвітлює каскадні помилки, ризики міжагентної імітації та вразливості в послідовностях викликів інструментів. Ці вектори атак викликають особливе занепокоєння у фінансах та охороні здоров'я, де витік даних або помилки в рішеннях мають серйозні наслідки.

Прогалини у навичках:

Більшість корпоративних інженерів розуміють API та бази даних, але їм бракує досвіду роботи з циклами агентів, інженерією запитань або ланцюжком інструментів. Gartner зазначає, що багато керівників, які фінансують ініціативи агентів, не до кінця розуміють, що кваліфікується як справжній агент, що сприяє низьким показникам успіху.

Створення агентів штучного інтелекту, готових до використання на підприємстві

Експерти рекомендують кілька практик для організацій, що створюють агентські робочі процеси, особливо в середовищах з високими ставками.

Безпечна архітектура за проектуванням:

Визначте межі автономії, дозволи та журнали аудиту на самому початку. Надайте лише необхідний доступ та вбудуйте в систему ведення журналу та засоби захисту від збоїв. BCG наголошує на впровадженні управління в основну архітектуру.

Платформи, що базуються на політиці:

Використовуйте платформи, які інтегруються з існуючими системами та забезпечують дотримання правил під час виконання. Механізми політик можуть перевіряти виклики інструментів на відповідність корпоративним стандартам перед виконанням, забезпечуючи повторювану та аудитовану поведінку.

Моніторинг з інтеграцією людини:

Критично важливі кроки повинні включати ручну перевірку, особливо в регульованих процесах. Інформаційні панелі та сповіщення дозволяють командам контролювати дії агентів у режимі реального часу та швидко повідомляти про аномалії.

Надійне тестування та зворотний зв'язок:

Підприємствам слід проводити симуляції в ізольованому середовищі, тестування на попередніх даних та стрес-тести сценаріїв перед розгортанням. Безперервна оцінка може виявити дрейф, помилки та відхилення від відповідності. Обробка агентів як програмних компонентів за допомогою конвеєрів CI/CD підвищує надійність.

Фреймворки продовжують розвиватися, додаючи функції для пам'яті, авторизації та аудиту. У довгостроковій перспективі підприємства хочуть мати єдину платформу, де вони визначають цілі та політики, а система керує запитами, доступом до даних та робочими процесами відповідності.

Висновок

Агентський ШІ має значний потенціал для трансформації складних робочих процесів у регульованих галузях. Справжній успіх вимагає безпечної архітектури, управління на основі політик, людського нагляду та ретельного тестування. Підприємства, які розглядають агентний ШІ як основну програмну можливість, а не як маркетинговий ярлик, отримають значну цінність, тоді як ті, що покладаються на ажіотаж, ризикують зупинити пілотні проекти та витрачати інвестиції.