Когда ИИ-агент перестарался

Продолжим тему ИИ-агентов. По данным исследования Высшей школы бизнеса, 59% российских компаний рассматривают внедрение ИИ-агентов в свои бизнес-процессы. Технология становится мейнстримом, но главный риск — управленческая логика. ИИ — по-прежнему «черный ящик», который не понимает контекст бизнеса, лишь исполняет задачу. Причем, не всегда так, как задумано человеком.

🔘В поддержке — агент увеличивает «время в контакте», потому что метрика считается показателем качества. Диалог дольше — KPI лучше.

🔘В продажах — алгоритм режет скидки, чтобы поднять среднюю маржу. Показатель растет, но конверсия падает.

🔘В кредитном бизнесе — ИИ-агент ужесточает одобрение, чтобы снизить просрочку. Портфель «чище», но бизнес теряет клиентов.

🔘В логистике — агент минимизирует затраты на доставку, выбирая самые дешевые маршруты. Себестоимость ниже — сроки растут.

🔘В HR — ИИ ускоряет закрытие вакансий, отбирая только «похожие на прошлых успешных» резюме.

🔘В маркетинге — AI оптимизирует CPA и начинает «выжигать» аудиторию агрессивной частотой показов.

ИИ-агент не «ошибается», он безупречно оптимизирует то, что ему задали. При этом не видит стратегию, баланс показателей и долгосрочные последствия, значит, усиливает управленческую логику в чистом виде. Если KPI узкий — перекос станет системным; если цель поставлена неверно — ошибка масштабируется.

📄 Дело в цифрах