▶️ Внедрение ИИ-агентов тормозят разобщённость данных, отсутствие единых методик, дефицит профильных специалистов и управленческие преграды. Именно об этом говорили участники конференции IT Elements-2026, стартовавшей 9 сентября в Москве.
Технический директор ООО «БПМСофт» (бренд BPMSoft, ИТ-холдинг АО «Лансофт») Алексей Гришин привёл данные исследования цифровизации:
⏺️ 58% компаний внедряют ИИ-решения или находятся на стадии пилотирования
⏺️ 28% изучают применение ИИ-агентов
⏺️ 24% - генеративного ИИ
⏺️ 20% используют ИИ для подготовки данных
⏺️ и ещё 20% - в задачах предиктивной аналитики
При этом только 20% компаний считают данные готовыми к использованию в ИИ-сценариях. Директор по маркетингу ООО «Девелоника Продакт Разработка» (бренд fabricaONE.AI, Софтлайн) Светлана Горшкова подчёркивает: ИИ-агенты не работают «по двум кнопкам».
ИИ-агенты не работают по двум кнопкам, как чат-боты. Перестройка и внедрение - это серьёзный инженерный процесс. Агенту нужны понятные источники, права доступа, интеграции и формализованные правила работы с информацией.
Руководитель направления Big Data АО «Инфосистемы Джет» Павел Егоров заявил, что ключевой метрикой зрелости управления данными становится time-to-data - время от возникновения бизнес-гипотезы до получения аналитиком нужных данных. Дата-каталог с подключёнными AI-агентами сокращает этот срок с месяцев до часов.
▶️ Он также обратил внимание на разрыв между пилотами и промышленной эксплуатацией. На синтетических выборках машинное обучение показывает впечатляющие результаты, но в проде модели часто не работают. Данные не удаётся найти, они поставляются несвоевременно, а одни и те же показатели в разных подразделениях считаются по-разному.
И всё же, по словам ведущего инженера-аналитика лаборатории технологий ИИ аналитического центра кибербезопасности ООО «Газинформсервис» Ирины Меженевой, узким местом являются данные.
Синтетические данные чистые и согласованные, а аналитик в пилоте фактически выполняет роль живого каталога. При переходе в промышленную эксплуатацию этого личного знания уже нет
По данным исследования «Инфосистемы Джет» и Smart Ranking, 86% крупных российских компаний внедрили большие языковые модели. Однако, как отметил руководитель по развитию экосистемы ИИ-решений ООО «АрхиТех ИИ» (Kodik) Юрий Головко, за словом «внедрили» может стоять разный уровень зрелости.
Под словом "внедрили" может скрываться разный уровень - от корпоративного доступа к чату до реально работающей системы, встроенной в бизнес-процесс.
Оценивать, по его словам, нужно результат: какую долю работы выполняет ИИ, насколько изменились сроки и какую экономию получает компания. А гендиректор ООО «ТимШторм» Михаил Устинов считает, что считать компании, внедрившие только LLM без ИИ-агентов, нет смысла.
В большинстве случаев это сценарий чата, который не масштабируется. Ключевой эффект возникает при переходе от LLM к ИИ-агентам
Юрий Головко уверен: неудачный пилот не всегда говорит о незрелости технологии. Часто сотрудникам дают новый инструмент, но оставляют старый процесс. Никто не определяет конкретные сценарии, не настраивает контекст, не меняет регламенты и не обучает людей.
🔼 Отдельный вопрос - мотивация. По словам Головко, если работник воспринимает внедрение ИИ как подготовку к сокращению отдела, странно ожидать, что он будет искать способы сделать инструмент эффективным. Это управленческая, а не технологическая проблема.
™️ МашТех в Telegram | в MAX