Только 7% крупных компаний дошли до стадии, где агенты дают измеримый эффект

Teradata вместе с Wakefield Research спросили 1000 руководителей по технологиям и данным из шести стран, на какой стадии у них AI-агенты. Сюрприз-сюрприз, только 7% дошли до этапа, где агенты сами ведут многошаговые процессы и дают измеримый результат. 68% застряли между экспериментом и разработкой.

При этом 90% собираются инвестировать больше, а 63% признают, что отдача пока небольшая или только наметилась. Деньги сильно обгоняют эффект.

Похожее вижу на корпоративных обучениях. Пилот обычно выглядит отлично, агент отвечает умно, демо проходит на ура. Потом его пытаются пустить в живой процесс, и выясняется, что он не знает, откуда взялась цифра в отчёте, какая версия прайса актуальна и можно ли ему вообще что-то менять в CRM.

Модель тут почти ни при чём, агенту нужен контекст, происхождение данных, доступы и правила, что делать самому, что только с подтверждением человека. Без этого получается очень умный стажёр, которого не пустили ни в одну систему. Он что-то подсказывает, но ни одной строки в P&L не двигает.

Отсюда простая диагностика для CIO и CDO. Если бюджет на агентов растёт, а бюджет на информационную архитектуру стоит на месте, вы финансируете красивые пилоты, которые новой производительности не дадут. СEO это тоже полезно иметь в виду, впрочем.