Отчет показывает, что большинство компаний внедряют генеративный искусственный интеллект без необходимой автоматизации базовых процессов
21 октября 2026 г. · 2 мин чтения
Также опубликовано на Español
Новые данные демонстрируют, что значительное число организаций внедряют технологии генеративного искусственного интеллекта, не создав при этом фундаментальной базы автоматизированных процессов, необходимой для эффективной работы таких систем. Исследования указывают на то, что многие предприятия пропускают критически важный этап упорядочивания данных и стандартизации рабочих потоков, что приводит к снижению ожидаемой эффективности вместо ее роста. Отсутствие предварительной подготовки инфраструктуры становится главным препятствием для перехода от экспериментов к полноценному использованию автономных агентов.
Согласно отчету Индекса искусственного интеллекта за две тысячи двадцать шестой год, подготовленному Институтом искусственного интеллекта, ориентированного на человека, при Университете Стэнфорд, восемьдесят восемь процентов опрошенных организаций уже использовали искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции в две тысячи двадцать пятом году. Доля компаний, внедривших генеративный искусственный интеллект, достигла семидесяти процентов. Несмотря на эти высокие показатели распространения, использование агентов искусственного интеллекта, которые представляют собой уровень системы, способный самостоятельно выполнять задачи, осталось на уровне однозначных процентных значений в большинстве проанализированных корпоративных функций. Этот разрыв между тестированием технологий и их надежной автономной работой отражает ситуацию, когда рынок стремится к экспериментам, игнорируя базовые требования для масштабирования.
Аналитики отмечают, что реальным узким местом является не сама модель искусственного интеллекта, а качество и организация данных. Компании, добившиеся наибольшего прогресса во внедрении этих технологий, имели общую черту еще до выбора конкретной модели: они обладали организованными базами данных, надежной исторической информацией и интегрированными между собой системами. Автоматизация роботизированных процессов, часто ошибочно воспринимаемая как устаревшая технология, на самом деле решает именно эти задачи. Грамотная реализация таких проектов создает дисциплину картирования процессов, структурирования данных и соединения различных систем, что является обязательным условием для работы любого проекта с искусственным интеллектом.
Современный рынок автоматизации эволюционировал в сторону многослойной композиции, где роботизированная автоматизация процессов организует и извлекает данные, генеративный искусственный интеллект интерпретирует запросы на основе этой информации, а агент искусственного интеллекта принимает финальное решение. Исключение первого компонента из этой цепочки не ускоряет внедрение, а лишает систему слоя надежности. Недавние данные фирмы КейПиЭмДжи подтверждают эту тенденцию: шестьдесят два процента компаний уже экспериментируют с агентным искусственным интеллектом в своих процессах, но только двадцать шесть процентов используют его действительно активно. Разница в тридцать шесть процентных пунктов между тестированием и реальным использованием указывает на отсутствие прочного фундамента автоматизации у большинства участников рынка.
Эксперты подчеркивают, что применение новых технологий к плохо разработанным процессам не решает проблемы, а лишь ускоряет их возникновение. Многие организации сталкиваются с ситуацией, когда автоматизация просто переносит узкое место в другое место, создавая большую сложность и дополнительные расходы по сравнению с предыдущим состоянием. Перед приобретением лицензий на системы искусственного интеллекта компаниям рекомендуется оценить, какие процессы уже автоматизированы с чистыми данными и интегрированными системами, а какие все еще зависят от ручного копирования информации. Игнорирование этого этапа приводит к тому, что организации движутся быстрее к результату, который впоследствии придется переделывать.