Великий ИИ-провал: почему 8 из 10 компаний, внедривших нейросети, не заработали ни цента

Две трети мировых компаний сегодня внедрили ИИ, но 80% из них не заработали на этом ни копейки. Свежий отчет McKinsey раскрывает этот парадокс: пока одни играют с чат-ботами и нейропомощниками, другие экономят половину рабочего времени благодаря ИИ-агентам. Разбираемся, почему будущее за «цифровыми коллегами», а не умными калькуляторами.

Контекст

Два года назад ChatGPT взорвал корпоративный мир. CEO наперебой рассказывали на конференциях об ИИ-революции. Инвестиции в проекты достигли пика. Компании массово внедряли кодинговые инструменты, чат-ботов и умных помощников.

А потом случилось неожиданное — ничего.

По данным исследований, 78% компаний теперь используют нейросети хотя бы в одном бизнес-процессе. Парадокс в том, что большинство из них по-прежнему не получают прибыль от этого.

Представьте: сотрудники радостно чатятся с ботами, пишут письма через ChatGPT, генерируют презентации за один клик. Все выглядит футуристично и прогрессивно. Но денег нет. По данным BCG, 74% компаний борются с масштабированием ИИ-сервисов, и лишь 1% руководителей довольны достижениями в этой сфере.

McKinsey провели расследование и нашли неожиданного виновника — самих компаний. Аналитики предлагают радикальное решение: забыть про нейроинструменты и переходить к ИИ-агентам. Эксперты Deloitte прогнозируют, что 25% компаний, использующих генеративный ИИ, запустят их в 2025 году. А Gartner предсказывает, что более 60% всех инноваций в компаниях составят нейропомощники.

Почему ИИ есть везде, а толку нет

Цифры выглядят абсурдно: 78% компаний внедрили ИИ — и 80% из них не заработали на его использовании. Проблема в том, что они относятся к ИИ как к декорации — впечатляет гостей, но толку мало. Сотрудники играют с ChatGPT, генерируют мемы для корпоративного чата и креативят в отчетах. Выглядит круто, но выручка не растет.

McKinsey нашли проблему — дисбаланс инструментов. Компании чаще всего внедряют горизонтальные решения, которые работают сразу во всех отделах, но решают простые задачи. Например, Microsoft 365 Copilot установлен уже в 70% крупных компаний. Он помогает писать письма, создавать презентации, переводить тексты. Польза есть, но размазана тонким слоем по всей компании.

А вот вертикальные проекты — те, что встроены в конкретные бизнес-процессы и работают глобально — провалились. По данным McKinsey, только 10% таких решений реально работают. Компании пытались автоматизировать продажи, аналитику и логистику. Но программисты строили решения с нуля, ИТ-команды работали в изоляции, а бизнес-процессы никто не переосмыслил.

Рассмотрим поближе. Copilot помогает менеджеру написать письмо клиенту за 30 секунд вместо пяти минут. Экономия — 4,5 минуты. Но когда менеджер две недели ждет аналитику по продажам, потому что данные разбросаны по десятку систем, Copilot бессилен.

ИИ стал очередной офисной техникой, а не глобальным инструментом. Нужны комплексные решения, которые изменят весь рабочий процесс, а не локальные нейросети для канцелярщины.

Что такое ИИ-агенты

ИИ-агенты работают иначе. Обычный ChatGPT ждет команду и выдает ответ. Агент получает цель и сам решает, как ее достичь. Он может запросить данные из CRM, проанализировать историю покупок, найти похожие кейсы, принять решение и послать пуш всем членам команды.

У агентов четыре фичи:

• Память — они помнят историю действий и контекст задачи. 
• Планирование — разбивают сложную задачу на шаги. 
• Автономность — действуют без постоянного контроля человека. 
• Интеграция — подключаются к любым системам компании.

Рассмотрим пример. Клиент жалуется на задержку доставки в 23:00. Обычный ИИ сгенерирует вежливое извинение и «пошлет» покупателя. Агент же проверит трек-номер, найдет посылку, обнаружит, что она лежит в соседнем городе, свяжется с курьерской службой, договорится о доставке на удобный день, отправит клиенту SMS с новым временем и автоматически начислит бонусы за неудобства. К утру проблема решится.

Исследование Warmly показывает: 85% крупных компаний планируют внедрить агентов до конца 2025 года. А 62% ожидают от них полную окупаемость инвестиций или сверхприбыль.

Агенты не заменяют людей — они преобразуют их роли. Менеджер не исполняет задачу, а контролирует ее ход. Вместо обработки заявок он мониторит качество работы агентов и решает нестандартные ситуации. Рутина уходит к машинам, творческие задачи остаются людям.

Главный вызов — не технологии

McKinsey определили: чем сложнее становятся агенты, тем труднее их внедрять. Основная проблема — не в коде или алгоритмах, а в людях. Организационная сложность проявляется в трех измерениях:

• Первое — существование людей и агентов. Последние не просто помогают людям, они работают вместе с ними. Взаимодействие часто порождает недоверие к «бездушной машине». По данным KPMG, 48% людей считают, что ИИ уничтожит больше рабочих мест, чем создаст.
• Второе — контроль автономности. Агенты не ждут инструкций, они адаптируются и иногда удивляют. Здесь встает вопрос контроля и оценки результатов работы ИИ. В McKinsey подчеркивают: задача не устранить автономность, а сделать ее понятной и согласованной с целями организации.
• Третье — предотвращение неконтролируемого размножения агентов. Как только low-code платформы сделают создание агентов доступным каждому, компании будут рисковать получить новый вид теневого ИТ. Агенты размножатся по командам, задублируют функции и заработают бесконтрольно.

Появятся и новые роли в компаниях. Промпт-инженеры доработают взаимодействие с агентами. «Дирижеры» агентов управляют рабочими процессами цифровых команд. Дизайнеры человеко-машинного взаимодействия создают исключения и выстраивают доверие. При этом исследования показывают, что традиционные промпт-инженеры уже устаревают — современные модели сами формулируют запросы.

Доверие формируют не системные требования или бенчмарки. Люди доверяют агентам, которые общаются, предсказуемо ведут себя и легко включаются в рутинные задачи.

Как выстроить современную ИИ-архитектуру

McKinsey предлагают новую парадигму — сеть ИИ-агентов. Это система, где они рассуждают, сотрудничают и действуют автономно через множество инструментов. Решение безопасно и легко масштабируется.

Ранее процессы строились вокруг изолированных LLM-решений. Сеть агентов работает по-другому — как цифровая экосистема. Агенты обмениваются контекстом, делегируют задачи друг другу, координируют действия. Один агент анализирует данные клиента, второй проверяет кредитную историю, третий готовит документы. Все синхронизировано и прозрачно.

У архитектуры пять принципов:

1. Композиционность — любой агент подключается без изменения системы. 
2. Распределенный интеллект — задачи решают сети взаимодействующих агентов. 
3. Многоуровневое разделение — логика, память и интерфейсы работают независимо. 
4. Вендор-нейтральность — компоненты легко заменяются при развитии технологий. 
5. Управляемая автономность — поведение агентов контролируется через различные права доступа.

При этом агенты создают новые системные риски: неконтролируемую автономность, фрагментированный доступ к системам, уязвимость к атакам. Автоматизация может быстро превратиться в хаос.

Компании должны готовиться уже сейчас. В краткосрочной перспективе API остаются основным интерфейсом для агентов. В долгосрочной — ИТ-архитектуру нужно перестраивать под агент-ориентированную модель. Системы будут организованы не вокруг экранов и форм, а вокруг машиночитаемых интерфейсов и автономных процессов.

Microsoft уже встраивает агентов в Dynamics 365, Salesforce расширяет Agentforce, SAP перестраивает платформу под интеграцию с агентами. Будущее корпоративного софта за ИИ-агентами, считают аналитики.

ИИ-агенты не должны стать новыми принтерами — это полноценные коллеги, которым нужно передавать рутинные задачи, общаться с ними и вместе продвигать бизнес. Человеку в этой схеме надо следить за новыми «сотрудниками», направлять их и креативить, решать нестандартные задачи. Аналитики из McKinsey правы: пора переосмыслить бизнес-процессы, подготовить команды к новыми технологиям и построить современную архитектуру. Иначе можно остаться за бортом.

Больше про ИИ — в нашем тг-канале!