ყველა ზომის კომპანია აჩქარებს ხელოვნური ინტელექტის აგენტების დანერგვას, რაც მოხიბლულია გაზრდილი ეფექტურობისა და შემცირებული საოპერაციო ხარჯების დაპირებით. თუმცა, ეს რბოლა მალავს ნაკლებად განხილულ რისკს: ამ პროექტების მნიშვნელოვანი ნაწილი, სავარაუდოდ, მომდევნო ორი წლის შემდეგაც ვერ გადარჩება, რადგან ისინი ინვესტიციებს მოიხმარენ დაპირებული შემოსავლის მიღების გარეშე.
გაფრთხილებას ტექნოლოგიური სექტორის ორი ყველაზე პატივსაცემი ინსტიტუტის მონაცემები ამყარებს. Gartner-ის პროგნოზით, 2026 წლის ბოლოსთვის საწარმო აპლიკაციების 40%-ში კონკრეტულ ამოცანებზე ორიენტირებული ხელოვნური ინტელექტის აგენტები იქნება, 2025 წელს კი ეს მაჩვენებელი 5%-ზე ნაკლები იყო, ამავდროულად, პროგნოზირებს, რომ აგენტური ხელოვნური ინტელექტის პროექტების 40%-ზე მეტი 2027 წლის ბოლოსთვის გაუქმდება ხარჯების ზრდის, ბიზნეს ღირებულების გაურკვეველი დონის ან რისკების არასაკმარისი კონტროლის გამო. Deloitte-ის კვლევა ამ სცენარს სხვა კუთხითაც ადასტურებს: კომპანიების თითქმის სამი მეოთხედი გეგმავს აგენტური ხელოვნური ინტელექტის დანერგვას მომდევნო ორი წლის განმავლობაში, მაგრამ მათგან მხოლოდ 21% აცხადებს, რომ ამ აგენტებისთვის განვითარებული მმართველობის მოდელი აქვს.
კარლოს პისანის, სისტემების არქიტექტურის სპეციალისტისა და ArcH-ის დამფუძნებელი პარტნიორის თქმით, ციფრები აღწერს კანონზომიერებას, რომელსაც ის პრაქტიკაში ცნობს, დიდი ხნით ადრე, სანამ რაიმე ანგარიში დაადასტურებს მას. „პრობლემა თითქმის არასდროს არის არჩეული ხელოვნური ინტელექტის მოდელი. ეს არის ავტონომიური აგენტის განთავსება სისტემაზე, რომელსაც არასდროს ჰქონია მკაფიო ტექნიკური სპეციფიკაციები ან დადასტურებული არქიტექტურა. ამ ბაზაზე დამატებული ყოველი ახალი ფენა ზრდის ტექნიკურ ვალს, არაფრის გადაჭრის ნაცვლად“, - აცხადებს ის.
პისანის თქმით, კომპანიების ქცევაში ცვლილებაა, რომელიც ჯერ არ მიუღწევია პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის მეთოდს. „ბაზარი მომწიფდა ბიზნესისადმი მათი აზროვნების თვალსაზრისით. გაიზარდა ოპერაციული ეფექტურობისა და ფინანსური მდგრადობის მოთხოვნა; ეს აღარ არის საკამათო საკითხი. პრობლემა ის არის, რომ ეს სიმწიფე არ მიუღწევია სისტემების განვითარებას. ბევრმა კომპანიამ განავითარა თავისი ბიზნეს მოდელი და აგრძელებს პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას ძველი გზით, სპეციფიკაციისა და არქიტექტურის დადასტურების გარეშე. სწორედ აქ იბადება ტექნიკური ვალი, რომელიც შემდეგ ხელს უშლის ზუსტად იმ ეფექტურობას, რომელსაც თავად ბიზნესი მოითხოვს“
პიზანის ანალიზის თანახმად, Deloitte-ის მონაცემები დიაგნოზს მმართველობის პრიზმაში ადასტურებს. „ის ფაქტი, რომ კომპანიების მხოლოდ 21%-ს აქვს აგენტის მმართველობის განვითარებული მოდელი, არ არის შესაბამისობის პრობლემა, ეს სუსტი არქიტექტურის სიმპტომია. აგენტის მმართველობა გულისხმობს, რომ არსებობს რაღაც სტრუქტურირებული მმართველობისთვის. როდესაც სისტემა სპეციფიკაციის გარეშე იბადება, ვერცერთი მმართველობის ჩარჩო ვერ გადაჭრის მას მოგვიანებით“
გაუქმებული პროექტების 40%-ს შორის მოხვედრის რისკის შესამცირებლად, პისანი ამტკიცებს, რომ ტექნიკური სპეციფიკაციები უნდა განიხილებოდეს, როგორც ბიზნეს გადაწყვეტილებები და არა როგორც ტექნიკური ნაბიჯები, რომლებიც უნდა გამოტოვოთ. „სანამ ვიკითხავთ, რომელი ხელოვნური ინტელექტის აგენტი გამოვიყენოთ, სწორი კითხვაა, შეუძლია თუ არა საბაზისო არქიტექტურას ამ გადაწყვეტილების მიღება. ეს არის ის, რასაც ჩვენ სპეციფიკაციებზე ორიენტირებულ არქიტექტურას (SDA) ვუწოდებთ: ტექნიკური გადაწყვეტილება არ მიიღება მანამ, სანამ არ იქნება ნათელი იმის შესახებ, თუ რა უნდა გადაწყდეს და როგორ იქნება ეს დროთა განმავლობაში შენარჩუნებული. კომპანიები, რომლებიც გამოტოვებენ ამ ნაბიჯს, დროს არ ზოგავენ; ისინი აჭიანურებენ საკუთარი პროექტის გაუქმებას.“
