Компании всех размеров ускоряют внедрение агентов искусственного интеллекта, привлеченные обещанием повышения эффективности и снижения операционных затрат. Но эта гонка скрывает малообсуждаемый риск: значительная часть этих проектов, как ожидается, не просуществует дольше двух лет, поглощая инвестиции, не принося обещанной отдачи.
Предупреждение подтверждается данными двух наиболее авторитетных институтов в технологическом секторе. Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года 40% корпоративных приложений будут использовать агентов искусственного интеллекта, ориентированных на выполнение конкретных задач, по сравнению с менее чем 5% в 2025 году, и одновременно предсказывает, что более 40% проектов по внедрению агентного ИИ будут отменены к концу 2027 года из-за роста затрат, неясной коммерческой ценности или неадекватного контроля рисков. Исследование Deloitte подтверждает этот сценарий с другой стороны: почти три четверти компаний планируют внедрить агентный ИИ в течение следующих двух лет, но только 21% из них заявляют о наличии зрелой модели управления этими агентами.
По словам Карлоса Пизани, специалиста по системной архитектуре и соучредителя ArcH, эти цифры описывают закономерность, которую он замечает на практике задолго до того, как какой-либо отчет ее подтвердит. «Проблема почти никогда не заключается в выбранной модели ИИ. Она заключается в размещении автономного агента поверх системы, которая никогда не имела четких технических спецификаций или проверенной архитектуры. Каждый новый слой, добавленный к этой базе, увеличивает технический долг вместо того, чтобы что-либо решать», — заявляет он.
По словам Пизани, в поведении компаний произошли изменения, которые еще не коснулись способа разработки программного обеспечения. «Рынок созрел в своем подходе к ведению бизнеса. Спрос на операционную эффективность и финансовую устойчивость вырос; это больше не обсуждается. Проблема в том, что эта зрелость не затронула разработку систем. Многие компании изменили свою бизнес-модель и продолжают разрабатывать программное обеспечение по-старому, без спецификаций и без проверки архитектуры. Именно здесь возникает технический долг, который затем препятствует именно той эффективности, которую сам бизнес стал требовать»
Согласно анализу Пизани, данные Deloitte подтверждают диагноз с точки зрения управления. «Тот факт, что только 21% компаний имеют зрелую модель управления агентами, — это не проблема соответствия требованиям, а симптом слабой архитектуры. Управление агентами предполагает наличие структурированной системы управления. Когда система создается без спецификации, никакая система управления не сможет решить эту проблему в дальнейшем»
Чтобы снизить риск попасть в число 40% отмененных проектов, Пизани утверждает, что технические спецификации следует рассматривать как бизнес-решения, а не как технические шаги, которые можно пропустить. «Прежде чем спрашивать, какого агента ИИ использовать, правильный вопрос — может ли базовая архитектура справиться с этим решением. Это то, что мы называем архитектурой, управляемой спецификациями (Spec-Driven Architecture, SDA): никакое техническое решение не принимается до тех пор, пока не будет ясно, что нужно решить и как это будет поддерживаться с течением времени. Компании, которые пропускают этот шаг, не экономят время; они откладывают отмену собственного проекта»
