Провал технологий: почему ИИ-агенты не выживут

В отчёте аналитической компании Gartner предупреждается: свыше 40% проектов по созданию автономных интеллектуальных агентов окажутся неэффективными и будут свернуты к 2027 году. Основные причины — высокие операционные затраты на вычислительные ресурсы и внедрение, отсутствие зрелых моделей искусственного интеллекта и неясная коммерческая ценность таких решений при реальном масштабировании. Несмотря на массовый интерес к цифровым ассистентам, чатботам и инструментам автоматизации бизнес-процессов, большинство инициатив остаётся на уровне пилотных испытаний и Proof of Concept без реального выхода на прибыль. Эксперты отмечают, что почти 130 из тысяч поставщиков предлагают не более прототипов, а не законченные продукты. Инвесторы и руководители должны внимательно анализировать прогнозы ROI, чтобы избежать финансовых рисков и разочарований. В этом материале разбираем ключевые вызовы, примеры неудачных запусков и советы для тех, кто планирует внедрять ИИ-агентов в проекты.

Почему проекты терпят неудачу

• Высокая стоимость эксплуатации: обучение сложных моделей требует мощного оборудования и больших затрат на облачный хостинг.
• Низкое качество данных: без качественных и масштабных датасетов агенты не могут обеспечивать стабильную точность.
• Отсутствие зрелости: многие решения далеки от самостоятельного выполнения сложных задач и требуют постоянного участия специалистов.
• Нечёткая бизнес-цель: проекты часто стартуют из моды на ИИ, но не определяют конкретные KPI и способы монетизации.

Реальные примеры сбоев

Советы для инвесторов и руководителей

1. Оцените готовность инфраструктуры и качество данных.
2. Определите чёткие бизнес-цели и метрики эффективности (KPI).
3. Пилотируйте решения на ограниченном сегменте перед масштабированием.
4. Сравните предложения разных поставщиков и проверяйте независимые отзывы.
5. Учитывайте обновления и советы аналитиков Gartner.

В краткосрочной перспективе автоматизация и интеллектуальные агенты сохраняют интерес, но массовые провалы проектов показывают: только комплексный подход, контроль затрат и чёткая постановка целей помогут избежать свертывания инициатив и максимизировать отдачу от инвестиций в ИИ.