Gartner: число AI-агентов в компаниях вырастет с 15 до 150 000 к 2028 году
К 2028 году компании из Fortune 500 будут развертывать целые армии AI-агентов — до 150 000 цифровых «сотрудников» на одну организацию, говорится в исследовании Gartner, опубликованном на этой неделе. Для сравнения: в прошлом году в среднем на компанию приходилось около 15 развернутых агентов.
По словам Макса Госса, старшего директора-аналитика Gartner, в тот же период агенты как реальные инструменты совместной работы должны выйти в массовое использование. Речь уже не о текстовых окнах, которые выдают ответ на запрос, а о помощниках, которым можно делегировать настоящую работу.
«Мы видим своего рода новое понимание в индустрии того, на что способен agent AI», — сказал Госс.
Многие AI-агенты уже умеют выполнять базовые задачи, например кратко пересказывать документы от имени сотрудников. Следующее поколение сможет работать с таблицами и текстовыми документами, автоматизировать процессы и предлагать более удобный интерфейс для работы с инструментами, сказал Госс.
Это уже происходит в таких приложениях, как Google Workspace и Microsoft 365, где появляются более простые AI-интерфейсы, автоматизированные рабочие процессы и совместная работа.
Несмотря на быстрый рост использования agentic AI, по-настоящему автономные агенты, по словам Госсa, появятся лишь через два года. Люди по-прежнему должны будут оставаться в loop с точки зрения безопасности и управления, а semi-autonomous agents будут доверять многошаговые процессы в конкретных доменах, заменяя prompts.
Оценка в 150 000 агентов на организацию — это ориентир, полученный Gartner на основе нескольких опросов и собранных данных. «Теперь у нас есть хорошие цифры по использованию агентов, и мы видим, как это растет», — сказал Госс.
Если прогноз Gartner сбудется, он будет заметно более оптимистичным, чем другие опросы, некоторые из которых оценивали долю неудач для generative AI-инструментов в 95%. При этом такие компании, как EY и Lumen, уже показали успешные внедрения агентов, в основном для knowledge workers и customer service.
«Использование agentic AI, как правило, наиболее ценно в customer service и в сфере data and analytics. Это области, где у нас больше уверенности в том, что AI-инструменты могут приносить пользу», — сказал Госс.
В других областях внедрение agentic AI, вероятно, будет идти медленнее. Например, в строго регулируемых сферах, таких как finance и healthcare, к развертыванию агентов нужно подходить осторожно и выстраивать guardrails, чтобы снижать число hallucinations и ошибок.
Кроме того, агенты в масштабе, который видит Gartner, должны будут работать с uptime 100%, как серверы. Из-за этого компаниям, вероятно, придется обеспечивать надежность агентов, распределяя их между несколькими моделями и аппаратными ресурсами, сказал Госс.
Слишком высокая нагрузка иногда заставляла такие компании, как Anthropic и OpenAI, закрывать доступ к large language models (LLMs), что подрывало надежность AI-сервисов внутри компаний.
ИТ-руководители уже сейчас могут многое сделать для подготовки к успешным внедрениям, сказал Госс: например, санкционировать использование агентов и заранее разрешать их развертывание. «Если просто блокировать всех агентов, сотрудники, скорее всего, обойдут ваши ограничения. Они могут использовать несанкционированные инструменты, иначе известные как shadow AI, и я считаю, что это более высокий риск», — сказал он.
Лицам, принимающим решения, нужно будет сдерживать AI agent sprawl и выстраивать правильные механизмы контроля для управления ими. «Если у вас нет никакой видимости того, где они используются, это огромный риск для организации», — сказал Госс.
Плохое управление также может оставить бреши, из-за которых ломаются процессы или возникают уязвимости безопасности.
По мере того как AI автоматизирует унаследованные бизнес-процессы, для агентов придется разрабатывать новые процессы. «Я не думаю, что хорошая идея — сказать: “Вот процесс, который мы уже делали, давайте просто налепим поверх него агента и посмотрим, что получится”. Проектирование процессов и agentic AI должны идти рука об руку», — сказал Госс.
Он также утверждал, что компании должны быть готовы к тому, что некоторые agentic AI-инструменты будут давать сбои, даже если меры защиты уже внедрены для снижения рисков. «В каком-то смысле это нормально, потому что нам нужно понять, где эти инструменты могут помогать, а где — нет», — сказал Госс.
Материал — перевод статьи с английского.