Успех программной разработки ИИ и потребность в централизованном управлении
8 апреля 2026
Поделиться этой статьей:
Теги:
внедрениеагентный ИИуправлениеразработка программного обеспечения
Категории:
Инжиниринг данных & MLOpsСпециальные отчеты & серии
Опрос, проведенный OutSystems, Состояние разработки ИИ 2026 [email wall], утверждает, что ИИ перешел в раннюю производственную фазу для многих предприятий, главным образом внутри ИТ-функции.
Опрос был основан на ответах 1 879 ИТ-лидеров и предупреждает, что внедрение ИИ рискует опередить управление и интеграцию. Недостаток заключается в разрыве между тем, что ИТ-лидеры хотят поручить агентам, и тем, что их организации могут безопасно контролировать. Авторы отчета призывают компании заняться механизмами контроля или ограничителями для систем ИИ, а также подчеркивают важность интеграции новых ИИ-технологий в существующие платформы организации.
OutSystems сообщает, что 97% респондентов изучают ту или иную форму агентной стратегии, а 49% из них оценивают свои текущие возможности как «продвинутые» или «экспертные». Почти половина опрошенных говорит, что более половины проектов в области агентного ИИ перешли из пилота в производство, при этом индийские компании наиболее успешно внедряют эту технологию: 50% индийских компаний заявляют, что их ИИ-проекты успешны на 51–75%.
Компании рассматривают, где агенты должны быть развернуты в первую очередь и под какими ограничениями, но хотя «снижение затрат или повышение эффективности» — самый часто называемый ожидаемый эффект ИИ, лишь 22% назвали свои развертывания наиболее эффективными именно в этом отношении. Вместо этого наибольший рост эффективности в бизнесе был связан с обеспечением разработчиков программного обеспечения ИИ-инструментами, которые описываются как «поддерживаемые генеративным ИИ».
Географические и отраслевые данные отчета показывают, что переход к агентным рабочим процессам ИИ распределен неравномерно. Индия выделяется как рынок с самой высокой долей пользователей, считающих себя «экспертами», тогда как многие организации в Австралии, Бразилии, Германии, Нидерландах, Великобритании и США по-прежнему относят себя к пользователям среднего уровня. Франция и Германия наиболее скептически относятся к внедрению ИИ, при этом в Германии зафиксирована самая высокая доля руководителей, не использующих агентный ИИ в какой-либо форме.
Секторы и функции, в которые инвестируют в ИИ
Финансовые услуги и технологический сектор демонстрируют наибольший переход от пилота к производству, причем многие внедрения происходят в ключевых бизнес-функциях. Этот сектор можно считать имеющим наиболее четкую видимость пути от автоматизации к измеримым результатам в плане дохода. Практический вывод из результатов отчета для более медленно движущихся отраслей — копировать рабочие процессы внедрения, используемые финтех-индустрией: начинать с узких, высокообъемных процессов, где производительность можно измерить, а сбои — локализовать, и делать акцент на ИТ-функции.
Согласно опросу, разработка с поддержкой генеративного ИИ сегодня распространена в девяти из десяти стран, участвовавших в исследовании, наряду с традиционным кодированием, аутсорсинговой разработкой и кастомизацией SaaS. Это опровергает представление о том, что предприятия переходят к ИИ-нативному или полностью ИИ-стеку. На практике большинство организаций добавляют агентов и сгенерированный ИИ код поверх процессов, уже доказавших свою эффективность в их средах разработки.
Фрагментированные данные — не препятствие для прогресса ИИ
OutSystems выясняет, что 48% респондентов считают интеграцию с устаревшими системами наиболее важной возможностью, необходимой для расширения агентного ИИ, а 38% говорят, что именно устаревшие системы — главная причина, по которой проекты застревают между пилотом и производством. Из потенциальных барьеров для развития ИИ, предложенных участникам опроса, более 40% назвали наиболее проблемными сложности интеграции и фрагментацию устаревших систем.
Организациям, рассматривающим крупные программы очистки данных (которые многие поставщики ИИ приводят как причину, по которой развертывания не доходят до производства), возможно, стоит пересмотреть подход, следует из отчета. Авторы заявляют, что можно создавать агентов, которые хорошо работают в сложных средах данных, если одновременно с внедрением ИИ усиливаются управление и интеграция. В целом большинство отраслей выражают «умеренный уровень доверия» к агентному ИИ — около 50%, хотя ответы по различным бизнес-функциям не были отдельно выделены на графиках результатов опроса.
ИТ-операции и разработка ПО
Финансовая отдача проявляется в основном в самих ИТ-функциях. В отчете говорится, что наиболее изученные варианты использования — ИТ-операции, 55%, и анализ данных, 52%. Далее следует автоматизация рабочих процессов — 36%, затем клиентский опыт — 33%. По фактической окупаемости инвестиций лидируют ИТ-разработка и производительность с показателем 40%, опережая операционную эффективность, которая составляет 22%. Такое распределение предполагает, что первая устойчивая ценность агентного ИИ возникает внутри компании, за рабочими местами разработчиков, а не в ориентированных на клиента средах. Развертывания, ориентированные на клиентов, все же могут иметь смысл, но отчет показывает, что они требуют большего доверия к производительности системы, более сильных механизмов контроля, лучшей оркестрации и способности создавать надежные механизмы надзора.
Доверие к агентам, их контроль и управление
Однако доверие к агентному ИИ растет. OutSystems сообщает, что 73% респондентов выражают высокий или умеренный уровень доверия к тому, чтобы позволить агентам действовать автономно, что примерно на 10% выше по сравнению с аналогичным опросом, проведенным компанией в прошлом году. Доверие к коду или рабочим процессам, созданным сторонними ИИ-инструментами, немного ниже — 67%, что является существенным ростом по сравнению с показателем прошлого года, когда лишь 40% «в основном доверяли» генеративному ИИ писать код без помощи человека.
Лишь 36% респондентов заявляют, что у них есть централизованный подход к управлению ИИ, тогда как 64% говорят, что у них такой системы нет, а 41% полагаются на правила, внедряемые на уровне каждого проекта. Две трети говорят, что создание контрольных точек с участием человека технически сложно, потому что требует оркестрации, способной приостанавливать агентов — фактически внедряя ручное торможение в операции, которые могли бы быть полностью автономными.
Похоже, многие организации внедряют более слабые модели надзора, хотя неясно, является ли это результатом большего доверия к моделям или же бизнес-функции испытывают давление, требующее внедрять ИИ независимо от опасений по поводу безопасности или надежности. Если тенденция к ослаблению надзора продолжится, отмечают авторы отчета, внедрение агентного ИИ может продвигаться быстрее, чем методы подотчетности, которые многие считают важными.
Компании, которые хотят масштабировать агентов в регулируемых или критически важных для миссии средах, должны рассматривать оркестрацию и возможность аудита как часть продукта, говорится в результатах опроса. Когда проверки соответствия оценивают операции бизнеса, цепочки следов в виде файлов журналов и определенные обязанности считаются важными элементами любого развертывания агентного ИИ.
В отчете говорится, что 94% руководителей обеспокоены «расползанием ИИ», которое не определяется, но, вероятно, можно понять как отсутствие централизованной платформы управления, контролирующей все развертывания ИИ в компании. 39% очень или крайне обеспокоены этой проблемой, и лишь 12% в настоящее время используют централизованную платформу для контроля этого расползания.
Полный отчет опроса можно открыть здесь.
(Источник изображения: «Relax» от Koijots лицензировано по CC BY-SA 2.0. Чтобы ознакомиться с копией этой лицензии, посетите https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0)
Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая проходит в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится совместно с другими ведущими технологическими событиями. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.
AI News поддерживается TechForge Media. Ознакомьтесь с другими предстоящими корпоративными технологическими мероприятиями и вебинарами здесь.
Джо Грин — писатель, живущий в Бристоле, Великобритания. Он приобрел свой первый компьютер и модем dial-up в 1992 году и работает в технологической отрасли с 2000 года. Он пишет и ведет подкасты, специализируясь на open-source, сетевых технологиях, кибербезопасности, разработке программного обеспечения и конфиденциальности в интернете.
Похожие материалы
Открытый набор инструментов Microsoft защищает ИИ-агентов во время выполнения
8 апреля 2026
Asylon и Thrive Logic приближают физический ИИ к защите корпоративного периметра
7 апреля 2026
Boomi называет это «активацией данных» и говорит, что это недостающий шаг в каждом развертывании ИИ
7 апреля 2026
Отказ Anthropic вооружать ИИ — именно поэтому он нужен Великобритании
7 апреля 2026
Присоединяйтесь к нашему сообществу
Подпишитесь сейчас, чтобы получать весь наш премиальный контент и последние технологические новости прямо на вашу почту
Популярное
Бизнес-стратегия ИИ, Искусственный интеллект, Материалы, Финансовый ИИ, Мир труда
JPMorgan начинает отслеживать, как сотрудники используют ИИ на работе
5688 view(s)
ИИ в действии, Тенденции рынка ИИ, Искусственный интеллект, Избранные новости, Отношения человека и ИИ, Внутри ИИ, ИИ в производстве и инженерии, Физический ИИ
Google официально выходит на рынок промышленной робототехники с ИИ — и на этот раз это всерьез
4947 view(s)
ИИ и мы, Бизнес-стратегия ИИ, ИИ в действии, Материалы, Финансовый ИИ, Внутри ИИ, Мнение, Мир труда
Как ИИ улучшает управление корпоративным казначейством
4828 view(s)
ИИ и мы, Бизнес-стратегия ИИ, ИИ в действии, Тенденции рынка ИИ, Инжиниринг данных & MLOps, Избранные новости, Материалы, Финансовый ИИ, Управление, регулирование и политика, Как это работает, Отношения человека и ИИ, Инфраструктура и оборудование, Внутри ИИ, ИИ в производстве и инженерии, ИИ в розничной торговле и логистике, Мир труда
KPMG: внутри методички по ИИ-агентам, повышающим маржу предприятий
4385 view(s) Смотреть все 
Последние
7 апреля 2026
Boomi называет это «активацией данных» и говорит, что это недостающий шаг в каждом развертывании ИИ 
7 апреля 2026
Именно поэтому Великобритании нужен отказ Anthropic вооружать ИИ 
6 апреля 2026
По мере того как ИИ-агенты берут на себя больше задач, управление становится приоритетом 
Управление согласием на использование файлов cookie Мы используем технологии, такие как cookies, для хранения и/или доступа к информации об устройстве. Мы делаем это, чтобы улучшить опыт просмотра и показывать персонализированную рекламу. Согласие на использование этих технологий позволит нам обрабатывать данные, такие как поведение при просмотре или уникальные идентификаторы на этом сайте. Отказ от согласия или его отзыв может негативно повлиять на некоторые функции и возможности. Функциональные Функциональные Всегда активно Техническое хранение или доступ строго необходимы для законной цели обеспечения использования конкретной услуги, явно запрошенной подписчиком или пользователем, или исключительно для осуществления передачи сообщения через электронную коммуникационную сеть. Предпочтения Предпочтения Техническое хранение или доступ необходимы для законной цели хранения предпочтений, которые не запрошены подписчиком или пользователем. Статистика Статистика Техническое хранение или доступ, который используется исключительно в статистических целях. Техническое хранение или доступ, который используется исключительно в анонимных статистических целях. Без повестки, добровольного согласия со стороны вашего интернет-провайдера или дополнительных записей от третьей стороны информация, хранящаяся или полученная только для этой цели, обычно не может быть использована для вашей идентификации. Маркетинг Маркетинг Техническое хранение или доступ необходимы для создания профилей пользователей с целью отправки рекламы или для отслеживания пользователя на одном сайте или на нескольких сайтах в аналогичных маркетинговых целях.
- Управлять параметрами
- Управлять сервисами
- Управлять {vendor_count} поставщиками
- Подробнее об этих целях
Подписаться
Весь наш премиальный контент и последние технологические новости прямо в вашей почте
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: AI’s software development success and central management needs