Спонсорский материал
В партнерстве с Microsoft
Корпоративные инвестиции в ИИ стремительно растут. Gartner называет 2026 год «переломным» для организаций, которым предстоит согласовать свои ИИ-проекты со стратегическими бизнес-целями. По мере того как давление с требованием доказать ROI усиливается, руководители и технологические лидеры обращаются к агентному ИИ, чтобы получить измеримые финансовые результаты, к которым стремятся их компании.
Особые возможности для ИИ-агентов открываются в технологической функции: по данным McKinsey, к 2030 году затраты на ИТ-инфраструктуру могут вырасти в два-три раза, даже при неизменных бюджетах. И за последние 18 месяцев технологические команды — инженеры, разработчики, архитекторы и другие специалисты, которые строят, развертывают и постоянно улучшают инфраструктуру и приложения своих организаций, — уже активно используют агентов.
Главное обещание агентов — не просто автоматизировать задачи, а управлять и координировать целые рабочие процессы, достигая бизнес-целей так, чтобы люди и агенты работали вместе. Учитывая риски, связанные с автоматизированным принятием решений, команды не могут делегировать агентам работу без уверенности в том, что они полностью способны выполнить задачу, и сделают это безопасно, надежно и защищенно.
Наше исследование показывает, что среди технологических экспертов команды чрезвычайно уверены в использовании агентного ИИ для значительной части задач в области ИИ, данных и облачных решений.
Снижение готовности к использованию агентов связано в основном с недостатком бизнес-контекста, который предоставляется агентным системам. Чем сложнее задача, тем больше способностей к рассуждению требуется агенту и тем больше ему нужен бизнес-контекст. Возможности генерации такого контекста для агентов пока находятся на ранней стадии развития, особенно в ситуациях, когда корпоративные данные трудно собрать и подключить к жизненному циклу агента с той скоростью и качеством, которые нужны разработчикам и руководителям. Человеческий надзор — ключевой фактор успеха при внедрении агентного ИИ.
Понимая, что технологические команды находятся в решающей позиции для руководства этой трансформацией, опрошенные нами эксперты ожидают, что уверенность в агентах будет расти по мере углубления опыта работы с ними и созревания бизнес-среды. «Когда мы проектируем агентов так, чтобы они действовали в тех же операционных границах, системах идентификации и моделях управления, которые команды уже используют, они начинают вести себя больше как системы, которым организации уже доверяют», — говорит Джереми Уинтер, корпоративный вице-президент и главный директор по продуктам платформы Microsoft Azure.
Этот отчет, основанный на опросе 300 мировых технологических экспертов, ранжирует 101 задачу в рабочих процессах ИИ, данных и облачных решений по степени уверенности респондентов в том, что агенты могут действовать от их имени. В нем также рассматривается, как технологические команды видят возможности и проблемы, связанные с агентным ИИ, а также потенциал технологии для развития их карьеры.
Ключевые выводы отчета:
Уверенность в агентах резко растет для измеримых задач и усиливается в областях, требующих сложных суждений. Технологические эксперты в подавляющем большинстве считают, что агенты помогают в повседневной работе: оптимизируют процессы, повышают производительность и сокращают повторяющиеся задачи. Наибольшая уверенность — в таких процессах, как генерация отчетов и шаблонного кода, при этом очевидные возможности открываются там, где задачи включают многоэтапные рабочие процессы и продвинутые рассуждения для принятия решений.
Рабочие процессы с данными — прорывная область. Технические команды больше всего доверяют агентам там, где структура может обеспечить надежную основу для решений. Это включает такие области, как мониторинг качества данных, обнаружение аномалий в визуализации, мониторинг потоков данных в реальном времени и профилирование данных. Именно здесь эксперты предметной области, находящиеся ближе всего к точке генерации данных, могут предоставить контекст, позволяющий агентам действовать и выдавать надежные результаты.
Прочитайте блог Microsoft Cloud от Аманды Сильвер, корпоративного вице-президента Microsoft 365 Core и Work IQ, в котором подчеркивается важность сохранения человека в цикле и то, как системное мышление продвигает карьеру. А для более глубокого погружения в работу с данными как прорывной вариант использования агентов ознакомьтесь с блогом Fabric, где выступает Ким Манис, корпоративный вице-президент по продуктам Microsoft Fabric.
Этот контент был создан Insights — подразделением настраиваемого контента MIT Technology Review. Он не был написан редакцией MIT Technology Review. Он был исследован, разработан и написан людьми: писателями, редакторами, аналитиками и иллюстраторами. Это включает написание опросов и сбор данных для опросов. Использование ИИ-инструментов, если таковое имело место, было ограничено вспомогательными производственными процессами, прошедшими тщательную человеческую проверку.
Deep Dive
Искусственный интеллект
Новая американская сотовая сеть для христиан нацелена блокировать порнографию и контент, связанный с гендером
Запускаемая на следующей неделе в сети T-Mobile, эта тарифная программа применяет радикальный подход к онлайн-безопасности.
Стартап утверждает, что преодолел узкое место, сдерживающее LLM
Компания Subquadratic теперь раскрыла больше деталей о своей новой модели. Но некоторые по-прежнему настроены скептически.
Musk против Altman: неделя 1 — Илон Маск заявил, что его обманули, предупредил, что ИИ может убить всех нас, и признал, что xAI дистиллирует модели OpenAI
Маск сохранял спокойствие, а адвокат OpenAI буквально засыпал его острыми вопросами о мотивах подачи иска против компании.
Оставайтесь на связи
Получайте последние новости от
MIT Technology Review
Откройте для себя специальные предложения, главные истории, предстоящие события и многое другое.