Российский бизнес готов к ИИ, но не к агентам Большие языковые модели уже используют или пилотируют 86% крупных российских компаний. Автономные агенты работают в промышленной эксплуатации лишь у 8%, мультиагентные системы — тоже у 8%. Сегодня на IT Elements директор по маркетингу и работе с партнёрами «Инфосистемы Джет» Денис Гасилин представил исследование ИИ-зрелости российского бизнеса, проведённое вместе со Smart Ranking. Авторы опросили 52 крупные компании с общей численностью около 450 тысяч сотрудников, провели семь глубинных интервью и оценили участников примерно по 40 параметрам. С обычным генеративным ИИ крупный бизнес стадию знакомства уже прошёл. Из 86% компаний, работающих с LLM, 40% пока проводят пилоты, а 46% уже вывели решения в рабочий контур. По словам Гасилина, внутри самой «Инфосистемы Джет» потребление токенов с начала года выросло в четыре-пять раз. Чем самостоятельнее становится система, тем сильнее сужается воронка. С полуавтономными агентами, которым человек ставит задачу и проверяет результат, работают 59% компаний: 44% пилотируют их и 15% используют в промышленной эксплуатации. Автономными агентами занимаются 25% опрошенных, до рабочего контура дошли 8%. Для мультиагентных систем, где несколько агентов распределяют между собой роли и задачи, показатели составляют 23% и 8%. При этом интерес смещается именно к более сложным системам. 63% компаний изучают автономных агентов, 62% — мультиагентные решения, почти половина собирается увеличить инвестиции в ИИ. Получается довольно бодрая исследовательская активность при весьма осторожном доступе в прод. Мы часто говорим о том, почему агентам нужна подготовленная платформа данных. Исследование показывает масштаб проблемы: 44% компаний отказываются от внедрения агентов из-за незрелых процессов, данных и интеграций. По оценке директора по разработке и внедрению ПО «Инфосистемы Джет» Максима Андрианова, без такой подготовки ИИ способен автоматизировать не более 5% процессов. После пилота меняется только порядок проблем. 46% компаний не видят устойчивого экономического эффекта, по 40% не могут масштабировать решение из-за отсутствия владельца продукта или процесса и нестабильного качества, включая галлюцинации. Сложности интеграции с существующими ИТ-системами и требования безопасности останавливают ещё по 25%. Лучше всего ИИ приживается там, где процесс уже оцифрован, регулярно повторяется, а результат легко проверить. Поэтому его применяют 75% среди опрошенных контакт-центров и служб поддержки, 63% аналитических подразделений и 60% ИТ-служб и сервис-десков. Но этим ИИ-интеграция в бизнесе ограничиваться конечно не должна. @anti_agi