Искусственный интеллект уже изменил способы анализа данных, автоматизации бизнес-процессов и взаимодействия с клиентами. Но наступает новая фаза, которая выходит дальше всего, что большинство организаций реализовали до сих пор.
Агентический ИИ означает системы, способные планировать, инициировать действия и выполнять задачи с определенной автономией. Вместо ожидания инструкций эти системы могут контролировать условия, принимать решения и координировать работу между функциями в реальном времени. Например, в сфере коммерции одна агентическая система может отслеживать запасы, запускать их пополнение, корректировать цены и маршрутизировать утверждения без участия человека на каждом этапе процесса.
Для инвесторов и операторов вопрос уже не в том, произойдет ли этот переход. А в том, готовы ли их организации заполучить его, когда это произойдет. Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года в 40% предприятий будут использоваться специализированные задачи агентов ИИ, что против 5% в 2025 году.
Почему агентический ИИ отличается от автоматизации, которую уже используют компании
Традиционный ИИ в основном реактивен. Он классифицирует, предсказывает и рекомендует. Агентический ИИ вносит что-то другое: системы, которые могут инициировать и координировать, а не только реагировать.
Это различие имеет большое значение. Большинство компаний сегодня используют ИИ как слой поверх существующих рабочих процессов. Агентические системы, напротив, могут управлять рабочими процессами от начала до конца. Они сокращают количество передач, уменьшают сроки выполнения и обеспечивают более последовательные результаты в масштабе.
Еще акции ИИ:
Morgan Stanley устанавливает потрясающую целевую цену для Micron после мероприятия
Bank of America обновляет прогноз по акциям Palantir после закрытого совещания
Morgan Stanley снижает впечатляющую целевую цену для Broadcom
Но большинство организаций пока не находятся на этом уровне. Хотя почти две трети экспериментируют с агентами ИИ, меньше чем у четверти получилось успешно масштабировать их в производство, по данным McKinsey. Технологии развиваются быстро, но разрыв между проведением пилотных проектов и интеграцией агентического ИИ в повседневные операции остается значительным. Его уменьшение зависит не столько от самого ИИ, сколько от того, что находится под ним.
Этап, который большинство компаний пропускают перед внедрением ИИ
Обсуждение вокруг агентического ИИ часто сосредотачивается на возможностях. Что может технология? Насколько быстро она может действовать? Но практики, которые внедрили ИИ в сложные коммерческие среды, говорят, что более важный вопрос заключается в том, готова ли организация принять его.
Этот разрыв в готовности уже измерим. Многие компании по-прежнему используют фрагментированные системы с перекрывающимися обязанностями и неясной собственностью данных. В такой среде даже продвинутый ИИ будет испытывать затруднения в достижении результатов.
"Прежде чем добавлять новые инструменты или ИИ, полезно провести аудит ваших систем и решить, какая система владеет какими данными. Например, какая система управляет данными о продукции и запасах, какая обрабатывает данные о клиентах и заказах, и какая обеспечивает опыт клиента," - сказал Джари Картер, соучредитель и главный коммерческий директор в OroCommerce, TheStreet. "Как только эти роли станут ясными, вы сможете объединить стек технологий, чтобы оптимизировать ваши операции. Это мощное упражнение, чтобы убедиться, что технология работает для вас эффективно".
Эта видимость операционной ясности делает ИИ более легким для внедрения. Это устраняет трение, замедляющее рост в первую очередь, сокращая время на запуск нового портала или расширение на новый рынок с месяцев до недель. У ИИ тогда есть чистая основа для работы, а не наследует хаос запутанного стека.
Для инвесторов, оценивающих готовность к ИИ, это сигнал, который стоит наблюдать. Компании, оптимизирующие свои системы и улучшающие управление данными, лучше всего подготовлены для пользования преимуществами агентического ИИ, чем те, кто наслоил новые инструменты на фрагментированную базу.
Почему управление сделает победителей
Одной из определяющих черт эпохи агентического ИИ является важность барьеров. Системы, способные действовать автономно, вносят новые риски, от непреднамеренных решений до нарушений в области соответствия. Организации, которые достигнут успеха, не обязательно будут теми, у кого самый мощный ИИ. Это будут те, кто внедрит его с дисциплиной.
"Успешные внедрения ИИ устанавливают четкие барьеры и конкретную задачу, сохраняя тщательный контроль и возможность аудита его вывода," - сказал Картер TheStreet. "Инновации происходят быстрее, когда выполнение прозрачно. Без четких границ и параметров для управления потоком, вы остаетесь с лужей, а не рекой".
Эта точка зрения подтверждается на корпоративном уровне. "Управление будет интегрировано в каждую часть продукта, а не просто пристыковано в конце," - сказал Рави Кришнамурти, вице-президент платформ ИИ в ServiceNow. "Продукты, которые воплощают этот принцип, выиграют у конкурентов в принятии клиентов и доставке ценности".
Это противопоставляется инстинкту действовать быстро и экспериментировать широко. Но он указывает на реальный сигнал: принятие ИИ в Западной Европе, где регулирование правительства налагает более четкие правила на внедрение, в некотором смысле опережает принятие в США. Оказывается, структура может ускорить, а не замедлить прогресс.
Это также соответствует глобальной тенденции регулирования. Компании, которые внедряют управление в свои программы ИИ сегодня, опережают требования, а не пытаются догнать.
Как будет происходить переход к агентическому ИИ на самом деле
Несмотря на возбуждение вокруг полностью автономных систем, большинство организаций доберется до этого поэтапно. Deloitte отмечает, что организации должны принять поэтапный подход к агентификации, сбалансировав постепенное внедрение с смелым экспериментированием. Путь обычно следует узнаваемому образцу.
Три фазы принятия агентического ИИ:
Фаза первая: ИИ дополняет существующие рабочие процессы, обрабатывая повторяющиеся задачи и поддерживая принятие решений без изменения ответственности
Фаза вторая: ИИ начинает координировать многократные процессы, соединяя данные и действия между отделами с меньшим человеческим вмешательством на каждом этапе
Фаза третья: Агенты ИИ выполняют сложные стратегии независимо в определенных ограничениях, при этом люди сохраняют контроль за результатами, а не за вводом
Темп этого прогресса будет различаться в зависимости от отрасли, уровня риска и того, насколько хорошо компании подготовили почву. В коммерции B2B, где отношения и доверие являются двигателями долгосрочного бизнеса, переход, скорее всего, будет постепенным по своему характеру. Ставки на то, чтобы сделать ошибку в принятии цены или в переговорах с поставщиком, достаточно высоки, чтобы полная автономия оставалась ограниченной на некоторое время.
Компании, которые сделают это правильно, получат реальное преимущество
Агентический ИИ перемещает ИИ из роли поддерживающего инструмента в активного участника выполнения бизнеса. Это значительное изменение, и конкурентные последствия реальны. Компании, которые научатся сбалансировать возможности с контролем, разблокируют эффективность, которую сложно воспроизвести для медленно движущихся конкурентов.
Но технология сама по себе не станет различителем. Победят организации, которые сделали менее гламурную работу в первую очередь: очистили свои системы, уточнили владение и построили системы управления, позволяющие ИИ работать надежно в масштабе.
В этом смысле восхождение агентического ИИ - это не столько технологическая история, сколько операционная. Компании, лучше всего подготовленные к этому, - те, которые уже решили управлять себя дисциплинированно.
Похожее: Гендиректор Uber говорит, что другие руководители врут о ИИ
Этот материал был опубликован TheStreet 25 марта 2026 года, где он впервые появился в разделе Технологии. Добавьте TheStreet в качестве предпочтительного источника, нажав здесь.
