Более 40% ныне существующих ИИ‑проектов будут заброшены к 2027 году, говорилось в исследовании компании Gartner, опубликованном в июне. Аналитическое агентство S&P Global Market Intelligence подтвердило выводы Gartner: по данным компании, в 2025 году провалилось 42% инициатив в сфере ИИ, в то время как в 2024-м этот показатель составлял 17%, пишет Techolution.
Аналитики Gartner утверждают, что автономные ИИ‑агенты провалятся не из‑за слабых алгоритмов, а из‑за несовместимости с устаревшей IT‑инфраструктурой. В S&P Global говорят, что ИИ запускают в среду, которую он не могут изменить ни вмешательством, ни наблюдением. В итоге только 35% многоходовых задач ИИ‑агенты выполняют успешно, а в одноходовых задачах этот показатель составляет около 58%.
Для эффективной работы автономно работающих ИИ‑агентов необходима инфраструктура: крупномодульные архитектуры, оперативный доступ к данным, интерфейсы в режиме реального времени, современные методы безопасности и наблюдения. Однако компании фактически используют таких агентов в системах, которые были разработаны в том числе десятки лет назад.
Так, Techolution пишет, что проблемой выступают, например, устаревшие платформы — AS/400, IBM z14, SAP ECC. Они работают по принципу «пакетной обработки» — то есть, реагируют на запросы не сразу, а с задержкой. В результате ИИ‑агенты не могут вмешиваться в их работу, чтобы что‑либо исправить, на выходе не предоставляя значимых результатов.
Другой проблемой аналитики называют отсутствие в системах компаний современных интерфейсов для подключения, например, REST, SDK и безопасные каналы связи. В старых системах зачастую используются форматы вроде SOAP или XML, которые могут стоять за сложными настройками безопасности или быть доступны только внутри локальной сети, что приводит к полной изоляции от ИИ‑агентов.
Кроме того, во многих старых системах бизнес‑процессы запрограммированы в виде нагромождения старых скриптов без документации. ИИ‑агенты не могут в них разобраться, что означает, что у них нет возможности безопасно вмешиваться в процессы и что‑либо в них менять.
По всем этим причинам, а также из‑за нежелания компаний оперативно обновлять архитектуру и процессы, ИИ‑агенты испытывают проблемы — им не хватает гибкости в корпоративных системах. Поэтому эксперты Gartner предлагают следующие шаги:
Проведение аудитов инфраструктуры на предмет готовности к внедрению ИИ‑агентов. Techolution пишет, что такие аудиты позволят выяснить, какие слои системы готовы к работе с ИИ, и где именно агенты будут бесполезны.
Старт с модульных пилотных проектов вместо единовременного запуска ИИ‑агентов во всей системе. Например, будет полезно сначала запустить ИИ в логистику, внутренние операции или обработку заявок, где уже есть автоматизация или API, считают эксперты.
Оркестровка мульти‑агентов. Аналитики предлагают создавать рабочие ИИ‑цепочки, разбивая процесс на независимые друг от друга задачи, подготавливая систему к полноценному внедрению ИИ‑агентов.
Целенаправленная модернизация. Для полноценной работы необходимы точечные обновления: переход к компонентной архитектуре, настройка современных способов аутентификации, установка инструментов наблюдения или контроля, обеспечение работы в режиме реального времени.
