Когда ИИ станет ругательством?

почему GenAI разочаровывает, а восторг от Agentic AI не продлится более года

Сегодня в бизнес-среде всё реже задают вопрос: "что у вас с ИИ?", и всё чаще с иронией спрашивают: "это опять этот ChatGPT?" Так начинается трансформация ИИ из мантры в раздражитель. Но на смену усталости приходит новый экстаз в виде Agentic AI. Стоит ли ему верить?

GenAI: вчерашняя мечта, сегодняшняя головная боль

За последние два года мир прошёл путь от восторга до раздражения. Генеративный ИИ, ещё недавно казавшийся универсальным помощником, оказался сложен в интеграции и ограничен в реальной пользе. Несмотря на масштабные инвестиции и амбициозные пилоты, более 40% GenAI-проектов не доходят до стадии масштабирования. Часто они заканчиваются на этапе концепта, не принеся заявленной ценности.

Причина не в технологиях, а в подходе. GenAI воспринимался как волшебная палочка, но в реальности он требует перестройки бизнес-процессов, нового интерфейса управления знаниями и постоянной перепроверки результатов. Даже при кажущейся эффективности возникают парадоксы: автоматизированные тексты требуют двойной редакторской вычитки, автоматизация FAQ вызывает больше вопросов, чем закрывает.

В крупных компаниях начинается пересмотр стратегии. Там, где ещё год назад хвастались запуском GPT-интеграции, сегодня сдержанно молчат. Вместо ROI - репутационные риски и обесцененное доверие к самим терминам «ИИ» и «генерация».

Agentic AI: новая волна, старые механизмы

И вот, на смену GenAI в повестке появляется Agentic AI. Речь идёт об автономных и полуавтономных системах, которые не просто обрабатывают текст, но берут на себя роль: выполняют задачи, запускают цепочки действий, принимают решения. Агент это уже не генератор, а игрок в операционной системе бизнеса.

Этот подход обещает вторую волну автоматизации. Крупные компании запускают платформы, стартапы получают инвестиции, аналитики говорят о начале новой парадигмы. Вендоры делают ставку на "агентов" как на универсальный интерфейс к любой функции: от закупок до DevOps, от маркетинга до клиентской поддержки.

Но здесь повторяется старая история. Системы не готовы. Большинство компаний не имеют ни зрелых данных, ни архитектуры доверия, ни механизмов контроля за действиями агентов. Уже есть случаи, когда внедрение агентных систем приводило к ошибкам в закупках, сбоям в логике процессов, росту рисков. Вопросы юридической ответственности за действия ИИ-агента пока остаются без ответа.

Agentic AI находится на пике ожиданий. Именно в этот момент чаще всего и начинаются разочарования.

ИИ это не решение. Это структура управления

Ключевая ошибка рынка - воспринимать ИИ как продукт. GenAI, Agentic AI, любой другой формат, это не инструмент, это компонент системы. Без общей архитектуры даже самый мощный ИИ превращается в красивый, но бесполезный модуль.

Сегодня выигрывают не те, кто внедряет очередного агента, а те, кто строит структуру. GenAI становится фронтом общения и работы с данными. Agentic AI - механизмом исполнения. Но они эффективны только в связке с AI Governance, системой доверия, контроля и принятия решений. Composite AI обеспечивает многослойную интеллектуальную логику, связывая правила, модели и аналитику. А фундаментом всей архитектуры остаются данные.

ИИ требует подхода уровня Генерального штаба. Это не задача ИТ-департамента - это стратегическая игра.

Что говорит рынок и куда всё идёт

По данным Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025, GenAI перешёл в стадию разочарования. Агентные технологии на пике. Мы видим классический цикл: эйфория сменяется вопросами, затем начинается снижение интереса. Через год слово "агент" будет восприниматься с такой же усталостью, как сейчас "генеративность".

Но вместо того, чтобы следовать за модой, стоит задать себе другой вопрос: какую структуру мы строим, какую власть проектируем, какую систему управления создаём?

Рекомендации для CEO и C-Level

Прежде всего, откажитесь от подхода "внедрим и посмотрим". Не стоит гоняться за новыми словами, нужно видеть архитектуру целиком. Оцените, готовы ли вы по-настоящему к ИИ: есть ли инфраструктура данных, механизмы контроля, обученная команда, чёткая оценка эффекта. Не верьте в «возможную экономию», считайте конкретный прирост.

Стройте стек ИИ как систему власти, где каждый уровень подчинён общей стратегии: от данных -> к ролям, от интерфейса -> к действию, от эксперимента -> к системности. И главное: выделите в компании точку, ответственную не за внедрение ИИ, а за проектирование будущего с его участием.

ИИ это не про технологии. Это про структуру управления вниманием, знаниями и действиями в бизнесе. Кто это поймёт, не просто выживет, а вырастет. Остальные останутся обсуждать, почему "опять не сработало".