Как быстро ИИ заменит всех на работе? Точно не завтра..
Fujitsu Research (За авторством Harsh Vishwakarma, Ankush Agarwal, Ojas Patil, Chaitanya Devaguptapu, Mahesh Chandran от 31 октября 2025 года) провела эксперимент и выяснила: он пока даже письмо менеджеру нормально отправить не может.
Команда построила виртуальную компанию с HR, почтой, GitHub, CRM и всеми радостями бизнес процессов. Затем дала агентам 500 задач, как будто это запросы от реальных сотрудников.
Результат такой, даже лучшие модели проваливают более половины заданий. Почему? Потому что корпоративный мир - это не просто информация. Это структура, иерархия и правила. ИИ может знать всё - но не понимать, кто, что и когда может делать.
ИИ - как стажёр, который читал про работу в вики. Он знает слова, но не понимает логику.
Еще один интересный факт: небольшие модели, обученные на качественных данных, почти не уступают гигантам. Значит, будущее — не за облачными моделями, а за небольшими и специально обученными. Это не удивительно, бизнес любит закрытый контур, контроль и четкое понимание расходов на инфраструктуру на годы вперед.
Человек справляется с теми же заданиями в 70% случаев — но тратит на это в 10 раз больше времени. ИИ быстр, но часто ошибается: выбирает не те инструменты, галлюцинирует или не доходит до финального шага. Иными словами, он не понимает контекста, а просто следует шаблону. Так что да, ИИ быстрее ошибается.
Мы прочно вошли в десятилетие ИИ-агентов. У агентов столько проблем, что мы 10 лет будем их решать. И пока они не понимают, как устроены компании изнутри, им нельзя доверять даже простые операции.
Если ты интересуешься исследованиями в области ИИ присоединяйся к нашему сообществу!