5 системных барьеров при масштабировании ИИ-агентов

Корпоративные ИИ-пилоты часто успешно работают в тестовой среде, но сталкиваются с барьерами при масштабировании: от нелинейного роста расходов до размытия ответственности. Разбираем пять системных препятствий на пути к автономному ИИ и способы их преодоления.

Содержание:

• Барьер 1. Стоимость эксплуатации растёт при переходе от пилота к промышленному контуру
• Барьер 2. Данные и инфраструктура не готовы к рабочей нагрузке и интеграции
• Барьер 3. Рост автономности ИИ опережает системы контроля
• Барьер 4. Внедрение ИИ идёт без перестройки сквозных бизнес-процессов
• Барьер 5. Отсутствует единая система управления ИИ-проектами
• Резюме: чек-лист готовности к масштабированию
• Главное по тексту

Барьер 1. Стоимость эксплуатации растёт при переходе от пилота к промышленному контуру

На этапе пилота нейросеть работает в изолированном контуре на специально подготовленных данных, а проектная команда вручную отслеживает и корректирует результаты. При реальном внедрении в бизнес-процессы архитектура агентной системы усложняется и требует нелинейного увеличения вычислительных мощностей.

ИИ-технологии прошли путь от простых чат-ботов со строго заданными скриптами до умных ассистентов, умеющих вести диалог и генерировать тексты. Появление автономных ИИ-агентов — следующий шаг этой эволюции. В отличие от обычного ИИ-помощника, который выдаёт разовый ответ на запрос, агент получает конечную цель и сам решает, как её достичь. Он строит цепочку действий, обращается к внутренним базам данных и запускает нужные сервисы. Из-за множества промежуточных шагов и проверок на одну задачу тратится в 5–30 раз больше токенов, чем на простой диалог с нейросетью. По прогнозам аналитиков, к 2028 году расходы на эксплуатацию агентных систем могут вырасти в 5 раз по сравнению с 2025 годом.

Согласно исследованию State of FinOps 2026, в числе ключевых проблем при управлении бюджетами на ИИ компании называют непредсказуемость затрат на инфраструктуру, сложность распределения расходов между внутренними заказчиками и дефицит компетенций по финансовой оптимизации.

Главные вызовы при управлении затратами на ИИ

Источник: State of FinOps 2026

Как преодолеть барьер

Для успешного перехода к промышленной эксплуатации бизнесу необходимо сместить фокус с оценки стоимости отдельного запроса к ИИ на расчёт полной стоимости владения решением (Total Cost of Ownership, ТСО).

• Назначать владельца результата: до старта зафиксировать бизнес-цель и определить руководителя, отвечающего за окупаемость проекта.
• Фиксировать базовые показатели: измерить метрики процесса «как есть» до внедрения, чтобы объективно считать ROI (от англ. return on investment — «коэффициент окупаемости инвестиций»).
• Рассчитывать полную стоимость владения (TCO): учитывать в затратах не только лицензии и мощности, но и интеграции, контроль качества и исправление ошибок ИИ.
• Задавать порог масштабирования: заранее определить минимальный экономический эффект, необходимый для развёртывания проекта на всю компанию.
• Внедрять поэтапное финансирование: выделять бюджеты частями с переоценкой целесообразности после каждого этапа.

Барьер 2. Данные и инфраструктура не готовы к рабочей нагрузке и интеграции

В исследованиях международного рынка компании регулярно называют неготовность данных главным препятствием для масштабирования генеративного ИИ. Российская практика подтверждает эту тенденцию: по данным Cnews, анализ данных на основе ИИ тестируют около 44% компаний. При этом треть организаций сомневается в качестве собственных данных, а более 60% признают, что именно управление данными и их чистота определяют успех ИИ-инициатив.

Суть проблемы — в непригодности информации для бесшовной работы алгоритмов. В корпоративном контуре сведения фрагментированы: они хранятся в базах данных, электронных таблицах, документах, сканах, переписке. Для агента любой документ перестаёт быть статичным файлом, он извлекает смысловые блоки, таблицы и контекст, которые должны сохранять связь с первоисточником. Если алгоритм обратится к устаревшему или неполному фрагменту, итоговое бизнес-решение окажется ошибочным.

Дополнительное узкое место — программные интерфейсы (application programming interface, API), связывающие ИИ с корпоративными системами. Если API не стандартизированы или не рассчитаны на интенсивный обмен информацией, интеграционный контур становится причиной сбоев. Недостаточную готовность своей ИТ-инфраструктуры отмечают 43% российских компаний.

Как преодолеть барьер

Масштабирование требует системных инвестиций в качество данных и подготовку связей между ними. Неструктурированную информацию (договоры, письма, инструкции) необходимо соотносить с ключевыми объектами бизнеса: клиентами, продуктами, транзакциями и внутренними регламентами.

Перед выходом в промышленный контур нужно проверить систему по следующим направлениям:

• источники и их полнота — определить размещение данных, их актуальность и допустимую погрешность для бизнес-сценария;
• контекстные связи — привязать разрозненные файлы и документы к конкретным клиентам, контрактам и операциям;
• готовность API — проверить права доступа и способность интерфейсов держать пиковые нагрузки;
• отказоустойчивость — подготовить резервный сценарий на случай недоступности данных, ошибок или устаревания информации.

Барьер 3. Рост автономности ИИ опережает системы контроля

Агентные системы кардинально меняют подход к корпоративному контролю. ИИ перестаёт быть строго регламентированной программой, выполняющей заданный алгоритм. Он самостоятельно выбирает последовательность шагов, комбинирует инструменты и адаптирует план действий по ходу решения задачи. Традиционные механизмы надзора, рассчитанные на предсказуемые сценарии и ручное утверждение каждого шага, теряют эффективность. Агент принимает и исполняет решения быстрее, чем человек успевает их проанализировать.

Вместе с автономностью меняется и цена ошибки. Если обычный ИИ-ассистент выдаёт неверный ответ, ошибка остаётся на уровне информации. Автономный агент способен превратить галлюцинацию в действие: скорректировать записи в базе, сформировать финансовый документ, запустить сторонний сервис или принять ошибочное управленческое решение. В системах из нескольких агентов этот риск множится, так как алгоритмы передают результаты друг другу без промежуточной проверки человеком.

Главное отличие агентного ИИ от классической автоматизации — его недетерминированность: система может выдавать разный результат при одинаковых вводных данных. Это свойство снижает доверие топ-менеджмента и выступает психологическим и регуляторным барьером.

Согласно опросу CNews Analytics, около половины представителей бизнеса ожидают массового внедрения мультиагентных систем ИИ-помощников в 2027–2028 году, при этом 52% респондентов считают, что в ближайшем будущем ИИ-ассистенты не будут принимать решения самостоятельно из-за риска галлюцинаций, ошибок интерпретации и необходимости обязательного участия человека в контуре принятия решений (human-in-the-loop).

Как преодолеть барьер

Чтобы сохранить управляемость при масштабировании ИИ-агентов, стоит внедрить 5 правил контроля, а также перекрёстную проверку специализированными алгоритмами-наблюдателями.

1. Разделить действия по уровню риска: распределить операции на автономные (с низким риском), с пост-проверкой (со средним риском) и с обязательным утверждением человеком (с высоким риском).
2. Разграничить права доступа: зафиксировать минимально необходимые полномочия — от чтения данных до права на исполнение.
3. Внедрить сквозное логирование: фиксировать все промежуточные шаги, вводные данные и ход рассуждений агента для аудита.
4. Запрограммировать триггеры остановки: настроить автоматическую блокировку при аномальных объёмах операций, частых ошибках или вызовах неавторизованных инструментов.
5. Динамически пересматривать автономность: расширять полномочия ИИ при стабильной работе или урезать их при изменении данных и процессов.

Барьер 4. Внедрение ИИ идёт без перестройки сквозных бизнес-процессов

Многие компании совершают типовую ошибку: внедряют ИИ для автоматизации точечных операций внутри существующей структуры, вместо того чтобы перестроить процесс целиком. Это даёт локальный прирост скорости на отдельных участках, но не приводит к принципиальному рывку в производительности. По данным McKinsey, среди организаций, получающих наибольшую финансовую отдачу от ИИ, почти три четверти полностью пересмотрели свои сквозные рабочие процессы.

Причина кроется в том, что большинство операционных регламентов создавалось до появления генеративных технологий. Исследования Deloitte показывают, что 84% международных компаний до сих пор не адаптировали функциональные обязанности сотрудников под новые возможности алгоритмов. В то же время 36% организаций рассчитывают в ближайшем будущем полностью автоматизировать не менее 10% рабочих мест. Этот разрыв говорит о том, что технология внедряется быстрее, чем меняется организация труда.

Российская практика демонстрирует схожую картину. Анализ отечественных ИИ-проектов, проведённый компанией «Яков и Партнёры», показал: лишь 4 из 22 публичных кейсов достигли уровня сквозного выполнения процесса с минимальным участием человека. Подавляющее большинство решений пока заменяет отдельные ручные действия, но не меняет контур процесса в целом.

Как преодолеть барьер

Компаниям необходима системная работа по адаптации процессов под совместную работу ИИ-агентов и людей. Эту задачу выполняют «переводчики бизнес-процессов» (business translators) — методологи и эксперты по трансформации, помогающие перевести технологические возможности на язык операционных изменений.

Перевести процессы для ИИ — значит «нарисовать» две версии: AS-IS («как есть») и TO-BE («как будет с ИИ»). Проектируя процесс «как будет с ИИ», зафиксируйте в регламентах:

• разделение ролей — чётко очертите, какие задачи агент решает полностью самостоятельно, а какие остаются в зоне ответственности человека;
• точки передачи работы — опишите, как именно данные и промежуточные результаты передаются от алгоритма сотруднику и обратно;
• новые функции персонала — перенаправьте высвободившийся ресурс сотрудников на контроль качества, работу с нестандартными ситуациями и постановку задач алгоритмам;
• персональная ответственность — закрепите конкретного руководителя в качестве владельца итогового результата, даже если львиная доля операций выполняется искусственным интеллектом.

Барьер 5. Отсутствует единая система управления ИИ-проектами

Когда подразделения компании запускают ИИ-решения для локальных задач, возникает хаос: изолированные сервисы множатся бесконтрольно. Аналитики Gartner называют этот феномен «разрастание агентов» (agent sprawl) и прогнозируют, что к 2028 году крупная корпорация будет эксплуатировать тысячи таких систем. Без единого контура управления руководство теряет видимость: невозможно понять, сколько агентов работает в компании, кто за них отвечает, к каким данным они имеют доступ и не дублируют ли функции друг друга. Лишь 15% компаний закрепили владельцев за каждым ИИ-агентом, а чёткая политика управления разработана только у 34% организаций.

Как преодолеть барьер: матрица управления рисками

Источник: на основе рекомендаций AWS

Чек-лист готовности к масштабированию

Что нужно сделать перед переводом ИИ-проекта в промышленную эксплуатацию:

1. Подтвердить экономическую модель:

• доказать бизнес-эффект с учётом полной стоимости владения решением (ТСО): учесть расходы на инфраструктуру, поддержку и коррекцию ошибок.

2. Подготовить данные и инфраструктуру:

• разметить и связать контекстом корпоративные источники информации;
• подготовить и интерфейсы, и инфраструктуру к пиковым нагрузкам.

3. Настроить безопасность и регламенты контроля:

• определить пределы самостоятельных действий алгоритма;
• установить обязательные точки контроля человеком (human-in-the-loop);
• прописать сценарии экстренной остановки системы.

4. Перестроить бизнес-процесс:

• сформировать новую схему работы сотрудников и распределить роли;
• назначить ответственного руководителя за итоговый результат процесса.

5. Сформировать контур управления жизненным циклом:

• внести ИИ-агента в корпоративный реестр и закрепить за ним владельца;
• определить целевые метрики эффективности;
• утвердить правила и условия завершения жизненного цикла агента.

Практика передовых компаний подтверждает: при соблюдении этих условий агентный ИИ перестаёт быть технологическим экспериментом и становится инструментом устойчивого роста производительности, снижения затрат и создания новых источников выручки.

Наталья Тетюшева

Автор

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в канале в Max. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.