# Агенты в большом бизнесе: Громкие амбиции и скромная реальность - Site: VeraPoint News - Section: Новости - Date: 2026-07-20 - Canonical: https://verapointmedia.com/news/agentic-orchestration-enterprise-ai-organizations-have-a-deployment-problem-not-a-platform/ - Markdown: https://verapointmedia.com/news/agentic-orchestration-enterprise-ai-organizations-have-a-deployment-problem-not-a-platform.md - Summary: Нам постоянно говорят об «агентах» с искусственным интеллектом — умных помощниках, которые вот-вот возьмут на себя рутинную работу в больших компаниях. В нашем воображении рисуются картины, где эти цифровые сотрудники самостоятельно бронируют командировки, анализируют отчеты и ведут переписку. Но что происходит на само - Target queries: AI tools; AI agents; agentic-orchestration-enterprise-ai-organizations-have-a-deployment-problem-not-a-platform - Tags: #ai #technology - Image: https://verapointmedia.com/static/content-assets/news/agentic-orchestration-enterprise-ai-organizations-have-a-deployment-problem-not-a-platform/cover.webp ## Sources - https://venturebeat.com/ai/agentic-orchestration-enterprise-ai-organizations-have-a-deployment-problem-not-a-platform-problem-and-most-are-calling-chatbots-agents --- Нам постоянно говорят об «агентах» с искусственным интеллектом — умных помощниках, которые вот-вот возьмут на себя рутинную работу в больших компаниях. В нашем воображении рисуются картины, где эти цифровые сотрудники самостоятельно бронируют командировки, анализируют отчеты и ведут переписку. Но что происходит на самом деле, за закрытыми дверями корпораций? Оказывается, большинство этих «агентов» пока что не более чем чат-боты в новой, модной одежде. Недавно я наткнулась на исследование VentureBeat Pulse Research, и некоторые цифры заставили меня посмотреть на ситуацию под другим углом. Давайте сначала разберемся в терминах. Когда специалисты говорят об «агенте», они имеют в виду не просто программу, отвечающую на вопросы. Настоящий агент — это система, которая может понять сложную цель (например, «организуй мне поездку на конференцию в Лиссабон»), разбить ее на шаги (найти билеты, забронировать отель, проверить визовые требования), самостоятельно использовать нужные инструменты (сайты авиакомпаний, системы бронирования) и довести дело до конца. А то, что часто называют агентом сегодня, — это, по сути, «обертка для чат-бота» (chatbot wrapper): простой интерфейс, который отправляет один запрос большой языковой модели и возвращает ответ. Так вот, исследование, проведенное в июне 2026 года среди 101 крупной компании, показало поразительный разрыв между амбициями и реальностью. Честно отвечая на вопрос о своих разработках, 71% компаний признали, что по-настоящему сложных, многошаговых агентов у них почти нет — они составляют менее четверти от всех их «агентских» проектов. Большинство — те самые простые «обертки». Лишь 10% организаций перешагнули рубеж, где больше половины их агентов являются действительно автономными. Получается, компании строят сложнейшие системы управления — «платформы оркестрации», как их называют, — еще до того, как у них появились сами «музыканты», то есть сложные агенты, которыми нужно управлять. Это похоже на строительство огромного вокзала с запутанной системой стрелок и семафоров, когда по рельсам пока ходят лишь одинокие дрезины. ### Куда все идут и почему Интересно, на какой технологической базе компании строят свои будущие «вокзалы». Опрос показывает, что выбор падает на платформы, которые предлагают сами создатели больших языковых моделей. Здесь есть явный лидер: 40% компаний в качестве основной платформы для оркестрации агентов используют решения от Anthropic, создателей модели Claude. Это более чем вдвое опережает ближайших конкурентов — Microsoft (18%) и OpenAI (13%). Почему так? Причина в том, что я бы назвала «гравитацией модели». Компании притягиваются к той экосистеме, где находится самая мощная и подходящая для их задач базовая модель. А главным критерием успеха для них становится надежность: способность агента без сбоев выполнять многошаговые задачи (на это указали 32% и 28% респондентов соответственно). ### Страх потерять контроль И вот тут начинается самое интересное. Компании строят свои системы на базе платформ от Anthropic или OpenAI, но при этом панически боятся попасть от них в зависимость. Этот страх называется «vendor lock-in» — боязнь оказаться привязанным к одному поставщику. Если вся система управления агентами будет находиться внутри проприетарной платформы, сменить ее в будущем будет почти невозможно. 35% опрошенных назвали этот риск главным. Какое же решение они видят? К концу 2026 года большинство (51%) планирует использовать гибридную систему управления. Это означает, что они будут пользоваться инструментами, которые предоставляет платформа (например, Claude), но одновременно создавать свой собственный, внешний слой контроля. Это разумный компромисс: вы получаете мощь чужой модели, но сохраняете за собой пульт управления. Лишь 6% готовы полностью доверить управление сервису от провайдера. ### Агент вышел из-под контроля. Кто заплатит? Когда я дошла до этого пункта в отчете, мне стало немного не по себе. Работа языковых моделей стоит денег, которые рассчитываются в «токенах» — единицах обработанного текста. Агент, который из-за ошибки войдет в бесконечный цикл — например, будет сам себе задавать вопросы и сам на них отвечать, — может за считанные часы сгенерировать счет на огромную сумму. Казалось бы, в любой такой системе должна быть большая красная кнопка «Стоп». Но нет. Более четверти компаний (27%) признались, что у них нет способа в реальном времени остановить «взбесившегося» агента и предотвратить катастрофу с бюджетом. Они узнают о проблеме только постфактум, когда получат счет. Это очень показательная деталь. Она говорит о том, что технология развивается так стремительно, что базовые механизмы контроля и безопасности за ней просто не успевают. Инвестиции в первую очередь идут в разработку самих рабочих процессов для агентов (34%), а на безопасность и управление правами доступа остается меньше (25%). ### Что мы имеем в сухом остатке? Картина получается очень жизненная. Мир корпоративного ИИ полон амбиций, но его реальные шаги пока что довольно скромные. Строятся сложные платформы, но наполнить их по-настоящему умными, автономными процессами — задача не из легких. Главная проблема сегодня — не в том, какую платформу выбрать. Главная проблема — в развертывании. В том, как превратить чат-бота в настоящего агента, как не потерять контроль над своими системами и, что немаловажно, как не разориться в процессе. Поэтому, когда в следующий раз вы, друзья, услышите новость о том, что очередная корпорация «вдрила тысячи ИИ-агентов», стоит мысленно задать уточняющий вопрос. Это действительно армия автономных работников или просто один чат-бот, которому выдали тысячу разных касок? Судя по всему, пока что ответ склоняется ко второму варианту. Настоящая, сложная и дорогая работа еще только начинается. ## Похожие материалы - [Как отличить рабочий AI-инструмент от красивой демки](https://verapointmedia.com/guides/kak-otlichit-rabochiy-ai-instrument-ot-krasivoy-demki/) - [Что такое AI-агент простыми словами](https://verapointmedia.com/guides/chto-takoe-ai-agent-prostymi-slovami/)