# Доверяй, но не проверяешь? Почему компании выпускают в мир «сырых» ИИ-помощников

- Site: VeraPoint News
- Section: Новости
- Date: 2026-07-20
- Canonical: https://verapointmedia.com/news/the-agent-evaluation-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-reality-alignment-problem-not-/
- Markdown: https://verapointmedia.com/news/the-agent-evaluation-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-reality-alignment-problem-not-.md
- Summary: Представьте себе: крупная компания с гордостью объявляет о запуске нового «умного» помощника. Он должен консультировать клиентов, помогать с заказами, делать жизнь проще. Внутренние тесты пройдены на отлично. Но в первый же день работы с реальными людьми система начинает давать странные советы, путать товары или вовсе 
- Target queries: AI tools; AI agents; the-agent-evaluation-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-reality-alignment-problem-not-
- Tags: #ai #technology
- Image: https://verapointmedia.com/static/content-assets/news/the-agent-evaluation-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-reality-alignment-problem-not-/cover.webp

## Sources

- https://venturebeat.com/ai/the-agent-evaluation-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-reality-alignment-problem-not-a-coverage-problem-and-most-are-shipping-to-production-anyway

---

Представьте себе: крупная компания с гордостью объявляет о запуске нового «умного» помощника. Он должен консультировать клиентов, помогать с заказами, делать жизнь проще. Внутренние тесты пройдены на отлично. Но в первый же день работы с реальными людьми система начинает давать странные советы, путать товары или вовсе зависать. Звучит как досадное недоразумение? А вот и нет. Это реальность для половины компаний, которые уже внедрили у себя подобные технологии.

Недавно я наткнулась на исследование аналитической компании VentureBeat, и его результаты заставили меня задуматься. Оказывается, в мире корпоративного искусственного интеллекта наметился тревожный разрыв. Компании всё смелее доверяют своим ИИ-системам — так называемым «агентам» — всё больше самостоятельности. Но при этом сами же признаются, что почти не доверяют тестам, которые должны гарантировать безопасность и надежность этих агентов. Получается парадокс: мы даем цифровому сотруднику ключи от офиса, но не очень-то верим, что он умеет открывать замок.

Давайте разберемся, что такое «ИИ-агент». Это не просто чат-бот, отвечающий на вопросы. Это программа, способная самостоятельно выполнять задачи для достижения цели: например, забронировать билеты, управляя несколькими сайтами, или оптимизировать логистику на складе. И вот с этими-то агентами и возникает проблема, которую исследователи назвали «разрывом в оценке» (evaluation gap).

Цифры говорят сами за себя. Опрос 157 организаций показал, что у 50% из них за последний год был случай, когда ИИ-агент успешно прошел все внутренние проверки, а затем подвел реального клиента уже в «рабочей среде» (в профессиональной среде это называют «в продакшене»). У каждой четвертой компании такое случалось даже не один раз. Представляете масштаб? Это не единичные сбои, а системная проблема.

Почему же так происходит? Почему тесты, которые должны отлавливать ошибки, их пропускают? Ответ кроется в уровне доверия к самим тестам. Лишь 5% опрошенных заявили, что полностью доверяют автоматизированным системам оценки своих ИИ. А самая частая жалоба (ее назвали 29% респондентов) заключается в том, что тесты плохо соотносятся с реальными условиями. Это как учить пилота на симуляторе, в котором всегда ясная погода, а потом удивляться, что он растерялся в настоящую грозу. Тестовые сценарии слишком «стерильны» и не готовят ИИ к хаосу реального мира.

И вот тут начинается самое интересное. Казалось бы, столкнувшись с такими проблемами, компании должны были бы притормозить, усилить контроль, добавить больше человеческой проверки. Но происходит ровно обратное. Две трети организаций (66%) либо уже разрешают выпускать обновления для своих ИИ-агентов полностью автоматически, без участия человека, либо активно работают над тем, чтобы внедрить такую практику в течение года. Этот подход называется «zero-human-in-the-loop», то есть «ноль людей в цикле принятия решений».

Когда я сверилась с документацией исследования, я сначала не поняла этой логики. Зачем так рисковать, выпуская в мир недостаточно проверенные системы? Похоже, гонка за инновациями и страх отстать от конкурентов перевешивают соображения осторожности. Автоматизация сулит огромную экономию времени и ресурсов, и этот соблазн, видимо, слишком велик. Компании несутся вперед, надеясь, что смогут чинить самолет уже в полете.

Проблема усугубляется и тем, что у многих просто нет хороших инструментов для проверки. Исследование показало, что инструментарий для оценки ИИ-агентов очень разрозненный и, по сути, незрелый. Самый популярный подход — использовать встроенные средства оценки от самих разработчиков больших языковых моделей (LLM), то есть тех самых технологий, что лежат в основе ChatGPT и его аналогов. Столько же компаний (по 17%) вообще не имеют никаких специализированных инструментов для оценки. Это все равно что строить небоскреб, сверяясь с линейкой, которую вам дал производитель молотков, или вовсе определять вертикаль «на глазок».

Конечно, стоит сделать оговорку. Как отмечают сами авторы, в опросе VentureBeat приняли участие 157 компаний, в основном среднего размера. Это не исчерпывающая картина всей индустрии, а скорее «сигнал, указывающий направление». Но сигнал этот очень важен, ведь он исходит от тех, кто находится на передовой внедрения ИИ и набивает первые шишки.

Что все это значит для нас с вами, для обычных пользователей? Это значит, что автономия искусственного интеллекта наступает быстрее, чем появляются гарантии его надежности. Разрыв между тем, что машинам позволяют, и тем, как их проверяют, — это не просто техническая деталь. Это мера риска, который бизнес берет на себя, а заодно и на своих клиентов. Компании делают ставку на то, что выгода от быстрого внедрения ИИ перекроет возможный ущерб от его ошибок.

И пока этот «разрыв в оценке» существует, каждый раз, когда мы обращаемся к новому умному помощнику или сервису, мы, по сути, становимся участниками большого, не всегда запланированного эксперимента. Вопрос лишь в том, кто в конечном счете будет оплачивать его не самые удачные результаты.

## 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/)