Лид - обещания и реальность. Масштабные инвестиции в ИИ не дали массового эффекта: глобальные корпоративные вложения достигли $252.3 млрд в 2024 году, а частные инвестиции в США составили $109.1 млрд. Несмотря на это, большинство компаний пока не видят обещанных преобразований.
Деталь - кто выиграл и кто отстал. Влияющее исследование MIT зафиксировало, что 95% бизнесов не получили ROI от генеративного ИИ, и только 5% пилотов принесли миллионы. Эксперты из PwC и других фирм отмечают, что небольшая группа лидеров уже сумела выжать «непропорциональную» ценность - новые источники дохода и премии к оценке компаний.
Почему 2026 может стать точкой перелома
Сдвиг приходит не столько от новых прорывных моделей, сколько от того, как компании применяют уже доступные инструменты. Общая тема - переход от возможностей модели к практическому применению. Ключевой драйвер эксперты называют агенты и agentic commerce, то есть автономные агенты, которые могут выполнять повторяемые задачи и взаимодействовать между собой.
Однако путь к масштабированию агентов далек от простого. По данным Deloitte, в 2025 году 30% организаций изучали агентские варианты, 38% проводили пилоты, 14% имели решения, готовые к развёртыванию, и лишь 11% активно использовали агентов в продакшене. Gartner предупреждает, что более 40% проектов с агентами будут отменены к концу 2027 года из-за роста затрат, неочевидной ценности и проблем с контролем.
Что именно нужно компаниям делать прямо сейчас
- Сфокусироваться на узких высокоимпактных кейсах, которые могут изменить экономику бизнеса - подход, который рекомендуют лидеры из PwC и Deloitte.
- Построить контрольную плоскость для управления жизненным циклом агентов, ввести строгую валидацию и governance - приоритеты, которые называет аналитик Gartner.
- Инвестировать в обучение персонала: Forrester прогнозирует, что к 2026 году 30% крупных компаний потребуют обязательной AI грамотности, тогда как сейчас Deloitte фиксирует лишь 7% расходов на культуру и тренинги.
- Вводить чёткие метрики и повторяемые плейбуки для перевода пилотов в производство - то, что должно отличать лидеров от большинства.
Риски и реализм
Агенты будут несовершенны, и это признают сами эксперты. По словам представителей PwC, в 2026 году отличать будут не идеальные агенты, а компании с бенчмарками, жесткими правилами и повторяемыми рецептами внедрения. Gartner отмечает необходимость разработки stateful multi-agent систем и механизмов безопасности и валидации.
Также стоит учитывать кадровые ограничения: Forrester указывает, что 21% ответственных за ИИ называют готовность сотрудников барьером, а исследование Wharton отмечает, что инвестиции в обучение ослабли и упали на восемь процентных пунктов год к году по состоянию на октябрь 2025.
Куда это ведет индустрию в ближайшие 6-12 месяцев
Скорее всего, не будет одной большой революции, а произойдет эволюция практик: фокус на прикладных кейсах, усиление governance, рост затрат на операционную поддержку агентов и масштабные программы апскиллинга. Те компании, которые первыми выстроят процессы и обучение, получат конкурентное преимущество.
Вывод для разработчиков и руководителей - если вы планируете проекты с агентами или широкое внедрение ИИ, ставьте упор на применение, контроль и подготовку команды. Архитектуру можно переработать, но отсутствие навыков и правил воспроизведения результата обойдется куда дороже.
Примечание - материалы и оценки в статье основаны на данных и комментариях из MIT, Stanford, Deloitte, Forrester, Gartner, Wharton, а также интервью с представителями PwC, Deloitte и Mastercard. ZDNET также публиковал сопутствующие материалы по агентам, обучению и практическим шагам по безопасному внедрению ИИ.
