Половина компаний не доверяет своим ИИ-агентам. Виноваты плохие данные.
Опрос 300 руководителей показывает, что большинство организаций предоставляют ИИ-агентам доступ менее чем к половине корпоративных данных, и это обходится им в скорость, точность и доверие.

Ключевые моменты
- ИИ-агенты имеют доступ в среднем только к 45% корпоративных данных в опрошенных организациях, что снижается до 30% или меньше у наиболее отстающих компаний.
- Только около половины из 300 опрошенных руководителей доверяют решениям, которые принимают их ИИ-агенты, согласно отчёту.
- 100% так называемых «лидеров в области данных» доверяют решениям своих агентов, в то время как среди коллег, всё ещё использующих более старые системы управления данными, широко распространены сомнения.
- Две трети отстающих компаний указывают, что более старые системы препятствуют масштабированию агентов и быстрому принятию решений; только 8% лидеров в области данных сообщают о такой же проблеме.
- Каждый опрошенный планирует использовать ИИ-агентов в течение двух лет, причём 69% ожидают их широкого применения во всём бизнесе.
ИИ-агенты — это программное обеспечение, которое может самостоятельно выполнять многоэтапные задачи, такие как обработка счётов, выявление проблем в цепочке поставок или скрининг заявок на вакансии, без участия человека на каждом этапе. Бизнес быстро их внедряет. Беда в том, что многие агенты работают вполуслепую.
Новый отчёт, впервые освещённый научно-исследовательским подразделением MIT Technology Review, опросил 300 руководителей отделов данных и технологий и выявил значительный разрыв между тем, что обещается агентам, и тем, с чем они фактически работают.
Что же идёт не так?
Основная проблема — устаревшая инфраструктура данных. Унаследованные системы, даже обновлённые несколько лет назад, были разработаны для ответа на вопросы, а не для выполнения действий. Агент, которому нужно одновременно проверить уровень запасов, извлечь историю заказов клиента и обновить запись о доставке, требует от этих систем возможностей, для которых они никогда не были разработаны.
В среднем ИИ-агенты имеют доступ только к 45% корпоративных данных. В организациях, которые отчёт называет «отстающими в области данных», эта цифра падает ниже 30%. Это как нанять нового сотрудника и заблокировать половину шкафов с документами перед его началом работы.
Последствия практические. Около 66% отстающих компаний заявляют, что унаследованные системы препятствуют масштабированию агентов по всему бизнесу. Примерно 68% говорят, что эти же системы не позволяют агентам принимать решения достаточно быстро, чтобы быть полезными.
Кто это делает правильно?
Меньшая группа — «лидеры в области данных» по классификации отчёта — преодолела большинство этих препятствий. Эти организации предоставляют агентам доступ к более чем 70% своих данных, структурированные цифры как объёмы продаж наряду с неструктурированными материалами как электронные письма и документы. Каждый лидер в области данных в опросе доверяет решениям своих агентов. Среди остальных доверяет только около половины.
Этот разрыв в доверии важен. Агент, которому не доверяет ваша команда — это агент, который ваша команда игнорирует.
Лидеры в области данных также интенсивно сосредоточены на автоматизации управления самими данными, чтобы поддержание информации в чистом виде, с метками и доступной, не требовало целой армии аналитиков.
Что это значит для обычного бизнеса?
Gartner, исследовательская компания, прогнозирует, что ИИ-агенты будут обрабатывать или помогать с 50% деловых решений к 2027 году. Каждый опрошенный руководитель планирует начать использовать агентов в течение двух лет. Правильная организация основы данных до этого момента — это не вопрос внутренних ИТ-операций: это разница между агентом, который помогает, и агентом, который тихо принимает ошибочные решения.
Главная рекомендация отчёта проста: расширить доступ агентов к данным и убедиться, что эти данные содержат достаточный бизнес-контекст (например, какие продукты сезонные или какие клиенты имеют особые условия) для разумных действий агента.
Разрыв между лидерами в области данных и остальными велик, но он не загадочен. Всё сводится к тому, выполнила ли организация неприглядную работу по подключению своих систем данных перед тем, как запустить на них программное обеспечение.



