Почему 95% пилотов ИИ не дают эффекта и как попасть в 5%

Gartner, 25 июня 2025 года: больше 40% проектов агентного ИИагентный ИИ Агентный ИИ это подход, при котором нейросеть получает цель и сама ведет работу к результату: планирует шаги, вызывает программы и проверяет, что получилось. Подробнее в словаре закроют к концу 2027 года из-за затрат, неясной пользы для бизнеса и слабого контроля рисков. При этом к 2028 году агенты будут в 33% корпоративных программ: технологию не хоронят, отсеивают слабые проекты.

MIT NANDA, отчет «The GenAIгенеративный ИИ Генеративный ИИ (generative AI) это нейросети, которые создают новый контент: тексты, изображения, музыку, видео и программный код по описанию на обычном языке. Подробнее в словаре Divide», август 2025 года: 95% пилотов генеративного ИИ не дают измеримого эффекта на прибыль. Выводы построены на 150 интервью с руководителями, опросе 350 сотрудников и разборе 300 публичных внедрений.

McKinsey, State of AI, ноябрь 2025 года: ИИ используют 88% организаций, с ИИ-агентамиИИ-агент ИИ-агент это нейросеть, которая не просто отвечает, а сама выполняет задачу по шагам: ищет данные, пользуется программами и проверяет результат. Подробнее в словаре экспериментируют 62%, масштабируют 23%. Эффект на EBIT, то есть прибыль до вычета процентов и налогов, видят 39%.

Разрыв между 62% компаний, которые пробуют агентов, и 23%, которые их масштабируют, и есть зона провала. Проект запустили, но не довели до работы во всей компании.

Вывод из трех отчетов один: попробовать ИИ легко, довести до денег трудно. Между экспериментом и масштабом теряется большая часть проектов.

Главную проблему MIT NANDA называет разрывом в обучении: общие инструменты вроде ChatGPT не подстраиваются под рабочие процессы компании и застревают на уровне эксперимента. Агент, поставленный на процесс без своих данных и правил, повторяет ту же судьбу.

Типичные ошибки выбора: задача, где мало обращений и эффект не измерить; процесс, который в компании не описан и каждый делает по-своему; задача, выбранная потому, что ее показали на конференции.

Правильная задача имеет поток однотипной работы, данные для агента и потери, которые можно выразить в рублях. Как выбирать такие задачи, разобрано в статье о том, что строить важнее, чем как.

Проверка простая: если владелец процесса не может назвать, сколько компания теряет на нем в месяц, задача для агента еще не готова.

Gartner среди причин закрытия называет неясную пользу для бизнеса. На практике это проект, где до старта не записали, какое число должно измениться и насколько.

Без метрики пилот заканчивается впечатлением: «агент вроде отвечает неплохо». Через полгода никто не может доказать, что он окупился, и проект закрывают при первом сокращении бюджета.

Метрика для агента это одно число в ваших системах: время ответа, доля обращений без оператора, доля заявок, заведенных в CRM. Ее замеряют до запуска и пишут в договор с подрядчиком.

Затраты, еще одна причина по Gartner, тоже связаны с метрикой. Без нее расходы на модель и сопровождение не с чем сравнить, и проект кажется дорогим, даже если окупается.

Третью причину по Gartner, слабый контроль рисков, закрывают тем же порядком до старта: агент с ограниченными правами, журнал действий и подтверждение рискованных шагов человеком. Подробно об этом на странице о защите агента.

Общие причины, почему ИИ не работает в компаниях, собраны на отдельной странице.

Gartner насчитал среди тысяч поставщиков «агентов» около 130 настоящих. Остальные переименовали чат-ботовчат-бот Чат-бот это программа, которая переписывается с человеком в окне чата: на сайте, в мессенджере или в приложении. Подробнее в словаре и RPA, то есть программы, которые повторяют действия человека по жесткому сценарию.

Агент сам выбирает шаги и инструменты для задачи, чат-бот идет по заранее написанному сценарию. Компания, которая купила сценарного бота под видом агента, получает результат бота и разочаровывается в агентах вообще.

Что спросить у поставщика: к каким системам агент подключен, какие действия он делает без человека, что происходит с вопросом вне сценария и какая метрика записана в договор. Если ответы общие, перед вами, скорее всего, бот с новым названием.

Обратная ошибка тоже встречается. Типовой агент собирается из открытых блоков, и если за него просят как за уникальную разработку, спросите, из чего складывается цена.

MIT NANDA пишет, что покупка у специализированных поставщиков и партнерство удаются примерно в 67% случаев, собственные разработки втрое реже. Опыт команды, которая уже доводила агентов до результата, значит больше выбора инструмента.

Порядок, который отсекает все три причины:

1. Выберите процесс по потерям в рублях и наличию данных, а не по моде.

2. Запишите метрику и замерьте ее до старта.

3. Запустите пилот на одном процессе с ограниченным сроком и ценой.

4. Разбирайте ошибки агента каждую неделю по журналу диалогов.

5. Расширяйте то, что дало цифру, и закрывайте то, что не дало.

Если проект уже идет или подрядчик прислал предложение, его можно проверить со стороны. ИИ Due Diligence, комплексная проверка компании и проекта, показывает, есть ли у проекта задача с деньгами, метрика и настоящий агент.