Основные выводы

Предприятия используют все больше агентов каждый год, но большее количество агентов не всегда означает большую ценность
Генеральные директоры хотят видеть трансформационную ценность ИИ, но лишь 6% руководителей могут указать на значительное влияние агентов
Фундамент с контекстуализированными данными и уровнем оркестрации — это то, что отличает продуктивных агентов от трансформационных

Содержание

Как следует измерять ценность ИИ?
Как создать трансформационную ценность с помощью ИИ-агентов?
Производительность против трансформации: почему чат-бота оказалось недостаточно
Трансформационная ценность ИИ проистекает из прочного фундамента
Часто задаваемые вопросы

По данным Gartner predicting that by 2028, у среднего глобального предприятия из списка Fortune 500 будет задействовано более 150 000 агентов, и очевидно, что агенты стали мощным двигателем производительности. Их распространение на предприятиях означает изменение подходов к оценке их эффективности. Ценность ИИ меньше связана с тем, насколько продуктивны агенты, и больше — с тем, насколько сильно они могут трансформировать бизнес.

Как следует измерять ценность ИИ?

Ценность ИИ обычно измеряется с точки зрения производительности. McKinsey’s 2026 survey 1719 руководителей показал, что 80% считают, что ИИ повысил их производительность. Однако производительность — это еще не вся картина.

«У вас может быть инженер-механик на производственном участке, который тратит больше времени на электронные таблицы, чем на диагностику оборудования», — говорит Гарри Мерфи, вице-президент по предпродажной подготовке в сфере приложений, данных и ИИ (Америка) в компании Siemens. — «Вам нужно, чтобы люди, управляющие этими процессами, действительно выполняли ту работу, за которую им платят». Другими словами, автоматизируйте работу с таблицами, и инженер получит свободное время обратно.

Но ускорение одного шага не означает, что весь процесс меняется. Вот тут-то и появляется трансформационная ценность.

Директор по информационным технологиям может отчитаться о том, что все работает отлично, и при этом не найти ответа на вопрос генерального директора о том, что именно изменилось. И генеральный директор задает этот вопрос. Gartner’s 2026 survey 469 генеральных директоров и высших руководителей показал, что 80% ожидают, что ИИ вызовет высокую или среднюю степень изменений в их операционных возможностях.

В настоящее время реакция генеральных директоров неутешительна: лишь 6% руководителей в исследовании McKinsey могут указать на значительное влияние агентов на доходы.

Как создать трансформационную ценность с помощью ИИ-агентов?

Создание трансформационной ценности с помощью агентов — это не вопрос количества. Это вопрос качества агентов. Создание агентов более высокого качества начинается с фундамента. Мерфи живет в доме, построенном в 1844 году, с фундаментом из бутового камня, в котором смещение камней приводит к появлению трещин в штукатурке. «Было бы очень приятно просто заштукатурить эти трещины», — говорит он. — «Но главная проблема остается в фундаменте».

В организациях эти «трещины» проявляются в бизнес-процессах по-разному:

Передачи задач, которые никто не может отследить
Устаревшие системы, которые не могут легко интегрироваться
Ручные обходные пути, скрывающие нарушенные рабочие процессы

По мнению Мерфи, агенты, созданные в изоляции или предназначенные исключительно для автоматизации существующего этапа процесса, — это штукатурка, которую организации используют для устранения видимой проблемы. Тем не менее, заняться нужно именно фундаментом.

Прочный фундамент для агентов требует двух вещей: базовых контекстуализированных данных, точно отражающих бизнес-реальность, и уровня оркестрации, который позволяет людям и агентам взаимодействовать с ними. Только когда агенты опираются на эту реальность, они могут выйти за рамки поверхностной производительности и оркестровать операционные изменения.

Производительность против трансформации: почему чат-бота оказалось недостаточно

Рентабельность инвестиций (ROI) в производительность заключается в более быстром выполнении задач; трансформационная ценность заключается в устранении нарушенных процессов, стоящих за ними. Возьмем глобального производителя микроскопов: когда лабораторное оборудование ломается на объекте, решение для его замены находится в четырех системах:

Записи CRM
Каталоги продукции
Сервисные руководства
Данные о материалах

Инженеры по обслуживанию переключались между всеми четырьмя источниками, чтобы закрыть заявку.

Очевидным решением был чат-бот с дополненной генерацией поиска (RAG), который искал ответы в сервисных руководствах. Это было быстро, но инженеры на местах все равно получали неполные ответы, когда спрашивали, какие именно детали подходят к определенным микроскопам. Инженеры перестали доверять результатам работы чат-бота. Производитель оптики по сути просто заштукатурил трещину.

«Если вы ищете продукт для реализации таких операционных изменений, я думаю, вы идете по ложному пути», — говорит Мерфи.

Вместо этого компания перестроила фундамент с помощью графа знаний, созданного с использованием Graph Studio, который охватывал все четыре источника, с общим ontology, кодирующим связи, которые поиск упускал из виду.

Graph Studio обеспечивает глубокую контекстуальную основу. Но сам по себе фундамент не помогает инженеру на месте. «Я не могу жить в фундаменте», как выразился Мерфи. Поэтому компания создала для них приложение с помощью Mendix, платформы для агентской разработки.

Mendix преобразует этот контекст в действия. Организации используют его для координации работы от начала до конца, не только рабочих процессов в рамках одного приложения, но также агентов и систем в рамках уже имеющихся у компании активов. Оркестрация, интеграция, управление и агентская разработка находятся в единой среде разработки.

Вместе, как часть Siemens’ Intelligence Center X, агентской корпоративной системы, Graph Studio и Mendix ликвидируют разрыв между знаниями и их исполнением.

Результат: производитель получил не просто чуть более быстрый способ поиска в сервисных руководствах (ROI производительности). Они кардинально изменили методы работы инженеров на местах, объединив фундамент данных и оркестрируя его через приложение (трансформационная ценность).

Трансформационная ценность ИИ проистекает из прочного фундамента

Если ваши агенты представляют собой изолированную автоматизацию — будь то 5, 15 или 150 000, — этот прирост производительности, скорее всего, сойдет на нет. Как говорит Мерфи о дефектных фундаментах: «Агент, которого вы создаете в этом квартале, в следующем может устареть». Стены будут продолжать трескаться, сколько бы шпаклевки вы на них ни нанесли.

Истинная трансформационная ценность исходит не от большего количества агентов, а от фундамента из чистых, контекстуализованных данных, представляющих бизнес, и уровня оркестрации, который управляет ими. Именно так вы превращаете ИИ из средства повышения производительности в инструмент изменения операций, которого ждет ваш генеральный директор.

Часто задаваемые вопросы

Как оркестрация процессов способствует операционной трансформации? Оркестрация процессов — это мост между поверхностной производительностью и истинной трансформационной ценностью ИИ. Точечные решения и изолированные ИИ-агенты ускоряют отдельные задачи. Оркестрация процессов объединяет разрозненные системы; координирует работу между системами, приложениями и агентами, а также замыкает цикл обратной связи. Это превращает изолированные победы в производительности в операционную трансформацию.

Оркестрация процессов — это мост между поверхностной продуктивностью и истинной ценностью трансформации ИИ. Точечные решения и изолированные ИИ-агенты ускоряют выполнение отдельных задач. Оркестрация процессов объединяет разнородные системы, координирует работу между системами, приложениями и агентами, а также замыкает цикл обратной связи. Это превращает локальные успехи в производительности в операционную трансформацию.

Как избежать ловушки создания ИИ-агентов, которые быстро устаревают? Избегайте отношения к агентам как к автономным точечным продуктам и вместо этого закрепите их в единой основе контекстуализированных данных и оркестрации. Закрепив агентов в графе знаний и оркестрируя их с помощью платформы разработки на базе агентов, такой как Mendix, агенты будут работать с общим контекстом и прозрачностью. Если процесс меняется, основа принимает изменения на себя, а агенты остаются устойчивыми и адаптируемыми.

Избегайте отношения к агентам как к автономным точечным продуктам и вместо этого закрепите их в единой основе контекстуализированных данных и оркестрации. Закрепив агентов в графе знаний и оркестрируя их с помощью платформы разработки на базе агентов, такой как Mendix, агенты будут работать с общим контекстом и прозрачностью. Если процесс меняется, основа принимает изменения на себя, а агенты остаются устойчивыми и адаптируемыми.

Разве уровень оркестрации не создает еще один монолит? Нет. Большинство платформ используют один кластеризованный движок, который выполняет каждый процесс, поэтому одно изменение подвергает риску все, а развертывания выстраиваются в очередь друг за другом. В Mendix каждое приложение имеет собственный движок рабочих процессов и может быть развернуто в собственном расположении с отдельными данными, безопасностью и выполнением.

Нет. Большинство платформ используют один кластеризованный движок, который выполняет каждый процесс, поэтому одно изменение подвергает риску все, а развертывания выстраиваются в очередь друг за другом. В Mendix каждое приложение имеет собственный движок рабочих процессов и может быть развернуто в собственном расположении с отдельными данными, безопасностью и выполнением.