Разрыв между обещаниями и реальностью: что показывает борьба Salesforce о трансформации ИИ в технологической индустрии

Великое разочарование в сфере ИИ: почему Salesforce показывает, что реальность выглядит иначе

Резкое падение цены акций гиганта CRM-индустрии Salesforce на 27 процентов с начала 2025 года — это не единичный случай, характерный для одной компании. Скорее, оно символизирует фундаментальное несоответствие между высокими ожиданиями, связанными с искусственным интеллектом, и суровой реальностью его коммерческого применения. В то время как технологические компании по всему миру провозглашают революцию с помощью автономных агентов ИИ, ситуация с Salesforce выявляет три ключевые проблемы, которые могут быть симптоматичными для всей отрасли: монетизация инноваций в области ИИ, структурная зрелость рынка корпоративного программного обеспечения и растущая сложность интеграции технологий. В этом анализе рассматривается, что на самом деле скрывается за предполагаемыми обещаниями будущего и какие последствия это имеет для технологической отрасли.

Подходит для:

• Искусственный интеллект: почему Agentforce от Salesforce (пока) не получает широкого распространения – независимые альтернативы лучше

Основы и актуальность

Ситуация в Salesforce в октябре 2025 года знаменует собой поворотный момент в восприятии искусственного интеллекта как немедленного драйвера роста для устоявшихся технологических компаний. Марк Бениофф, харизматичный основатель и генеральный директор компании по управлению взаимоотношениями с клиентами, провозгласил на конференции Dreamforce в Сан-Франциско наступление эры ИИ на основе агентов. Его видение: автономные алгоритмы заменят сотрудников-людей в компаниях и станут важнейшим источником дохода Salesforce. Однако реальность рисует иную картину.

Резкое падение цены акций Salesforce резко контрастирует с общей тенденцией в технологическом секторе, где акции технологических компаний за тот же период значительно выросли. Это расхождение поднимает фундаментальные вопросы: не переоценила ли отрасль скорость, с которой искусственный интеллект может превратиться в реальную прибыль? Реалистичны ли ожидания от автономных агентов ИИ? И какие структурные проблемы скрываются за блестящим фасадом многообещающих перспектив ИИ?.

Актуальность этого анализа выходит далеко за рамки Salesforce. Он затрагивает все компании, которые полагаются на искусственный интеллект как на ключевой фактор роста. Он влияет на инвесторов, вкладывающих миллиарды в технологии ИИ. И он касается сотрудников, чьи рабочие места находятся под угрозой из-за обещанной автоматизации. Пример Salesforce предлагает уникальное понимание механизмов, надежд и разочарований отрасли, находящейся в процессе перемен.

Данная статья разделена на восемь разделов, в которых систематически представлены исторические корни, технические механизмы, текущее состояние, практические примеры использования, критические проблемы, будущие разработки и заключительный синтез полученных результатов. Станет ясно, что проблемы Salesforce являются примером более глубоких отраслевых проблем, выходящих далеко за рамки одной компании.

От пионера облачных технологий до борца с искусственным интеллектом: стратегическая перестройка гиганта отрасли

Чтобы понять текущую ситуацию, необходимо проследить истоки и эволюцию Salesforce. Основанная в 1999 году Марком Бениоффом, компания произвела революцию в индустрии программного обеспечения, предложив тогда радикальную концепцию: программное обеспечение как услуга (SaaS). Вместо продажи дорогостоящих лицензионных пакетов, которые необходимо было устанавливать на серверы клиентов, Salesforce предлагала свое CRM-решение через Интернет. Клиенты платили ежемесячную плату и могли легко получить доступ к программному обеспечению через свой веб-браузер.

Это нововведение сделало Salesforce лидером рынка в области управления взаимоотношениями с клиентами. С долей рынка более 21 процента компания продолжает доминировать на мировом рынке CRM, значительно опережая таких конкурентов, как Microsoft, Oracle и SAP. Более двух десятилетий Salesforce считалась перспективной компанией с высоким потенциалом роста. Выручка ежегодно увеличивалась на двузначные показатели, цена акций неуклонно росла, а компания расширялась за счет многочисленных приобретений.

Однако даже в годы, предшествовавшие 2025 году, стали очевидны первые признаки замедления. Рост индустрии программного обеспечения CRM в целом замедлился, поскольку рынок становился все более насыщенным. Многие крупные компании уже внедрили CRM-системы, и самые простые задачи были решены. В то же время появились новые конкуренты, захватывающие долю рынка благодаря инновационным подходам и более низким ценам.

В этой ситуации Бениофф все больше сосредотачивался на искусственном интеллекте как на новой перспективе роста, начиная с 2022 года. Сначала Salesforce представила Einstein, платформу ИИ, которая позволила внедрить прогнозную аналитику и автоматизацию в существующие CRM-продукты. Затем, в сентябре 2024 года, последовало важное объявление: Agentforce, платформа для автономных агентов ИИ, предназначенная для самостоятельного выполнения задач в таких областях, как обслуживание клиентов, продажи и маркетинг.

Замысел был амбициозен: к концу 2025 года клиенты должны были создать миллиард автономных агентов искусственного интеллекта с помощью платформы. Эти агенты должны были не только отвечать на простые запросы, но и самостоятельно планировать и выполнять сложные многоэтапные задачи. Они должны были действовать инициативно, принимать решения и иметь доступ ко всей базе данных компании.

Параллельно Salesforce активно инвестировала в технологическую основу для этих ИИ-агентов. В мае 2025 года компания объявила о приобретении Informatica, специалиста по управлению данными, за восемь миллиардов долларов. Целью приобретения было обеспечение доступа ИИ-агентов к высококачественным, хорошо структурированным данным. Осенью 2024 года Salesforce уже приобрела OwnData, еще одну компанию по управлению данными, за 1,9 миллиарда долларов.

Несмотря на эти масштабные инвестиции и грандиозный замысел, ожидаемый рост выручки так и не материализовался. Во втором квартале 2025/26 финансового года выручка Salesforce выросла на 9,8 процента до 10,24 миллиарда долларов. Хотя это немного превзошло ожидания, это стало пятым подряд кварталом однозначного роста. Перспективы на следующий квартал были еще более сдержанными, что усилило опасения, что инициатива в области ИИ не принесет ожидаемого коммерческого успеха.

Анатомия автономных агентов искусственного интеллекта: технология на стыке визуального восприятия и практической осуществимости

Чтобы понять, почему монетизация агентов ИИ оказывается такой сложной задачей, необходимо изучить технические основы и механизмы этих систем. Agentforce основан на нескольких технологических компонентах, которые должны работать вместе для достижения обещанной автономности.

В основе системы лежит так называемый Atlas Reasoning Engine, который функционирует как нейронная сеть или мозг агентов ИИ. Этот движок предназначен для имитации человеческого мышления и действий, правильной классификации задач, определения приоритетов и, в конечном итоге, их точного выполнения. В отличие от предыдущих ИИ-помощников, таких как Copilot, которые в значительной степени полагались на взаимодействие с человеком, агенты Agentforce предназначены для работы в основном автономно.

Второй ключевой компонент — это облако данных Salesforce, которое в режиме реального времени гармонизирует все соответствующие данные компании и предоставляет их агентам искусственного интеллекта. Качество и полнота этих данных имеют решающее значение для эффективности работы агентов. Именно здесь кроется одна из самых больших проблем: многие компании годами собирали свои данные в различных системах без единых стандартов или регулярной очистки данных.

Третий компонент состоит из инструментов интеграции, таких как MuleSoft, и готовых коннекторов, которые позволяют агентам взаимодействовать с существующими рабочими процессами и внешними системами. Эти интерфейсы позволяют агентам работать не только в среде Salesforce, но и взаимодействовать с другими корпоративными приложениями.

В дополнение к этим компонентам, изначально разработанным для Salesforce, Agentforce также интегрирует крупные языковые модели от сторонних поставщиков, таких как OpenAI, Anthropic и Google Gemini. Эти модели обеспечивают базовую обработку естественного языка и общие знания об окружающем мире, на основе которых создаются конкретные агенты.

Функциональность можно проиллюстрировать на примере оператора службы поддержки клиентов: клиент обращается в компанию с запросом. Оператор анализирует запрос, получает доступ к соответствующим данным о клиенте из облака данных, сравнивает их с аналогичными случаями из прошлого, разрабатывает многоэтапный план решения, выполняет эти шаги и сообщает результат клиенту. Все это происходит без участия человека, если только оператор не сталкивается с проблемой, выходящей за рамки его возможностей.

В теории это звучит впечатляюще. Однако на практике существует множество подводных камней. Эффективность агентов зависит от качества доступных им данных. Если данные неполные, устаревшие или противоречивые, агенты будут принимать неверные решения. Интеграция в существующие корпоративные системы часто сложна и требует значительных усилий. И хотя настройка агентов рекламируется как процесс с минимальным использованием кода, она все же требует значительного технического понимания и специальных знаний Salesforce.

Ещё одна проблема — отсутствие доверия. Многие компании не решаются передать управление критически важными бизнес-процессами автономным агентам без надёжных процедур тестирования и механизмов безопасности. Риск ошибок, утечек данных или нежелательного поведения реален, как показывают примеры из других отраслей.

Трудный путь к прибыльности: три фундаментальные проблемы

Проблемы Salesforce можно свести к трем ключевым вызовам, характерным для всей отрасли: монетизация инноваций в области искусственного интеллекта, структурная зрелость рынка и сложность внедрения технологий.

Первая проблема связана с монетизацией

Несмотря на то, что Salesforce разработала технологически продвинутый продукт — Agentforce, — остается ключевой вопрос: как его монетизировать? Модель ценообразования Agentforce основана на двух долларах за разговор, что является подходом, основанным на использовании, и отличается от традиционных моделей лицензирования. Однако многие потенциальные клиенты не решаются внедрять эту технологию в больших масштабах, пока не будет четко продемонстрирована окупаемость инвестиций.

Затраты на эксплуатацию агентов искусственного интеллекта значительны. Базовые большие языковые модели требуют дорогостоящих вычислительных ресурсов. По оценкам экспертов отрасли, один запрос к генеративной модели ИИ обходится в десять раз дороже, чем традиционный поиск в Google. Эти затраты приходится перекладывать на клиентов, что ограничивает приемлемость цен. В то же время клиенты ожидают от агентов ИИ очевидной дополнительной ценности, оправдывающей более высокие затраты.

На сегодняшний день Agentforce используют всего около 12 000 компаний, что является ничтожно малым числом по сравнению с огромной клиентской базой Salesforce, насчитывающей несколько сотен тысяч предприятий. Постоянный годовой доход от Agentforce составляет менее 500 миллионов долларов, что является лишь небольшой частью от общего дохода, превышающего 40 миллиардов долларов. Даже если это число утроится или учетверится в ближайшие годы, как надеется Salesforce, вклад в общий доход все равно будет ограничен.

Вторая ключевая проблема — это структурная зрелость рынка CRM

После двух десятилетий бурного роста рынок программного обеспечения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) достиг точки насыщения. Большинство крупных и средних компаний на развитых рынках уже внедрили CRM-системы. Потенциал органического роста за счет привлечения новых клиентов ограничен.

В то же время конкуренция усилилась. Microsoft с Dynamics 365, Oracle со своими облачными приложениями, SAP со своими CRM-решениями, а также многочисленные специализированные поставщики, такие как HubSpot, Zendesk и Zoho, борются за долю рынка. В последние годы эти конкуренты догнали их и иногда предлагают более доступные или специализированные решения.

В таких условиях Salesforce будет сложнее достичь двузначных темпов роста, даже с учетом инновационных функций ИИ. Клиенты не просто так меняют свою CRM-систему, потому что поставщик предлагает новые возможности ИИ. Внедрение CRM-системы — сложный, дорогостоящий и трудоемкий процесс. Компании неохотно меняют систему, пока ее существующая работает.

Аналитики, такие как Карл Кирстед из UBS, отмечают, что рынок CRM уже относительно зрелый, в то время как инвестиции в ИИ для работы с клиентами в этой области все еще находятся на очень ранней стадии. Таким образом, существует временной разрыв между зрелостью рынка основных продуктов и зрелостью дополнительных модулей на основе ИИ. Этот разрыв затрудняет для Salesforce восстановление прежнего темпа роста.

Третья фундаментальная проблема связана со сложностью внедрения технологий

Хотя Salesforce позиционирует Agentforce как удобное в использовании решение с минимальным количеством кода, для многих клиентов реальность значительно сложнее. Успешное внедрение агентов на основе ИИ требует прочной базы данных, четко определенных процессов, технической экспертизы и значительных инвестиций в обучение и управление изменениями.

Многие компании сталкиваются с фундаментальными проблемами, такими как низкое качество данных, разрозненные хранилища данных, неадекватная ИТ-инфраструктура и недостаток экспертных знаний в области ИИ. Эти проблемы необходимо решить, прежде чем агенты ИИ смогут полностью раскрыть свой потенциал. Для этого требуется время, ресурсы и долгосрочный подход, от которого многие компании уклоняются.

К этому добавляется дефицит квалифицированных кадров. Спрос на экспертов по искусственному интеллекту, специалистов по обработке данных и администраторов Salesforce значительно превышает предложение. Компаниям приходится платить высокие зарплаты, чтобы привлечь и удержать квалифицированных сотрудников. Это еще больше увеличивает стоимость внедрения решений на основе ИИ и продлевает время до получения результата.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Истории успеха и разочарования: чему нас учит практика в отношении агентов искусственного интеллекта

Для получения полной картины стоит рассмотреть конкретные примеры использования и практический опыт работы с ИИ-агентами как в самой компании Salesforce, так и в других компаниях.

Компания Salesforce сама осуществила одно из самых масштабных внедрений ИИ-агентов: в собственной службе поддержки клиентов. В сентябре 2025 года генеральный директор Марк Бениофф объявил о сокращении штата службы поддержки клиентов с 9000 до 5000 сотрудников, что составляет 45 процентов. Уволенных сотрудников заменили ИИ-агенты, которые, по словам Бениоффа, уже обработали 1,5 миллиона взаимодействий с клиентами, обеспечив уровень удовлетворенности клиентов, сопоставимый с уровнем удовлетворенности людей-операторов.

Эта радикальная мера, с одной стороны, демонстрирует потенциал ИИ-агентов для автоматизации повторяющихся задач и снижения затрат. Salesforce экономит значительные средства на персонале за счет этих сокращений и может одновременно обрабатывать больше запросов. С другой стороны, это поднимает этические и практические вопросы. Качество обслуживания клиентов при более сложных запросах, требующих человеческого суждения и эмпатии, еще предстоит оценить. Другие компании, такие как Klarna, которые проводили аналогичные стратегии автоматизации, были вынуждены признать, что качество обслуживания пострадало.

Второй пример — использование ИИ-агентов в продажах. Несколько клиентов Salesforce внедрили агентов, которые автоматически определяют потенциальных клиентов, назначают встречи и отправляют последующие электронные письма. Эти агенты работают круглосуточно и могут обрабатывать сотни лидов одновременно. По данным Salesforce, некоторые клиенты сообщили об увеличении производительности своих отделов продаж на 20–30 процентов благодаря использованию таких агентов.

Однако существуют и ограничения. Агенты работают наиболее эффективно при использовании стандартизированных процессов и четко определенных критериев квалификации. В сложных процессах продаж B2B, требующих глубоких знаний продукта и навыков стратегического ведения переговоров, они быстро достигают своих пределов. Кроме того, некоторые пользователи сообщают о некоторой неудовлетворенности среди потенциальных клиентов, которые предпочитают общаться с живым человеком.

Помимо Salesforce, множество других компаний используют агентов на основе ИИ. ServiceNow, прямой конкурент Salesforce в секторе управления ИТ-услугами, разработал собственную платформу для агентов на основе ИИ. Эти агенты предназначены для самостоятельной диагностики и решения ИТ-проблем, обработки запросов на обслуживание и организации рабочих процессов.

Microsoft также использует агентный ИИ в своих продуктах Copilot, хотя и с несколько иным подходом. Агенты Microsoft более глубоко интегрированы в существующие продукты Office 365 и ориентированы на поддержку индивидуальной производительности, а не на автономную автоматизацию процессов.

SAP и Oracle придерживаются схожих стратегий и разрабатывают агентов искусственного интеллекта, которые напрямую интегрируются в их ERP и CRM системы. SAP представила Joule, помощника на основе ИИ, который анализирует бизнес-процессы, предоставляет рекомендации и автоматизирует задачи. Oracle же уделяет особое внимание облачной инфраструктуре на базе ИИ и позиционирует себя как платформу для ресурсоемких задач, связанных с ИИ.

Все эти примеры показывают, что агенты ИИ лучше всего работают в четко определенных сценариях использования со структурированными данными и стандартизированными процессами. Чем сложнее, непредсказуемее и ориентированнее на человека задача, тем труднее автономным агентам достичь или превзойти человеческие показатели.

Подходит для:

• Salesforce AI: Почему независимые платформы ИИ лучше, чем Einstein и Agentforce – Гибридный подход предотвращает зависимость от конкретного поставщика!

Критика, споры и нерешенные вопросы: темная сторона революции искусственного интеллекта

Проблемы Salesforce и более широкие сложности внедрения агентов искусственного интеллекта вызвали ожесточенные дебаты о перспективах и ограничениях этой технологии. Несколько важных аспектов заслуживают особого внимания.

Первый спорный момент касается сокращения рабочих мест. Компания Salesforce ясно дала понять, уволив 4000 сотрудников службы поддержки клиентов: агенты искусственного интеллекта заменяют не только неэффективные процессы, но и людей. Ранее Бениофф утверждал, что ИИ не приведет к исчезновению офисных рабочих мест. Реальность говорит об обратном.

Эта тенденция не ограничивается Salesforce. Согласно данным, только в США в 2025 году было сокращено более 64 000 рабочих мест в технологическом секторе, многие из которых связаны с усилением автоматизации с помощью ИИ. Ирония заключается в том, что многие из этих компаний одновременно ищут новых сотрудников, особенно в области разработки и продажи продуктов на основе ИИ. Таким образом, происходит сдвиг, при котором одни рабочие места устаревают, а другие появляются. Но остается вопрос, смогут ли вновь созданные рабочие места компенсировать потерянные как по количеству, так и по качеству.

Второй критически важный аспект — это несоответствие между маркетингом и реальностью. Salesforce и другие технологические компании продвигали агентов на основе ИИ с грандиозными обещаниями: революция на рабочем месте, волшебное повышение производительности, автономные системы, заменяющие людей. Однако в реальности многие внедрения все еще находятся на стадии пилотных проектов, и обещанное повышение производительности часто не материализуется или реализуется лишь в ограниченных областях.

Исследование компании Capgemini показало, что, хотя 90 процентов опрошенных руководителей убеждены в том, что ИИ на основе агентов обеспечивает конкурентное преимущество, только 14 процентов фактически начали его внедрение. Большинство все еще находятся на этапе планирования, и почти у половины отсутствует конкретная стратегия внедрения. Доверие к полностью автономным агентам ИИ значительно снизилось за последний год, с 43 до 27 процентов.

Третий проблемный момент — зависимость от отдельных технологических гигантов. Salesforce Agentforce тесно интегрирован с экосистемой Salesforce. Агенты работают наиболее эффективно, когда все данные и процессы находятся внутри системы Salesforce. Интеграция внешних источников знаний или систем требует значительных усилий. Это создает эффект «привязки к поставщику», затрудняя переход клиентов на альтернативные решения.

Аналогичная критика направлена ​​в адрес Microsoft, SAP и Oracle. Каждый поставщик пытается создать собственную экосистему, в которой его ИИ-агенты будут работать наилучшим образом. Это усложняет интеграцию различных систем и вынуждает клиентов выбирать одного основного поставщика. Такие инициативы, как протокол контекста модели (Model Context Protocol), направленный на обеспечение стандартизированной связи между ИИ-агентами от разных поставщиков, все еще находятся на начальной стадии развития.

Четвертый спорный аспект касается конфиденциальности и безопасности данных. Для эффективной работы ИИ-агентам необходим доступ к обширным данным компании. Это создает потенциальные риски для безопасности, особенно когда эти данные передаются внешним сервисам ИИ, таким как OpenAI или Anthropic. Хотя Salesforce и другие поставщики подчеркивают, что они внедрили строгие меры защиты данных, опасения сохраняются, особенно в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение или финансовые услуги.

Пятый важный момент — воздействие на окружающую среду. Для работы крупных моделей искусственного интеллекта требуются огромные вычислительные мощности и, следовательно, энергия. Центры обработки данных, в которых работают эти модели, потребляют миллионы киловатт-часов электроэнергии и производят значительные выбросы CO2. В условиях растущего давления на компании с целью достижения целей в области устойчивого развития, экологический след систем искусственного интеллекта становится все более актуальной проблемой.

Взгляд в будущее: между консолидацией и следующей волной

Несмотря на все текущие проблемы, эксперты предполагают, что в ближайшие годы агенты искусственного интеллекта будут играть все более важную роль в компаниях. Вопрос не в том, будет ли эта технология преобладать, а в том, как быстро и в какой форме она получит распространение.

По прогнозам Gartner, к 2026 году примерно 40 процентов всех корпоративных приложений будут включать в себя специализированных агентов искусственного интеллекта, что значительно больше, чем менее 5 процентов в 2025 году. К 2035 году на агентный ИИ может приходиться примерно 30 процентов мирового дохода от корпоративного программного обеспечения, что составит более 450 миллиардов долларов. Прогнозируется, что рынок автономного ИИ и автономных агентов вырастет с 8,62 миллиарда долларов в 2025 году до 263,96 миллиарда долларов к 2035 году, что соответствует среднегодовому темпу роста (CAGR) более 40 процентов.

Эти прогнозы основаны на предположении, что текущие проблемы будут преодолены постепенно. Этому могут способствовать несколько факторов:

Во-первых, сама технология будет продолжать развиваться. Базовые модели обработки больших языков станут более мощными, эффективными и экономически выгодными. Новые модели, такие как o1 от OpenAI с улучшенной логикой рассуждений или Claude от Anthropic с более длинными контекстными окнами, позволят решать более сложные задачи. Стоимость вывода данных с помощью ИИ уже резко снизилась — в 280 раз в период с ноября 2022 года по октябрь 2024 года. Эта тенденция, вероятно, сохранится, что сделает приложения ИИ более экономически привлекательными.

Во-вторых, компании научатся более эффективно использовать агентов искусственного интеллекта. Первые пользователи получат опыт, выявят лучшие практики и поделятся ими с более широким сообществом. Для поддержки компаний в их внедрении появятся программы обучения, сертификации и консультационные услуги.

Во-третьих, может произойти стандартизация. Такие инициативы, как протокол контекста модели (Model Context Protocol) или протокол взаимодействия между агентами ServiceNow, направлены на обеспечение связи между агентами ИИ от разных поставщиков. Если такие стандарты будут установлены, это упростит интеграцию и уменьшит зависимость от конкретного поставщика.

В-четвертых, следует ожидать консолидации поставщиков. Рынок ИИ-агентов в настоящее время фрагментирован, десятки стартапов и устоявшихся игроков борются за долю рынка. В ближайшие годы, вероятно, произойдут поглощения и консолидация рынка, как это уже случалось в других сегментах технологического рынка. Крупные компании, такие как Salesforce, Microsoft, Google, SAP или Oracle, будут приобретать более мелких поставщиков, чтобы расширить свои возможности в области ИИ.

Для Salesforce решающим фактором станет успешная интеграция приобретенной компании Informatica и создание реальной добавленной стоимости для Agentforce. Это крупнейшее приобретение в истории компании с момента покупки Slack в 2021 году. Оно сопряжено с рисками, о чем свидетельствует понижение рейтинга RBC, что резко снизило целевую цену. Однако оно также открывает возможности, если Salesforce сможет создать более комплексную платформу управления данными, которая повысит эффективность работы ИИ-агентов.

В среднесрочной перспективе, к 2030 году, Salesforce планирует достичь выручки более 60 миллиардов долларов, что соответствует органическому росту более чем на 10 процентов в год. Это будет означать возвращение к двузначным темпам роста после падения ниже этого показателя с середины 2024 года. Реалистичность этой цели во многом зависит от того, добьются ли Agentforce и другие продукты на основе искусственного интеллекта ожидаемого успеха.

В долгосрочной перспективе развитие может сместиться в сторону сложных многоагентных экосистем, как прогнозирует Gartner. В таких системах специализированные агенты работают вместе, координируют свои действия и обмениваются информацией. Один агент может анализировать запросы клиентов, другой разрабатывать решения, третий координировать внедрение, а четвертый контролировать качество. Такое скоординированное сотрудничество позволит автоматизировать еще более сложные бизнес-процессы.

Но до цели еще далеко. Следующие два-три года будут решающими, чтобы увидеть, удастся ли преодолеть нынешние проблемы и действительно ли материализуются обещанные повышения производительности и увеличение доходов.

Уроки кризиса Salesforce для технологической индустрии

Анализ инцидента с Salesforce выявляет фундаментальные истины о состоянии искусственного интеллекта и его коммерческом применении. Главный вывод заключается в том, что существует значительное несоответствие между технологической осуществимостью агентов ИИ и их экономической рентабельностью в современных рыночных условиях.

Salesforce — это пример отрасли, которая вошла в эру ИИ с большими ожиданиями, но теперь столкнулась с суровыми реалиями монетизации. Три основные выявленные проблемы — трудности с монетизацией, насыщение рынка и сложность внедрения — не являются специфическими для Salesforce, а затрагивают всю индустрию корпоративного программного обеспечения.

Опыт показывает, что одних лишь технологических инноваций недостаточно. Компаниям также необходимо разработать убедительную бизнес-модель, продемонстрировать очевидную ценность для клиентов и снизить барьеры для внедрения. Компания Salesforce создала впечатляющий с технологической точки зрения продукт Agentforce, но преобразование его в устойчивый рост доходов по-прежнему остается сложной задачей.

Для инвесторов это означает, что им необходимо различать краткосрочный ажиотаж и долгосрочную ценность. Высокие оценки многих компаний, занимающихся ИИ, основаны на ожиданиях будущей прибыли, которая может не материализоваться или быть значительно отложена. Трезвый анализ фактических темпов внедрения, вклада в выручку и прибыльности имеет важное значение.

Компаниям, планирующим внедрение ИИ-агентов, рекомендуется следующее: начинайте с четко определенных сценариев использования, инвестируйте в качество данных и управление изменениями, и не ждите чудес в одночасье. Наиболее успешные внедрения сосредоточены на нескольких, но хорошо реализованных проектах, а не на запуске множества поверхностных экспериментов.

Для сотрудников это означает, что определенные задачи будут автоматизированы с помощью ИИ, а также появятся новые роли. Инвестиции в навыки, связанные с ИИ, — будь то разработка, управление или стратегическое применение ИИ, — приобретают все большее значение.

Таким образом, случай с Salesforce — это гораздо больше, чем история одной компании, попавшей в беду. Это урок о трудностях технологической трансформации, о разрыве между видением и реальностью, а также о необходимости сохранять четкое понимание экономических реалий, несмотря на весь энтузиазм по поводу новых технологий. Революция в области искусственного интеллекта обязательно произойдет, но она будет постепенной, неровной и избирательной — не тот самый «Большой взрыв», о котором часто говорят, а непрерывный процесс со своими взлетами и падениями.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Наш опыт работы в США в области развития бизнеса, продаж и маркетинга. — Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц