Управляемый ИИ против распространения ИИ-агентов: почему ваши неконтролируемые ИИ-агенты вскоре станут источником юридических рисков

Искусственный интеллект вышел из-под контроля: как «разрастание агентской сети» стало самым большим риском для ИТ-рынка в 2025 году

Конец экспериментов с ИИ: почему более 40 процентов сил, задействованных в автономных системах, вскоре будут отключены

Искусственный интеллект совершает революцию в повседневном бизнесе, но, в то время как ведомства с энтузиазмом внедряют все больше автономных ИИ-агентов в свои процессы, на заднем плане назревает огромный ИТ-риск и угроза нарушениям нормативных требований. Так называемое «разрастание агентов» (неконтролируемое распространение ИИ-агентов) не только приводит к резкому росту затрат на инфраструктуру и дублированию систем, но и создает опасные уязвимости в системе безопасности. В условиях жестких требований Закона ЕС об ИИ эта неконтролируемость становится экзистенциальной юридической проблемой. Чтобы предотвратить надвигающуюся катастрофу в сфере управления и обеспечить долгосрочную окупаемость инвестиций в трансформацию с помощью ИИ, перед технологическими лидерами стоит важнейшая задача: они должны остановить неконтролируемое распространение и заменить его централизованной управляемой платформой ИИ, прежде чем окно возможностей полностью закроется.

В связи с этим:

• UNFRAME.AI: Хорошее, плохое и неуправляемое: во сколько вам на самом деле обходится разрастание агентской сети

Управляемый ИИ в условиях распространения ИИ-агентов: как централизованная платформа управления предотвращает надвигающуюся катастрофу в сфере корпоративного управления в компании

В большинстве компаний за последние восемнадцать месяцев происходило нечто, что не было отражено ни в одном бюджете, не вызвало никаких предупреждений о рисках и за что ни одна команда не несет централизованной ответственности. Отдел за отделом начали внедрять агентов на основе ИИ. Финансовый отдел разработал одного для проверки счетов-фактур. Отдел кадров внедрил одного для обработки запросов при приеме на работу. Служба поддержки клиентов запустила еще одного для обработки заявок. Каждый из этих агентов решал реальную проблему. Каждый был одобрен, или, по крайней мере, не заблокирован. И каждый был создан на разной платформе, с разной моделью, подключен к разным источникам данных и не регулировался абсолютно никем в целом.

Это разрастание ИИ-агентов, или «агентное разрастание» на английском жаргоне. И к тому времени, как большинство технологических лидеров дают этому название, уже нанесен значительный финансовый и структурный ущерб. То, что на первый взгляд кажется незначительной операционной проблемой, согласно текущим рыночным данным, превращается, пожалуй, в самый насущный стратегический риск трансформации в сфере ИИ. Цифры говорят сами за себя: более трех миллионов ИИ-агентов уже работают в корпоративных средах по всему миру, и из них только 47,1 процента активно контролируются или защищены. Таким образом, около 1,5 миллиона агентов работают совершенно без надзора. В то же время 82 процента руководителей считают, что их существующие политики достаточны. Это несоответствие между самовосприятием и реальностью является основой, на которой процветает этот неконтролируемый рост.

Знакомая модель в новом обличье: исторический контекст распространения технологий

Рассредоточение агентов — не новая проблема, а знакомая тенденция в новом обличье. Корпоративный мир уже несколько раз переживал подобные этапы, ход и последствия которых удивительно точно соответствуют нынешней ситуации.

За несколько лет так называемое разрастание облачных сред привело к появлению десятков нескоординированных облачных сред, которые поглощали бюджеты и создавали уязвимости в системе безопасности, полное устранение которых иногда занимало годы. Разрастание SaaS-сервисов следовало той же схеме: на пике своего развития средняя компания одновременно запускала сотни приложений. Хотя сейчас компании активно консолидируются — среднее количество SaaS-приложений сократилось с 374 до 342 — теневые ИТ-системы остаются масштабной и устойчивой проблемой. Согласно недавним опросам, 68 процентов сотрудников используют инструменты, не одобренные ИТ-отделом, а 57 процентов вводят конфиденциальные данные компании в эти несанкционированные системы. В настоящее время ИТ-отделы управляют только 28 процентами общих расходов на SaaS и контролируют лишь 17 процентов всех приложений.

Затем последовало разрастание RPA: волна автоматизированных ботов, начавшаяся с многообещающих результатов пилотных проектов и закончившаяся клубком хрупких, перекрывающихся рабочих процессов, которые никто не мог полностью протестировать или поддерживать. На практике проекты RPA часто терпели неудачу из-за нереалистичных ожиданий, нечеткого выбора процессов и отсутствия инфраструктуры управления. Параллель с нынешней ситуацией структурно почти идентична — с одним важным отличием.

Автономные агенты ИИ — это как роботизированная автоматизация процессов (RPA) с мозгом. Динамика та же, но последствия быстрее и масштабнее. RPA-бот, переставший работать, просто перестает работать. Агент ИИ, работающий без управления, продолжает работать и принимает решения самостоятельно. Это значительно более опасный сценарий. Программное обеспечение ждет команд. Агенты действуют автономно. Этот качественный сдвиг в технологиях делает вопрос управления не просто постепенным, а принципиально более актуальным.

Анатомия неконтролируемого внедрения: как выглядит неконтролируемый рост на практике

Модель развития разрастания агентской сети удивительно схожа в разных организациях, даже если детали различаются. Обычно она начинается с небольшого числа пилотных проектов с благими намерениями. Результаты оказываются достаточно многообещающими, чтобы оправдать масштабирование. Другие команды замечают положительный опыт, запрашивают собственных агентов или просто создают их самостоятельно. Поставщики облегчают этот процесс — компании привлекаются бесплатными или недорогими инструментами начального уровня, и на первый взгляд кажется, что нет особых причин не добавлять еще одну платформу в инфраструктуру.

В течение двенадцати-восемнадцати месяцев типичная компания оказывается в ситуации, характеризующейся несколькими отличительными особенностями: агенты с различными функциями разрабатываются на разрозненных платформах — от OpenAI до AWS и Google, а также с использованием внутренних инструментов — без единого способа мониторинга или управления ими. Поскольку каждый агент создается по-своему, с точки зрения управления отсутствует централизованный обзор, так называемая «единая панель управления».

Каждый агент имеет собственные подключения к данным и права доступа, настроенные независимо, без общего уровня политик. Никто не имеет полного представления о том, к каким системам каждый агент имеет доступ. Одни и те же интеграции перестраиваются снова и снова: пять агентов с пятью отдельными коннекторами к Salesforce; три агента с тремя независимыми конвейерами к хранилищу данных. Агенты, работающие в смежных функциях, не имеют общего контекста или уровня координации. Когда агент маркетинга, агент цепочки поставок и HR-бот работают в изолированных системах, вы создаете не автоматизированную рабочую силу, а цифровой бунт. Выбор модели также осуществляется на основе случайных факторов: разные команды используют разных поставщиков, исходя из того, что было доступно на момент разработки, а не на основе стратегических стандартов стоимости, производительности или профиля риска.

Логика здесь совершенно рациональна с точки зрения отдельных команд: каждый отдел оптимизирует процесс под свои нужды и задачи. Системная проблема возникает из-за совокупности этих локальных обоснований. Это классический случай сбоя координации, который неизбежно происходит при отсутствии всеобъемлющей структуры управления.

Реальные издержки: помимо очевидных нецелевых расходов бюджета

Наиболее очевидные издержки разрастания системы агентов — это неэффективное расходование бюджета из-за избыточных интеграций, дублирования функций и инфраструктуры. Это реальная проблема, которая быстро накапливается. Эксплуатационные расходы на агентов ИИ включают в себя множество компонентов: затраты на инфраструктуру для вычислительных ресурсов и памяти, стоимость токенов для вызовов API, затраты на управление ИТ для мониторинга, безопасности и обновлений, а также затраты на внедрение, которые могут варьироваться от нескольких тысяч до нескольких сотен тысяч евро в зависимости от сложности.

Но менее заметные издержки являются действительно драматичными: так называемый долг управления. Каждый агент, работающий без централизованного уровня политики, представляет собой пробел в соблюдении требований. Каждый агент, работающий без надзора, представляет собой не поддающийся количественной оценке риск. В высокорегулируемых отраслях, таких как финансовые услуги, здравоохранение или юридическое консультирование, этот пробел не просто теоретический. Это замечание, которое станет проблемой во время следующей проверки. Нескоординированная работа агентов приводит к «токовой утечке», когда избыточные вызовы API и пересекающиеся вычислительные задачи незаметно снижают рентабельность инвестиций.

Что еще серьезнее, они могут привести к реальным операционным сбоям, когда агенты с противоречащими целями работают с одними и теми же данными без уровня координации, который бы согласовывал их решения. IDC прогнозирует, что 60 процентов сбоев ИИ в 2026 году будут вызваны пробелами в управлении, а не низкой производительностью моделей. Эта цифра отражает фундаментальную идею: технологическая зрелость моделей ИИ больше не является основным риском. Основной риск заключается в организационной и структурной интеграции.

Кроме того, существуют далеко идущие юридические риски. В своих прогнозах FutureScape компания IDC предупреждает, что к 2030 году до 20 процентов из тысячи крупнейших организаций мира столкнутся с судебными исками, штрафами и увольнениями директоров по информационным технологиям — из-за серьезных сбоев, вызванных неадекватным управлением агентами искусственного интеллекта. Закон ЕС об ИИ усугубляет эту ситуацию конкретными санкциями: нарушения могут караться штрафами в размере до 35 миллионов евро или 7 процентов от годового дохода по всему миру. Для систем ИИ высокого риска прямо требуется ведение журналов, оперативный мониторинг и человеческий контроль. Таким образом, компания, которая использует автономных агентов ИИ без структурированного управления, напрямую подвергает себя этим нормативным требованиям.

Затраты на ретроспективное внедрение системы управления в разросшемся парке агентов неизменно значительно превышают затраты на создание инфраструктуры управления с самого начала. Согласно данным CISIN, организации, переходящие с уровня управления 1 на уровень 3 — то есть от реактивного логирования ошибок к архитектуре нулевого доверия с изолированными средами выполнения — отмечают снижение технического долга, связанного с ИИ, на 40 процентов и сокращение времени выхода на рынок новых функций агентов на 25 процентов.

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

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

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

Более подробная информация здесь:

• Платформа управляемого искусственного интеллекта

Регуляторное давление растет: Закон ЕС об ИИ как катализатор выполнения обязательств в области управления

Закон ЕС об искусственном интеллекте создал первый в мире всеобъемлющий закон, регулирующий использование искусственного интеллекта. Вступивший в силу 1 августа 2024 года, он будет оказывать все большее влияние на практическую деятельность начиная с 2026 года. Для компаний в Германии и по всей Европе это означает, что управление ИИ перестало быть добровольным стратегическим решением и стало юридическим требованием.

Логика Закона ЕС об ИИ основана на оценке рисков: системы ИИ классифицируются по категориям риска в зависимости от их потенциальной способности причинить вред, и требования возрастают с увеличением риска. К приложениям ИИ с высоким уровнем риска – например, в сфере занятости, образования или критической инфраструктуры – уже применяются обширные обязательства: системы управления рисками, управление данными, техническая документация, прозрачность, человеческий контроль и ведение журналов на протяжении всего жизненного цикла. Требование о создании реестра вариантов использования ИИ – это не бюрократическая формальность, а скорее структурный минимум, необходимый для соблюдения любых требований: без реестра нет приоритизации; без приоритизации нет функционирующего соответствия.

Для компаний, работающих в фрагментированной, неконтролируемой среде, подобная нормативно-правовая база представляет собой двойную проблему. Во-первых, им необходимо провести инвентаризацию существующих операций и оценить их классификацию рисков. Во-вторых, они должны обеспечить соответствие новых внедрений законодательным требованиям с самого начала. Обе эти задачи практически невыполнимы без централизованной инфраструктуры управления. Таким образом, Закон ЕС об искусственном интеллекте является не дополнительным бюрократическим препятствием, а скорее регуляторным катализатором, ускоряющим и без того необходимое стратегическое решение о создании платформенной инфраструктуры.

Анализ тенденций в области ИИ на 2026 год, проведенный EY, идеально总结道: разница заключается не столько в том, используют ли компании ИИ, сколько в наличии у них необходимых структур управления для ответственного, масштабируемого и адаптивного использования ИИ. Это включает в себя четко определенные роли и обязанности в принятии решений, касающихся ИИ, надежные механизмы контроля, идущие в ногу со скоростью технологического развития, и прозрачные решения в отношении архитектуры данных и моделей, обеспечивающие как внутренний надзор, так и контроль со стороны регулирующих органов.

Переломный момент: короткий промежуток времени, чтобы опередить стремительный рост

По прогнозам Gartner, к концу 2026 года около 40 процентов всех корпоративных приложений будут интегрировать специализированные ИИ-агенты — по сравнению с менее чем 5 процентами в 2025 году. Это представляет собой восьмикратное увеличение за двенадцать месяцев. В то же время менее 25 процентов компаний успешно внедрили ИИ-агенты в производство, хотя почти две трети уже проводят эксперименты.

Ещё более показательной является другая статистика Gartner: более 40 процентов проектов по внедрению агентного ИИ будут заброшены к концу 2027 года — не из-за технологических ограничений, а из-за растущих затрат, отсутствия доказательств экономической ценности и неадекватного управления. На сегодняшний день только 2 процента компаний полностью внедрили агентный ИИ. Лишь 21 процент сообщают о наличии зрелой системы управления автономными агентами. Эти цифры отрезвляют на фоне прогнозируемого взрывного роста.

Окно возможностей для CIO или CDO активно решать эту проблему с каждым днем ​​сужается. Бизнес-подразделения теперь создают агентов в удобное для себя время, используя собственные инструменты и вне рамок центрального ИТ-отдела. Каждый день, прошедший без выработки структурированного подхода к управлению, – это день, когда технический и нормативный долг продолжает накапливаться. И погашение этого долга становится все дороже с каждым дополнительным агентом, развернутым без контроля.

Управляемая платформа ИИ как структурное решение: почему платформенный подход решает проблему развертывания

Организации, эффективно сдерживающие неконтролируемый рост, на раннем этапе делают важнейшее стратегическое изменение: они рассматривают инфраструктуру ИИ-агентов внутри компании как проблему платформы, а не как проблему развертывания. Этот семантический сдвиг имеет далеко идущие структурные последствия.

В контексте развертывания задается вопрос: как быстро создать подходящего агента для данного конкретного случая? В контексте платформы задается вопрос: как создать инфраструктуру, которая позволит всем агентам в компании работать надежно, безопасно, в соответствии с установленными правилами и с минимальными затратами? Ответ на второй вопрос — центральная плоскость управления. Это единственное место, где агенты регулируются, настраиваются, контролируются и развертываются — до того, как их количество вырастет до такой степени, что внедрение системы управления задним числом станет затруднительным.

Подобная управляемая платформа ИИ систематически решает все основные проблемы неконтролируемого роста. Она создает единое представление обо всех активных агентах в организации, независимо от базовой платформы, на которой они были созданы. Она обеспечивает единый уровень политик для доступа к данным, разрешений и путей эскалации. Она обеспечивает истинную наблюдаемость — возможность понять, к каким данным обращался агент, какие альтернативы он рассматривал и почему принял то или иное решение. И она гарантирует, что выбор модели, мониторинг затрат и архитектура безопасности соответствуют стратегическим стандартам, а не решениям, принимаемым в произвольном порядке.

Аналогия с DevOps и MLOps здесь особенно уместна: при структурировании разработки программного обеспечения и операций машинного обучения в последние годы применялись те же принципы — инструменты, ограничения, метрики и централизованные уровни политики в качестве основы. Та же логика применима и к агентам ИИ, но с дополнительной срочностью, обусловленной автономной природой этих систем.

По данным IDC, унифицированные платформы управления ИИ теперь признаны критически важной инфраструктурой для масштабируемости. Они обеспечивают единый источник достоверной информации для политики, мониторинга и отчетности. Согласно исследованиям IBM, организации с комплексными системами управления достигают на 30 процентов большей рентабельности инвестиций в свои портфели ИИ по сравнению с теми, кто полагается на ручные подходы.

Аспект безопасности и защиты данных: недооцененный риск, связанный с неконтролируемыми агентами

Помимо рисков, связанных с соблюдением нормативных требований и операционной деятельностью, неконтролируемое разрастание сети агентов представляет собой специфический аспект безопасности, который до сих пор недостаточно обсуждается. Каждый неконтролируемый агент потенциально является скрытым центром затрат, потребляющим облачные ресурсы, представляет собой угрозу соблюдения нормативных требований, которая может привести к штрафам со стороны регулирующих органов, и потенциальную уязвимость в системе безопасности, которая может быть использована для несанкционированного доступа к данным.

Проблема неконтролируемых каскадов решений особенно критична: когда агентам разрешается выполнять действия, необходимо учитывать, как эти действия могут распространяться по взаимосвязанным системам. Отсутствие контроля и прозрачности может привести к непредвиденным последствиям, распространяющимся по сложным системным ландшафтам. Кроме того, если у команд нет инструментов для объяснения того, почему агент выполнил то или иное действие, руководители могут оказаться не в состоянии обосновать результаты перед регулирующими органами или клиентами.

Лишь 14,4% организаций получают полный допуск к секретной информации перед развертыванием агентов. Это означает, что более чем в 85% случаев агенты работают в производственных средах без систематической оценки их профиля безопасности. В мире, где агенты могут получать доступ к конфиденциальным личным делам сотрудников, финансовым данным, данным клиентов и критически важным бизнес-процессам, это недопустимо.

Технический ответ на этот профиль рисков обеспечивает подход «нулевого доверия» для инфраструктуры агентов, при котором каждый агент получает только минимально необходимые разрешения, предоставляемые динамически для каждой сессии. В сочетании с механизмами «человека в контуре управления», определяющими, когда агент должен сделать паузу и запросить подтверждение от человека, это создает архитектуру безопасности, которая уравновешивает автономность и контроль.

Три стратегических действия, которые необходимо предпринять незамедлительно: что должны сделать руководители прямо сейчас

Практический выход из этой неконтролируемой ситуации начинается не с выбора платформы, а со структурированной инвентаризации. Компаниям следует предпринять три последовательных незамедлительных действия, прежде чем развертывать следующего агента.

Первый шаг — это полная инвентаризация всех активных агентов во всей организации. Это включает в себя регистрацию платформы, на которой был создан каждый агент, данных, к которым он имеет доступ, систем, с которыми он взаимодействует, и лиц, ответственных за его поведение. В большинстве организаций в ходе этой инвентаризации обнаруживается больше агентов, чем предполагалось, — часто с более широкими правами доступа, чем первоначально планировалось. Эта инвентаризация — не разовая задача, а начало непрерывного процесса управления жизненным циклом, который служит основой для всех последующих мер управления.

Второй шаг — стандартизация уровня инфраструктуры, а не сценариев использования. Ошибка многих компаний заключается в попытке создавать все агенты одинаково. Это подавляет инновации и практически невыполнимо. Вместо этого необходимо стандартизировать нижний уровень: как агенты получают доступ к данным, как они регистрируются, как измеряется их производительность и как обеспечиваются политики безопасности. Это разделение между стандартизированным уровнем инфраструктуры и свободой настройки на уровне сценариев использования является структурным секретом успешного управления ИИ в корпоративной среде. Крупные организации должны стремиться к платформенному подходу с централизованными стандартами и локальным исполнением: кроссплатформенное управление с утвержденными каталогами моделей, стандартизированным ведением журналов, многократно используемыми шаблонами оценки и доступом на основе политик.

Третий шаг — создание системы непрерывного измерения рентабельности инвестиций для всех агентов. Руководители должны обеспечить основу для оценки фактического вклада каждого агента до утверждения новых внедрений. Это включает в себя требование к любому, кто хочет внедрить агента, заранее представить оценку затрат и прогноз выгод. Кроме того, периодический анализ расходов на ИИ-агентства и возможностей оптимизации создает организационную основу для устойчивого баланса затрат и выгод. Советы директоров и комитеты по управлению все чаще требуют измеримой отдачи, а не просто громких заявлений об инновациях — управление играет непосредственную роль в рентабельности инвестиций, снижая риски, повышая надежность и ускоряя внедрение.

Первые архитектурные решения как поворотный момент: почему именно сейчас решающий момент?

В истории технологий с поразительной регулярностью повторяется одна закономерность: ранние архитектурные решения определяют долгосрочную конкурентоспособность. Те, кто внедрил управление мультиоблачными средами на ранних этапах перехода к облачным технологиям, теперь имеют значительные преимущества перед теми, кто спустя годы столкнулся с трудностями демонтажа распределенных, неконтролируемых сред. С учетом разрастания агентской сети, корпоративный ландшафт сейчас находится именно на этом этапе.

Окно возможностей очень узкое. Gartner определяет горизонт в три-шесть месяцев, в течение которых организации-разработчики программного обеспечения должны определить свою стратегию и инвестиционный план в области агентного ИИ — иначе они рискуют остаться позади. Экспоненциальный рост — от менее чем 5 процентов до 40 процентов проникновения за двенадцать месяцев — означает, что если неконтролируемый рост не будет структурирован сейчас, он очень быстро достигнет уровня, когда корректирующие действия станут чрезвычайно дорогостоящими или практически невозможными.

В то же время, другой прогноз Gartner служит отрезвляющим предупреждением: к 2027 году более 40 процентов проектов в области искусственного интеллекта на основе агентов будут заброшены. Компании, которые откажутся от этих проектов, будут не теми, кто выбрал худшую технологию ИИ. Это будут те, кто не смог создать инфраструктуру управления, и чьи растущие затраты и отсутствие доказанной ценности подорвали их легитимность для дальнейших инвестиций. Таким образом, управление — это не противоположность инновациям, а инфраструктура, которая делает устойчивые инновации возможными в первую очередь.

Урок, извлеченный из предыдущих технологических волн — будь то облачные технологии, SaaS или RPA — очевиден: неконтролируемый рост всегда происходит, когда скорость внедрения превышает зрелость инфраструктуры управления. ИИ-агенты, которые в 2025 году были еще экспериментальными, в 2026 году станут реальностью. Импульс неудержим. Вопрос не в том, станут ли агенты корпоративным стандартом — это уже решено. Остается лишь вопрос, произойдет ли этот переход на контролируемой основе или в условиях катастрофы в управлении.

Сегодня компании, инвестирующие в централизованную управляемую инфраструктуру ИИ, приобретают не просто контроль и соответствие нормативным требованиям. Они приобретают право продолжать получать выгоду от использования агентного ИИ в течение двух-трех лет, в то время как другие будут заняты устранением последствий неконтролируемого, безудержного роста.

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной по адресу wolfenstein∂xpert.digital или

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn