Розрив між обіцянкою та реальністю: що проблеми Salesforce показують про трансформацію штучного інтелекту в технологічній галузі

Велике розчарування у штучному інтелекті: чому Salesforce показує, що реальність виглядає інакше

Вражаюче 27-відсоткове падіння ціни акцій гіганта CRM Salesforce з початку 2025 року не є ізольованим явищем окремої компанії. Швидше, воно символізує фундаментальну невідповідність між високими очікуваннями від штучного інтелекту та суворою реальністю його комерційного використання. Поки технологічні компанії по всьому світу проголошують революцію, спричинену автономними агентами ШІ, ситуація Salesforce виявляє три центральні проблеми, які можуть бути симптоматичними для всієї галузі: монетизація інновацій ШІ, структурна зрілість ринку корпоративного програмного забезпечення та зростаюча складність інтеграції технологій. Цей аналіз досліджує, що насправді стоїть за цією нібито обіцянкою майбутнього та які наслідки вона має для технологічної галузі.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект: Чому Salesforces Agentforce не (поки) розпочався - незалежні альтернативи кращі

Основи та актуальність

Ситуація в Salesforce у жовтні 2025 року знаменує собою поворотний момент у сприйнятті штучного інтелекту як прямого фактора зростання для відомих технологічних компаній. Марк Беніофф, харизматичний засновник і генеральний директор компанії з управління взаємовідносинами з клієнтами, проголосив еру агентного штучного інтелекту на конференції Dreamforce компанії в Сан-Франциско. Його бачення: автономні алгоритми замінять людських працівників у компаніях і стануть найважливішим генератором доходів Salesforce. Однак реальність малює іншу картину.

Різке падіння акцій Salesforce різко контрастує із загальною тенденцією в технологічній галузі, де акції технологічних компаній за той самий період зафіксували значне зростання. Ця розбіжність порушує фундаментальні питання: чи переоцінила галузь швидкість, з якою штучний інтелект може перетворитися на реальний дохід? Чи реалістичні очікування щодо автономних агентів ШІ? І які структурні проблеми криються за блискучим фасадом обіцянок ШІ.

Актуальність цього аналізу виходить далеко за межі Salesforce. Він стосується всіх компаній, які покладаються на штучний інтелект як ключовий фактор зростання. Він стосується інвесторів, які вкладають мільярди в технології штучного інтелекту. А також працівників, чиї робочі місця перебувають під загрозою через обіцяну автоматизацію. Кейс Salesforce пропонує унікальне розуміння механізмів, сподівань та розчарувань галузі, що перебуває в перехідному періоді.

Ця стаття поділена на вісім розділів, які систематично представляють історичне коріння, технічні механізми, поточний стан, практичні варіанти використання, критичні проблеми, майбутній розвиток та остаточний синтез отриманих уроків. Стане зрозуміло, що проблеми Salesforce відображають глибші проблеми галузі, які виходять далеко за межі однієї компанії.

Від піонера хмарних технологій до борця зі штучним інтелектом: стратегічна переорієнтація галузевого гіганта

Щоб зрозуміти сучасну ситуацію, потрібно простежити за походженням та еволюцією Salesforce. Заснована в 1999 році Марком Беніоффом, компанія здійснила революцію в індустрії програмного забезпечення завдяки радикальній на той час концепції: програмне забезпечення як послуга (Program as a Service). Замість продажу дорогих ліцензійних пакетів, які потрібно було встановлювати на серверах клієнтів, Salesforce пропонувала своє CRM-рішення онлайн. Клієнти сплачували щомісячну плату та могли користуватися програмним забезпеченням просто через свій браузер.

Ця інновація зробила Salesforce лідером ринку в управлінні взаємовідносинами з клієнтами. З часткою ринку понад 21 відсоток, компанія досі домінує на світовому ринку CRM, значно випереджаючи таких конкурентів, як Microsoft, Oracle та SAP. Протягом понад двох десятиліть Salesforce вважалася акцією, що розвивається, par excellence. Виручка зростала двозначними числами рік за роком, ціна її акцій постійно зростала, а компанія розширювалася завдяки численним придбанням.

Але вже в роки, що передували 2025 році, з'явилися перші ознаки уповільнення. Зростання індустрії програмного забезпечення CRM загалом сповільнилося, оскільки ринок ставав дедалі більш насиченим. Багато великих компаній вже впровадили CRM-системи, і найнебезпечніші результати були зібрані. Водночас з'явилися нові конкуренти, які завойовували частку ринку завдяки інноваційним підходам та нижчим цінам.

У цій ситуації, починаючи з 2022 року, Беніофф все більше зосереджувався на штучному інтелекті як новій історії зростання. Salesforce спочатку представила Einstein, платформу штучного інтелекту, яка забезпечувала прогнозну аналітику та автоматизацію в рамках існуючих CRM-продуктів. Потім, у вересні 2024 року, відбувся великий анонс: Agentforce, платформа для автономних агентів зі штучним інтелектом, які самостійно виконували б завдання в таких сферах, як обслуговування клієнтів, продажі та маркетинг.

Бачення було амбітним: до кінця 2025 року клієнти мали створити мільярд автономних агентів штучного інтелекту за допомогою платформи. Ці агенти не лише відповідатимуть на прості запити, але й самостійно плануватимуть і виконуватимуть складні багатоетапні завдання. Вони діятимуть проактивно, прийматимуть рішення та матимуть доступ до всієї бази даних компанії.

Водночас Salesforce значно інвестувала в технологічну основу для цих агентів ШІ. У травні 2025 року компанія оголосила про придбання Informatica, спеціаліста з управління даними, за 8 мільярдів доларів. Придбання мало на меті забезпечити агентам ШІ доступ до високоякісних, добре структурованих даних. Восени 2024 року Salesforce вже придбала Own Data, ще одну компанію з управління даними, за 1,9 мільярда доларів.

Але, незважаючи на ці масштабні інвестиції та грандіозне бачення, очікуваного зростання доходів не виправдалося. У другому кварталі 2025/26 фінансового року дохід Salesforce зріс на 9,8 відсотка до 10,24 мільярда доларів. Хоча це трохи перевищило очікування, це був п'ятий поспіль квартал однозначного зростання. Перспективи на наступний квартал були ще обережнішими, що підживлювало побоювання, що наступ на штучний інтелект не принесе бажаного комерційного успіху.

Анатомія автономних агентів штучного інтелекту: Технологія між баченням та доцільністю

Щоб зрозуміти, чому монетизація агентів ШІ виявляється такою складною, важливо дослідити технічні основи та механізми цих систем. Agentforce базується на кількох технологічних компонентах, які повинні працювати разом для досягнення обіцяної автономії.

В його основі лежить механізм мислення Atlas, який діє як нейронна мережа або мозок агентів штучного інтелекту. Цей механізм розроблений для імітації людського мислення та поведінки, правильної категоризації завдань, визначення пріоритетів кроків завдань та, зрештою, їх правильного виконання. На відміну від попередніх помічників штучного інтелекту, таких як Copilot, які значною мірою покладалися на взаємодію з людиною, агенти Agentforce розроблені для роботи здебільшого автономно.

Другим ключовим компонентом є хмарне сховище даних Salesforce, яке гармонізує всі відповідні дані компанії в режимі реального часу та робить їх доступними для агентів зі штучним інтелектом. Якість та повнота цих даних мають вирішальне значення для продуктивності агентів. Це також створює одну з найбільших проблем: багато компаній роками збирали свої дані в різних системах без узгоджених стандартів або регулярного очищення.

Третій компонент — це інструменти інтеграції, такі як MuleSoft, та попередньо створені конектори, які дозволяють агентам взаємодіяти з існуючими робочими процесами та зовнішніми системами. Ці інтерфейси дозволяють агентам працювати не лише у світі Salesforce, але й взаємодіяти з іншими корпоративними програмами.

Окрім цих компонентів, специфічних для Salesforce, Agentforce також інтегрує великомасштабні мовні моделі від сторонніх постачальників, таких як OpenAI, Anthropic та Google Gemini. Ці моделі забезпечують базову обробку природної мови та загальні знання про світ, на яких будуються конкретні агенти.

Функціональність можна проілюструвати на прикладі агента служби підтримки клієнтів: клієнт звертається до компанії із запитом. Агент аналізує запит, отримує доступ до відповідних даних клієнта з хмари даних, порівнює їх з аналогічними випадками з минулого, розробляє багатоетапний план вирішення проблеми, виконує ці кроки та повідомляє результат клієнту. Все це відбувається без втручання людини, якщо тільки агент не зіткнеться з проблемою, яка перевищує його можливості.

Теоретично це звучить вражаюче. Однак на практиці існує безліч перешкод. Агенти настільки ж хороші, як і дані, до яких вони мають доступ. Якщо дані неповні, застарілі або суперечливі, агенти приймають неправильні рішення. Інтеграція в існуючі корпоративні системи часто є складною та вимагає значних зусиль. А налаштування агентів, хоча й рекламується як процес з низьким кодом, все ж вимагає значних технічних знань та специфічних знань Salesforce.

Ще однією проблемою є брак довіри. Багато компаній вагаються передавати контроль над критично важливими бізнес-процесами автономним агентам без надійних процедур тестування та механізмів безпеки. Ризик помилок, витоків даних або небажаної поведінки є реальним, як показують приклади з інших галузей.

Складний шлях до прибутковості: три фундаментальні виклики

Проблеми Salesforce можна звести до трьох ключових викликів, типових для всієї галузі: монетизація інновацій у сфері штучного інтелекту, структурна готовність ринку та складність впровадження технологій.

Перший виклик стосується монетизації

Хоча Salesforce розробила технологічно просунутий продукт разом з Agentforce, ключове питання залишається відкритим: як його монетизувати? Модель ціноутворення Agentforce базується на двох доларах за розмову, що залежить від використання та відрізняється від традиційних моделей ліцензування. Однак багато потенційних клієнтів вагаються впроваджувати цю технологію у великих масштабах, доки окупність інвестицій не буде чітко продемонстрована.

Витрати на експлуатацію агентів ШІ є значними. Базові моделі великих мов програмування вимагають дорогих обчислювальних ресурсів. За галузевими оцінками, один запит до генеративної моделі ШІ коштує до десяти разів більше, ніж традиційний пошук у Google. Ці витрати мають бути перекладені на клієнтів, що обмежує прийнятність ціни. Водночас клієнти очікують, що агенти ШІ нададуть чітку цінність, яка виправдовує вищі витрати.

На сьогоднішній день лише приблизно 12 000 компаній користуються послугами Agentforce, що є незначною кількістю, враховуючи величезну клієнтську базу Salesforce з кількох сотень тисяч компаній. Річний постійний дохід від Agentforce становить менше 500 мільйонів доларів, що є лише частиною від загального доходу, що перевищує 40 мільярдів доларів. Навіть якщо це число потроїться або почетвериться в найближчі роки, як сподівається Salesforce, його внесок у загальний дохід все одно буде обмеженим.

Другим ключовим викликом є ​​структурна зрілість ринку CRM.

Після двох десятиліть сильного зростання ринок програмного забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами досяг фази насичення. Більшість великих і середніх компаній на розвинених ринках вже впровадили CRM-системи. Потенціал органічного зростання за рахунок залучення нових клієнтів обмежений.

Водночас конкуренція загострилася. Microsoft з Dynamics 365, Oracle з хмарними додатками, SAP з CRM-рішеннями та численні спеціалізовані постачальники, такі як HubSpot, Zendesk та Zoho, змагаються за частку ринку. Ці конкуренти наздогнали їх останніми роками та іноді пропонують дешевші або більш спеціалізовані рішення.

У такому середовищі Salesforce буде важче досягти двозначних темпів зростання, навіть з інноваційними функціями штучного інтелекту. Клієнти не просто перейдуть на іншу CRM-систему лише тому, що постачальник пропонує нові можливості штучного інтелекту. Впровадження CRM-системи є складним, дорогим та трудомістким процесом. Компанії неохоче переходять на нову, поки їхня існуюча система працює.

Такі аналітики, як Карл Кірстед з UBS, зазначили, що ринок CRM вже відносно зрілий, тоді як інвестиції клієнтів у штучний інтелект у цій галузі все ще перебувають на дуже ранній стадії. Таким чином, існує часовий розрив між ринковою зрілістю основних продуктів та зрілістю додаткових продуктів на основі штучного інтелекту. Ця невідповідність ускладнює для Salesforce відновлення колишнього темпу зростання.

Третій фундаментальний виклик стосується складності впровадження технологій

Хоча Salesforce просуває Agentforce як зручне для користувача low-code рішення, реальність для багатьох клієнтів набагато складніша. Успішне впровадження агентів штучного інтелекту вимагає міцної бази даних, чітко визначених процесів, технічної експертизи та значних інвестицій у навчання та управління змінами.

Багато компаній стикаються з фундаментальними проблемами, такими як низька якість даних, ізольовані сховища даних, неадекватна ІТ-інфраструктура та брак експертів у сфері штучного інтелекту. Ці проблеми необхідно вирішити, перш ніж агенти ШІ зможуть реалізувати свій потенціал. Це вимагає часу, ресурсів та довгострокового підходу, якого багато компаній уникають.

До цього додається нестача кваліфікованих працівників. Попит на експертів зі штучного інтелекту, спеціалістів з даних та адміністраторів Salesforce значно перевищує пропозицію. Компанії повинні платити високі зарплати, щоб залучати та утримувати кваліфікованих співробітників. Це ще більше збільшує вартість впровадження рішень зі штучного інтелекту та подовжує термін окупності інвестицій.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Історії успіху та розчарування: чого нас вчить практика про агентів ШІ

Щоб отримати повну картину, варто розглянути конкретні випадки використання та практичний досвід роботи з агентами ШІ, як у самому Salesforce, так і в інших компаніях.

Сама Salesforce впровадила одне з найгучніших впроваджень агентів штучного інтелекту: у власній службі підтримки клієнтів. Генеральний директор Марк Беніофф оголосив у вересні 2025 року, що компанія скоротила свою команду підтримки клієнтів з 9000 до 5000 співробітників, що на 45 відсотків менше. Звільнених співробітників замінили агенти зі штучним інтелектом, які, за словами Беніоффа, вже обробили 1,5 мільйона розмов з клієнтами, досягнувши рівня задоволеності клієнтів, подібного до рівня агентів-людей.

З одного боку, цей радикальний захід демонструє потенціал агентів штучного інтелекту для автоматизації повторюваних завдань та зниження витрат. Salesforce значно заощаджує витрати на персонал завдяки цим звільненням, одночасно маючи можливість обробляти більше запитів. З іншого боку, це порушує етичні та практичні питання. Якість обслуговування клієнтів для складніших запитів, які потребують людського судження та емпатії, ще належить з'ясувати. Інші компанії, такі як Klarna, які застосовували подібні стратегії автоматизації, змушені були визнати, що якість обслуговування постраждала.

Другий приклад – це агенти зі штучним інтелектом у продажах. Кілька клієнтів Salesforce впровадили агентів, які автоматично кваліфікують потенційних клієнтів, планують зустрічі та надсилають електронні листи з подальшими запитами. Ці агенти працюють цілодобово та можуть обробляти сотні потенційних клієнтів одночасно. За даними Salesforce, деякі клієнти повідомили, що продуктивність їхніх команд з продажу зросла на 20-30 відсотків в результаті використання таких агентів.

Однак і тут є обмеження. Агенти найкраще працюють зі стандартизованими процесами та чітко визначеними критеріями кваліфікації. Вони швидко досягають своїх меж у складних процесах продажів B2B, які вимагають глибоких знань продукту та навичок стратегічних переговорів. Крім того, деякі користувачі повідомляють про певний рівень невдоволення потенційними клієнтами, які віддають перевагу спілкуванню з людиною.

Окрім Salesforce, існує безліч інших компаній, які використовують агентів зі штучним інтелектом. ServiceNow, прямий конкурент Salesforce у сфері управління ІТ-послугами, розробила власну платформу для агентів зі штучним інтелектом. Ці агенти призначені для самостійної діагностики та вирішення ІТ-проблем, обробки запитів на обслуговування та оркестрації робочих процесів.

Microsoft також спирається на агентний штучний інтелект у своїх продуктах Copilot, але з дещо іншим підходом. Агенти Microsoft глибше інтегровані в існуючі продукти Office 365 та зосереджені на підтримці індивідуальної продуктивності, а не на автоматизації автономних процесів.

SAP та Oracle дотримуються схожих стратегій, розробляючи агенти штучного інтелекту, вбудовані безпосередньо в їхні системи ERP та CRM. SAP представила Joule, помічника на базі штучного інтелекту, який аналізує бізнес-процеси, надає рекомендації та автоматизує завдання. Oracle особливо зосереджена на хмарній інфраструктурі на базі штучного інтелекту та позиціонує себе як платформу для ресурсомістких робочих навантажень зі штучним інтелектом.

Усі ці приклади демонструють, що агенти штучного інтелекту найкраще працюють у чітко визначених випадках використання зі структурованими даними та стандартизованими процесами. Чим складніше, непередбачуваніше та людиноорієнтоване завдання, тим важче автономним агентам досягти або перевершити людську продуктивність.

Підходить для цього:

• Salesforce AI: Чому незалежні платформи AI краще, ніж Ейнштейн, а підхід агента-Гібрид перемагає блокування постачальників!

Критика, суперечки та невирішені питання: темна сторона революції штучного інтелекту

Проблеми Salesforce та ширші виклики впровадження агентів штучного інтелекту викликали жваві дебати щодо перспектив та обмежень цієї технології. Кілька критичних аспектів заслуговують на особливу увагу.

Перший суперечливий момент стосується втрати робочих місць. Звільнивши 4000 співробітників служби підтримки клієнтів, Salesforce чітко дала зрозуміти: агенти штучного інтелекту не лише замінюють неефективні процеси, а й замінюють людей. Раніше Беніофф стверджував, що штучний інтелект не призведе до зникнення офісних робочих місць. Реальність показує дещо інше.

Ця тенденція не обмежується лише Salesforce. Згідно з даними, до 2025 року лише в США очікується скорочення понад 64 000 робочих місць у сфері технологій, багато з яких пов'язані зі збільшенням автоматизації за допомогою штучного інтелекту. Іронія полягає в тому, що водночас багато з цих компаній шукають нових співробітників, зокрема у сфері розробки та продажів штучного інтелекту. Таким чином, відбуваються зміни: деякі посади застарівають, а інші з'являються. Але залишається питання, чи переважать новостворені робочі місця втрачені як за кількістю, так і за якістю.

Другим критичним аспектом є розбіжність між маркетингом і реальністю. Salesforce та інші технологічні компанії просували агентів зі штучним інтелектом, надаючи їм амбітні обіцянки: революціонізація світу праці, магічне підвищення продуктивності, заміна автономних систем працівниками-людьми. Однак реальність така, що багато впроваджень все ще перебувають на стадії пілотних випробувань, і обіцяне підвищення продуктивності часто не матеріалізується або реалізується лише в обмежених сферах.

Дослідження Capgemini показало, що хоча 90 відсотків опитаних керівників переконані, що агентний штучний інтелект забезпечує конкурентну перевагу, лише 14 відсотків фактично почали його впроваджувати. Більшість все ще перебувають на етапі планування, і майже половина не має конкретної стратегії впровадження. Довіра до повністю автономних агентів на основі штучного інтелекту значно знизилася за останній рік – з 43 до 27 відсотків.

Третя проблематична проблема — це залежність від окремих технологічних гігантів. Salesforce Agentforce тісно інтегрований з екосистемою Salesforce. Агенти працюють найкраще, коли всі дані та процеси розташовані всередині світу Salesforce. Інтеграція зовнішніх джерел знань або систем вимагає значних зусиль. Це створює ефект прив'язки до постачальника, що ускладнює для клієнтів перехід на альтернативні рішення.

Microsoft, SAP та Oracle також стикаються з подібною критикою. Кожен постачальник намагається створити власну екосистему, в якій його агенти штучного інтелекту функціонують найкраще. Це ускладнює інтеграцію різних систем і змушує клієнтів вибирати основного постачальника. Такі ініціативи, як Model Context Protocol, метою якого є забезпечення стандартизованої комунікації між агентами штучного інтелекту від різних постачальників, все ще перебувають на початковій стадії.

Четвертий суперечливий аспект стосується конфіденційності та безпеки даних. Агентам ШІ потрібен доступ до великої кількості корпоративних даних для ефективної роботи. Це створює потенційні ризики для безпеки, особливо коли ці дані передаються до зовнішніх служб ШІ, таких як OpenAI або Anthropic. Хоча Salesforce та інші постачальники наголошують на запроваджених ними суворих заходах захисту даних, проблеми залишаються, особливо в регульованих галузях, таких як охорона здоров'я чи фінансові послуги.

П'ятим критичним моментом є вплив на навколишнє середовище. Запуск великих моделей штучного інтелекту вимагає величезної обчислювальної потужності, а отже, і енергії. Центри обробки даних, які живлять ці моделі, споживають мільйони кіловат-годин електроенергії та виробляють значні викиди CO2. У той час, коли компанії все більше перебувають під тиском щодо досягнення своїх цілей сталого розвитку, екологічний вплив систем штучного інтелекту стає дедалі більшою проблемою.

Погляд у майбутнє: між консолідацією та наступною хвилею

Незважаючи на всі поточні виклики, експерти прогнозують, що агенти штучного інтелекту відіграватимуть дедалі важливішу роль у компаніях у найближчі роки. Питання не в тому, чи так, а в тому, як швидко та в якій формі ця технологія переважатиме.

Gartner прогнозує, що до 2026 року приблизно 40 відсотків усіх корпоративних застосунків міститимуть агентів штучного інтелекту, орієнтованих на конкретні завдання, що є значним зростанням порівняно з менш ніж 5 відсотками у 2025 році. До 2035 року штучний інтелект на основі агентів може становити приблизно 30 відсотків світового доходу від корпоративного програмного забезпечення, перевищуючи 450 мільярдів доларів. Ринок автономного штучного інтелекту та автономних агентів зросте з 8,62 мільярда доларів у 2025 році до 263,96 мільярда доларів до 2035 року, зі сукупним річним темпом зростання понад 40 відсотків.

Ці прогнози базуються на припущенні, що поточні виклики будуть поступово подолані. Цьому можуть сприяти кілька подій:

По-перше, сама технологія розвиватиметься. Базові моделі великих мов стануть потужнішими, ефективнішими та економічно вигіднішими. Нові моделі, такі як o1 від OpenAI з покращеним міркуванням або Claude від Anthropic з довшими контекстними вікнами, дозволять виконувати складніші завдання. Вартість логічного висновку на основі штучного інтелекту вже різко впала, у 280 разів між листопадом 2022 року та жовтнем 2024 року. Ця тенденція, ймовірно, продовжиться, що зробить програми штучного інтелекту більш економічно привабливими.

По-друге, компанії навчаться ефективніше використовувати агентів штучного інтелекту. Ранні користувачі зберуть досвід, визначать передовий досвід та поділяться ним із ширшою спільнотою. З'являться навчальні програми, сертифікації та консалтингові послуги для підтримки компаній у їх впровадженні.

По-третє, стандартизація може просунутися. Такі ініціативи, як Model Context Protocol або ServiceNow's Agent-to-Agent Protocol, спрямовані на забезпечення зв'язку між агентами штучного інтелекту від різних постачальників. Якщо такі стандарти будуть встановлені, вони сприятимуть інтеграції та зменшуватимуть прив'язку до певного постачальника.

По-четверте, очікується консолідація постачальників. Ринок агентів штучного інтелекту наразі фрагментований, десятки стартапів та відомих гравців змагаються за частку ринку. У найближчі роки, ймовірно, відбудуться придбання та зміни ринку, подібні до тих, що спостерігалися в інших технологічних сегментах у минулому. Великі компанії, такі як Salesforce, Microsoft, Google, SAP та Oracle, придбають менших постачальників, щоб розширити свої можливості у сфері штучного інтелекту.

Для Salesforce, зокрема, вирішальним буде те, чи зможе компанія успішно інтегрувати придбання Informatica та створити реальну цінність для Agentforce. Це придбання є найбільшим в історії компанії з моменту придбання Slack у 2021 році. Воно несе ризики, як продемонструвало зниження рейтингу RBC, яке різко знизило цільову ціну. Але воно також пропонує можливості, якщо дозволить Salesforce створити більш комплексну платформу управління даними, яка зробить агентів зі штучним інтелектом ефективнішими.

У середньостроковій перспективі, до 2030 року, Salesforce прагне досягти доходу понад 60 мільярдів доларів, що відповідає органічному темпу зростання понад 10 відсотків на рік. Це означатиме повернення до двозначного зростання після падіння нижче цієї позначки з середини 2024 року. Реалістичність цієї мети значною мірою залежить від того, чи Agentforce та інші продукти штучного інтелекту досягнуть бажаного успіху.

У довгостроковій перспективі, за прогнозами Gartner, тенденція може рухатися в бік складних багатоагентних екосистем. У таких системах спеціалізовані агенти працюють разом, координуючи свої дії та обмінюючись інформацією. Один агент може аналізувати запити клієнтів, інший розробляти запропоновані рішення, третій координувати впровадження, а четвертий контролювати якість. Така оркестрована співпраця може автоматизувати ще складніші бізнес-процеси.

Але попереду ще довгий шлях. Наступні два-три роки будуть вирішальними для того, щоб побачити, чи вдасться подолати поточні проблеми та чи справді матеріалізуються обіцяні підвищення продуктивності та збільшення доходів.

Уроки кризи Salesforce для технологічної галузі

Аналіз проблеми Salesforce розкриває фундаментальні істини про стан штучного інтелекту та його комерційне використання. Ключовим висновком є ​​те, що існує значна розбіжність між технологічною доцільністю агентів ШІ та їхньою комерційною прибутковістю в сучасних ринкових умовах.

Salesforce — яскравий приклад галузі, яка вступила в еру штучного інтелекту з високими очікуваннями, але тепер стикається з суворими реаліями монетизації. Три основні виявлені проблеми — труднощі з монетизацією, насичення ринку та складність впровадження — не є специфічними для Salesforce, а впливають на всю індустрію корпоративного програмного забезпечення.

Досвід показує, що самих лише технологічних інновацій недостатньо. Компанії також повинні розробити переконливу бізнес-модель, продемонструвати чіткі переваги для клієнтів та знизити бар'єри для впровадження. Salesforce створила технологічно вражаючий продукт за допомогою Agentforce, але його перетворення на сталий приріст доходів залишається складним завданням.

Для інвесторів це означає, що вони повинні розрізняти короткостроковий ажіотаж та довгострокову цінність. Високі оцінки багатьох компаній, що займаються штучним інтелектом, ґрунтуються на очікуваннях майбутніх прибутків, які можуть не матеріалізуватися або бути значно відкладеними. Тверезий аналіз фактичних темпів впровадження, внеску в дохід та прибутковості є надзвичайно важливим.

Для компаній, які бажають впровадити агентів штучного інтелекту, рекомендація така: почніть із чітко визначених варіантів використання, інвестуйте в якість даних та управління змінами, і не очікуйте дива за одну ніч. Найуспішніші впровадження зосереджені на кількох добре виконаних проектах, а не на численних поверхневих експериментах.

Для працівників цей розвиток означає, що певні завдання будуть автоматизовані за допомогою штучного інтелекту, водночас з'являться нові ролі. Інвестування в навички, пов'язані зі штучним інтелектом, — чи то в розробці, управлінні чи стратегічному застосуванні штучного інтелекту — стає дедалі важливішим.

Таким чином, справа Salesforce — це набагато більше, ніж просто історія однієї компанії, яка потрапила у скрутне становище. Це урок про виклики технологічної трансформації, розрив між баченням і реальністю, а також необхідність мати чітке уявлення про економічні реалії, незважаючи на весь ентузіазм щодо нових технологій. Революція штучного інтелекту відбудеться, але вона відбуватиметься поступово, нерівномірно та вибірково — не як часто згадуваний Великий вибух, а як безперервний процес зі злетами та падіннями.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в США - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць