Керований ШІ проти поширення агентів ШІ: Чому ваші неконтрольовані агенти ШІ незабаром стануть юридичним ризиком

Агенти ШІ вийшли з-під контролю: як «розростання агентів» стало найбільшим ІТ-ризиком у 2025 році

Кінець експериментів зі штучним інтелектом: чому понад 40 відсотків автономних агентурних сил незабаром будуть закриті

Штучний інтелект революціонізує повсякденний бізнес, але поки відділи з ентузіазмом впроваджують дедалі більше автономних агентів ШІ для своїх процесів, на задньому плані назріває величезний ризик для ІТ та комплаєнсу. Так зване «розповсюдження агентів» (неконтрольоване поширення агентів ШІ) не лише призводить до стрімкого зростання витрат на інфраструктуру та надлишкових систем, але й створює небезпечні прогалини в безпеці. З огляду на суворі вимоги Закону ЄС про ШІ, ця відсутність контролю стає екзистенційною правовою проблемою. Щоб запобігти неминучій катастрофі в управлінні та забезпечити довгострокову рентабельність інвестицій у трансформацію ШІ, лідери технологій зараз стикаються з вирішальним завданням: вони повинні зупинити неконтрольоване поширення та замінити його централізованою керованою платформою ШІ, перш ніж вікно можливостей повністю закриється.

Пов'язано з цим:

• UNFRAME.AI: Добре, погано та некероване: Чого вам насправді коштує розростання агентів

Керований ШІ проти поширення агентів ШІ: Як центральна платформа управління запобігає неминучій катастрофі управління в компанії

У більшості компаній протягом останніх вісімнадцяти місяців відбувалося щось, що не було враховано в жодному бюджеті, не викликало жодних сповіщень про ризики та за що жодна команда не несе центральної відповідальності. Відділ за відділом, команди почали розгортати агентів ШІ. Фінансовий відділ створив одного для перевірки рахунків-фактур. Відділ кадрів розгорнув одного для запитів щодо адаптації. Служба підтримки клієнтів запустила ще одного для сортування заявок. Кожен із цих агентів вирішував реальну проблему. Кожен був схвалений або принаймні не зупинений. І кожен був побудований на різній платформі, з різною моделлю, підключений до різного джерела даних і абсолютно ніким не регулювався загалом.

Це розростання агентів ШІ, або, як кажуть англійською мовою, «розростання агентів». І на той час, як більшість лідерів у сфері технологій дали йому назву, вже було завдано значної фінансової та структурної шкоди. Те, що на перший погляд здається незначною операційною проблемою, згідно з поточними ринковими даними, переростає в, мабуть, найнагальніший стратегічний ризик трансформації ШІ. Цифри очевидні: понад три мільйони агентів ШІ вже працюють у корпоративних середовищах по всьому світу, і з них лише 47,1 відсотка активно контролюються або захищаються. Таким чином, близько 1,5 мільйона агентів працюють абсолютно без нагляду. Водночас 82 відсотки керівників вважають, що їхня існуюча політика є достатньою. Ця невідповідність між самосприйняттям і реальністю є основою, на якій процвітає це неконтрольоване зростання.

Знайома закономірність у новому вигляді: історичний контекст поширення технологій

Розростання агентів — це не нова проблема, а знайома картина в новому вигляді. Корпоративний світ уже кілька разів переживав подібні фази, перебіг та наслідки яких разюче послідовно відповідають поточній ситуації.

Протягом кількох років так зване розростання хмарних середовищ призвело до появи десятків некоординованих хмарних середовищ, які поглинали бюджети та створювали вразливості безпеки, повне усунення яких іноді займало роки. Розростання SaaS відбувалося за тією ж схемою: на піку свого розвитку середня компанія одночасно запускала сотні програм. Хоча зараз компанії активно консолідуються — середня кількість SaaS-застосунків зменшилася з 374 до 342 — тіньові ІТ-системи залишаються величезною, постійною проблемою. Згідно з останніми опитуваннями, 68 відсотків співробітників використовують інструменти, не схвалені ІТ-відділами, а 57 відсотків вводять конфіденційні дані компанії в ці несанкціоновані системи. ІТ-відділи наразі керують лише 28 відсотками загальних витрат на SaaS та контролюють лише 17 відсотків усіх програм.

Потім відбулося розростання RPA: хвиля автоматизованих ботів, яка почалася з багатообіцяючих пілотних результатів і закінчилася переплетенням крихких, дублюючих робочих процесів, які ніхто не міг повністю протестувати чи підтримувати. На практиці RPA-проекти часто зазнавали невдачі через нереалістичні очікування, нечіткий вибір процесів та відсутність інфраструктури управління. Паралель із поточною ситуацією структурно майже ідентична — з однією важливою відмінністю.

Автономні агенти ШІ схожі на RPA з мозком. Застосовується та сама динаміка, але наслідки швидші та далекосяжніші. RPA-бот, який перестає працювати, просто перестає працювати. Агент ШІ, що працює без управління, продовжує працювати та приймає рішення самостійно. Це значно небезпечніший сценарій. Програмне забезпечення очікує команд. Агенти діють автономно. Цей якісний зсув у технологіях робить питання управління не просто поступовим, а принципово більш нагальним.

Анатомія неконтрольованого розгортання: Як неконтрольоване зростання виглядає на практиці

Схема розвитку розповсюдження агентів є разюче послідовною в різних організаціях, навіть якщо деталі відрізняються. Зазвичай вона починається з невеликої кількості пілотних проектів з добрими намірами. Результати достатньо багатообіцяючі, щоб виправдати масштабування. Інші команди помічають позитивний досвід, замовляють власних агентів або просто створюють їх самі. Постачальники сприяють цьому процесу — компанії заманюють безкоштовними або недорогими інструментами початкового рівня, і на перший погляд здається, що немає причин не додавати ще одну платформу до інфраструктури.

Протягом дванадцяти-вісімнадцяти місяців типова компанія опиняється в ситуації, яка характеризується кількома відмінними рисами: агенти з різними функціями розробляються на різних платформах — від OpenAI до AWS та Google до внутрішніх інструментів — без єдиного способу їх моніторингу чи управління. Оскільки кожен агент побудований по-різному, з точки зору управління, немає централізованого огляду, немає так званої «єдиної панелі».

Кожен агент має власні підключення до даних та права доступу, налаштовані незалежно без спільного рівня політики. Ніхто не має повного уявлення про те, до яких систем може отримати доступ кожен агент. Одні й ті ж інтеграції перебудовуються знову і знову: п'ять агентів з п'ятьма окремими коннекторами до Salesforce; три агенти з трьома незалежними конвеєрами до сховища даних. Агенти, що працюють у суміжних функціях, не мають спільного контексту чи рівня координації. Коли маркетинговий агент, агент ланцюга поставок та HR-бот працюють в ізольованих ізоляціях, ви не створюєте автоматизовану робочу силу – ви створюєте цифровий бунт. Вибір моделі також є ситуативним: різні команди використовують різних постачальників на основі того, що було доступно на момент створення, а не на основі стратегічних стандартів вартості, продуктивності чи профілю ризику.

Логіка цього цілком раціональна з точки зору окремих команд: кожен відділ оптимізує роботу відповідно до власної швидкості та власного сценарію використання. Системна проблема виникає із суми цих локальних міркувань. Це класичний випадок порушення координації, яке неминуче виникає без загальної структури контролю.

Справжні витрати: Окрім очевидної марнування бюджету

Найбільш очевидними витратами через розростання агентів є витрати бюджету через надлишкові інтеграції, дублювання функцій та дублювання інфраструктури. Це реально і швидко накопичується. Експлуатаційні витрати на агентів зі штучним інтелектом складаються з безлічі компонентів: витрати на інфраструктуру для обчислень та пам'яті, вартість токенів для викликів API, витрати на управління ІТ для моніторингу, безпеки та оновлень, а також витрати на впровадження, які можуть коливатися від кількох тисяч до кількох сотень тисяч євро залежно від складності.

Але менш помітні витрати є справді драматичними: так званий борг управління. Кожен агент, який працює без центрального рівня політики, являє собою прогалину у відповідності. Кожен агент, який працює без нагляду, є невимірним ризиком. У високорегульованих галузях, таких як фінансові послуги, охорона здоров'я чи юридичний консалтинг, ця прогалина не є просто теоретичною. Це догана, яка стане проблемою під час наступного аудиту. Нескоординовані агенти призводять до «витоку токенів», коли надлишкові виклики API та дублюючі обчислювальні завдання непомітно підривають рентабельність інвестицій.

Ще серйозніше те, що вони можуть призвести до фактичних операційних збоїв, коли агенти з суперечливими цілями працюють з одними й тими ж даними без рівня оркестрації, який би узгоджував їхні рішення. IDC прогнозує, що 60 відсотків збоїв ШІ у 2026 році будуть пов'язані з прогалинами в управлінні, а не з низькою продуктивністю моделі. Ця цифра відображає фундаментальне розуміння: технологічна зрілість моделей ШІ більше не є основним ризиком. Це організаційне та структурне вбудовування.

Крім того, існують далекосяжні правові ризики. IDC у своїх прогнозах FutureScape попереджає, що до 2030 року до 20 відсотків із тисячі найбільших організацій світу зіткнуться з позовами, штрафами та звільненням ІТ-директорів – через серйозні збої, спричинені неадекватним управлінням агентами ШІ. Закон ЄС про ШІ посилює цю перспективу конкретними санкціями: порушення можуть каратися штрафами до 35 мільйонів євро або 7 відсотків світового річного доходу. Для систем ШІ з високим рівнем ризику чітко вимагаються ведення журналу, операційний моніторинг та людський нагляд. Таким чином, компанія, яка експлуатує автономних агентів ШІ без структурованого управління, безпосередньо наражається на ці правила.

Витрати на ретроактивне впровадження управління в розгалуженому парку агентів незмінно значно вищі, ніж витрати на створення інфраструктури управління з самого початку. Згідно з даними CISIN, організації, які переходять з рівня управління 1 на рівень 3, тобто від реактивного ведення журналу помилок до архітектури нульової довіри з ізольованими середовищами виконання, спостерігають 40-відсоткове скорочення технічного боргу, пов'язаного зі штучним інтелектом, та 25-відсоткове покращення часу виведення на ринок нових функцій агентів.

Керована платформа штучного інтелекту - 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 ваше комплексне та безтурботне рішення 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 всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану 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 подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі 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.

Більше інформації тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Регуляторний тиск зростає: Закон ЄС про штучний інтелект як прискорювач виконання зобов'язань щодо управління

Завдяки Закону ЄС про штучний інтелект (ШІ) Європа створила перший у світі комплексний закон, що регулює штучний інтелект. Він набув чинності 1 серпня 2024 року, а з 2026 року матиме дедалі більший операційний вплив. Для компаній у Німеччині та по всій Європі це означає, що управління ШІ більше не є добровільним стратегічним рішенням; воно стало юридичною вимогою.

Логіка Закону ЄС про штучний інтелект базується на ризиках: системи штучного інтелекту класифікуються за категоріями ризику відповідно до їхнього потенціалу заподіяння шкоди, а вимоги зростають зі зростанням ризику. Широкі зобов'язання вже застосовуються до високоризикованих застосувань штучного інтелекту, наприклад, у сфері зайнятості, освіти чи критичної інфраструктури: системи управління ризиками, управління даними, технічна документація, прозорість, людський нагляд та ведення журналу протягом усього життєвого циклу. Вимога щодо реєстру випадків використання штучного інтелекту не є бюрократичною формальністю, а радше структурною мінімальною передумовою для будь-якої форми дотримання вимог: без інвентаризації немає пріоритезації; без пріоритезації немає функціонуючої відповідності.

Для компаній, що працюють у фрагментованому, неконтрольованому середовищі, цей регуляторний ландшафт створює подвійний виклик. По-перше, вони повинні провести інвентаризацію своїх існуючих операцій та оцінити їх класифікацію ризиків. По-друге, вони повинні забезпечити відповідність нових розгортань законодавчим вимогам з самого початку. Обидва ці завдання практично неможливі без централізованої інфраструктури управління. Тому Закон ЄС про штучний інтелект не є додатковою бюрократичною перешкодою, а радше регуляторним каталізатором, який прискорює і без того необхідне стратегічне рішення щодо створення інфраструктури платформи.

Аналіз тенденцій ШІ, проведений EY за 2026 рік, ідеально підсумовує це: різниця полягає не стільки в тому, чи використовують компанії ШІ, скільки в тому, чи мають вони необхідні структури управління для відповідального, масштабованого та адаптивного використання ШІ. Це включає чітко визначені ролі та обов'язки щодо рішень щодо ШІ, надійні механізми контролю, що йдуть в ногу зі швидкістю технологічного розвитку, та прозорі рішення щодо архітектур даних і моделей, що забезпечують як внутрішній нагляд, так і регуляторний контроль.

На переломному етапі: короткий проміжок часу, щоб випередити нестримне зростання

Gartner прогнозує, що до кінця 2026 року близько 40 відсотків усіх корпоративних застосунків інтегруватимуть агентів штучного інтелекту для виконання конкретних завдань – порівняно з менш ніж 5 відсотками у 2025 році. Це являє собою восьмикратне збільшення протягом дванадцяти місяців. Водночас менше 25 відсотків компаній успішно масштабували агентів штучного інтелекту у виробничому середовищі, хоча майже дві третини вже експериментують.

Ще більш показовою є інша статистика Gartner: понад 40 відсотків проектів агентного ШІ будуть закриті до кінця 2027 року – не через технологічні обмеження, а через зростання витрат, відсутність доказів бізнес-цінності та неадекватне управління. Лише 2 відсотки компаній сьогодні повністю впровадили агентний ШІ. Лише 21 відсоток повідомляють про наявність зрілої системи управління автономними агентами. Це тривожні цифри порівняно з прогнозом вибухового зростання.

Вікно можливостей для ІТ-директора або директора з даних для проактивного вирішення цієї проблеми щодня скорочується. Бізнес-підрозділи тепер створюють агентів за власними графіками, використовуючи власні інструменти та поза межами компетенції центрального ІТ-відділу. Кожен день, який минає без впровадження структурованого підходу до управління, – це день, коли технічний борг та борг за дотримання нормативних вимог продовжують накопичуватися. А погашення цього боргу стає дорожчим з кожним додатковим агентом, розгорнутим без нагляду.

Керована платформа штучного інтелекту як структурна відповідь: Чому платформний підхід вирішує проблему розгортання

Організації, які ефективно стримують неконтрольоване зростання, роблять вирішальну стратегічну відмінність на ранньому етапі: вони розглядають інфраструктуру агентів штучного інтелекту всередині компанії як проблему платформи, а не як проблему розгортання. Цей семантичний зсув має далекосяжні структурні наслідки.

Фокус на розгортанні запитує: як швидко створити хорошого агента для цього конкретного випадку використання? Фокус на платформі запитує: як створити інфраструктуру, яка дозволить усім агентам у компанії працювати надійно, безпечно, регульовано та економічно ефективно? Відповіддю на друге питання є центральна площина керування. Це єдине місце, де агенти регулюються, налаштовуються, контролюються та розгортаються — до того, як кількість агентів зросте до точки, коли управління стане важко впроваджувати ретроактивно.

Така керована платформа штучного інтелекту систематично вирішує всі основні проблеми неконтрольованого зростання. Вона створює єдине уявлення про всіх активних агентів в організації, незалежно від базової платформи, на якій вони виникли. Вона забезпечує спільний рівень політики для доступу до даних, дозволів та шляхів ескалації. Вона забезпечує справжню спостережливість — здатність розуміти, з якими даними консультувався агент, які альтернативи він розглядав і чому він прийняв певне рішення. А також гарантує, що вибір моделі, моніторинг витрат та архітектура безпеки відповідають стратегічним стандартам, а не симулятивним рішенням.

Аналогія з DevOps та MLOps тут особливо доречна: коли в останні роки структурувалися операції з розробки програмного забезпечення та машинного навчання, дотримувалися тих самих принципів – інструменти, захисні огорожі, метрики та централізовані рівні політик як основа. Та сама логіка застосовується до агентів ШІ, але з додатковою терміновістю, що виникає через автономну природу систем.

Уніфіковані платформи управління штучним інтелектом тепер визнані IDC критично важливою інфраструктурою для масштабованості. Вони забезпечують єдине джерело достовірної інформації для політики, моніторингу та звітності. Згідно з дослідженням IBM, організації з комплексними системами управління досягають на 30 відсотків кращої рентабельності інвестицій у свої портфелі штучного інтелекту порівняно з тими, хто покладається на ручні підходи.

Вимір безпеки та захисту даних: недооцінений ризик неконтрольованих агентів

Окрім ризиків, пов'язаних з дотриманням вимог та операційними ризиками, неконтрольоване розповсюдження агентів представляє собою особливий аспект безпеки, який досі недостатньо обговорюється. Кожен агент, що не контролюється, потенційно є прихованим центром витрат, що споживає хмарні ресурси, відповідальністю за дотримання вимог, яка наражає компанію на регуляторні штрафи, та потенційною вразливістю безпеки, яку можна використати для несанкціонованого доступу до даних.

Проблема неконтрольованих каскадів рішень є особливо критичною: коли агентам надається дозвіл на виконання дій, необхідно враховувати, як ці дії можуть поширюватися через взаємопов'язані системи. Відсутність контролю та прозорості може призвести до непередбачуваних наслідків, які поширюються на складні системні ландшафти. Крім того, якщо командам бракує пояснювальних інструментів, щоб зрозуміти, чому агент виконав певну дію, менеджери можуть бути не в змозі захистити результати перед регуляторами або клієнтами.

Лише 14,4 відсотка організацій отримують повний допуск до безпеки перед розгортанням агентів. Це означає, що у понад 85 відсотках випадків агенти працюють у виробничому середовищі без систематичної оцінки їхнього профілю безпеки. У світі, де агенти мають доступ до конфіденційних персональних файлів, фінансових даних, даних клієнтів та критично важливих бізнес-процесів, це неприйнятно.

Підхід нульової довіри до інфраструктури агентів, де кожен агент отримує лише мінімально необхідні дозволи, які надаються динамічно для кожного сеансу окремо, забезпечує технічну відповідь на цей профіль ризику. Доповнений механізмами «людина-в-циклі», які визначають, коли агент повинен призупинити роботу та отримати підтвердження від людини, це створює архітектуру безпеки, яка збалансовує автономію та контроль.

Три стратегічні негайні дії: що лідерам потрібно зробити зараз

Практичний вихід із цього неконтрольованого поширення починається не з вибору платформи, а зі структурованого інвентарю. Компанії повинні виконати три послідовні негайні дії, перш ніж розгортати наступного агента.

Першим кроком є ​​повна інвентаризація всіх активних агентів по всій організації. Це включає запис платформи, на якій було створено кожного агента, даних, до яких він має доступ, систем, з якими він взаємодіє, та осіб, відповідальних за його поведінку. Більшість організацій під час цієї процедури виявляють більше агентів, ніж очікувалося, часто з ширшими правами доступу, ніж планувалося спочатку. Ця інвентаризація не є одноразовим завданням, а радше початком постійного процесу управління життєвим циклом, який служить основою для всіх наступних заходів управління.

Другий крок – стандартизація рівня інфраструктури, а не варіантів використання. Помилка, яку допускають багато компаній, полягає в спробі створити всіх агентів однаково. Це придушує інновації та практично нездійсненно. Натомість потрібно стандартизувати нижчий рівень: як агенти отримують доступ до даних, як вони реєструються, як вимірюється їхня продуктивність та як застосовуються політики безпеки. Це розділення між стандартизованим рівнем інфраструктури та свободою налаштування на рівні варіантів використання є структурним секретом успішного управління штучним інтелектом на підприємстві. Великі організації повинні прагнути до платформоорієнтованого дизайну з централізованими стандартами та локальним виконанням: кросплатформне управління із затвердженими каталогами моделей, стандартним веденням журналу, шаблонами багаторазової оцінки та доступом на основі політик.

Третій крок – створення системи безперервного вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) для всіх агентів. Керівники повинні забезпечити основу для оцінки фактичного внеску кожного агента до затвердження нових розгортань. Це включає вимогу від усіх, хто бажає розгорнути агента, заздалегідь подати оцінку витрат та прогноз вигод. Крім того, періодичні огляди витрат агентів на штучний інтелект та можливостей оптимізації створюють організаційну основу для сталого балансу витрат і вигод. Ради директорів та комітети з управління все частіше вимагають вимірюваної віддачі, а не лише заголовків інновацій – управління відіграє безпосередню роль у рентабельності інвестицій, зменшуючи ризики, підвищуючи надійність та прискорюючи розгортання.

Ранні архітектурні рішення як поворотний момент: чому саме зараз вирішальний момент

В історії технологій з разючою регулярністю повторюється закономірність: ранні архітектурні рішення визначають довгострокову конкурентоспроможність. Ті, хто впровадив багатохмарне управління на ранніх етапах переходу до хмарних технологій, тепер мають значні переваги над тими, хто роками пізніше боровся з важким демонтажем розподілених, неконтрольованих середовищ. З розростанням агентів корпоративний ландшафт зараз знаходиться саме на цьому етапі.

Вікно можливостей вузьке. Gartner визначає горизонт від трьох до шести місяців, протягом якого організації-розробники програмного забезпечення повинні визначити свою стратегію агентного ШІ та інвестиційний план, інакше ризикують залишитися позаду. Крива експоненціального зростання — від менш ніж 5 відсотків до 40 відсотків проникнення за дванадцять місяців — означає, що якщо неконтрольоване зростання не структурувати зараз, воно дуже швидко досягне рівня, коли коригувальні дії стануть надзвичайно дорогими або практично неможливими.

Водночас, інший прогноз Gartner слугує тривожним попередженням: понад 40 відсотків проектів штучного інтелекту на основі агентів будуть закинуті до 2027 року. Компанії, які закинуть ці проекти, будуть не тими, хто обрав найгіршу технологію штучного інтелекту. Це будуть ті, хто не зміг побудувати інфраструктуру управління, і чиє зростання витрат та відсутність доведеної цінності підірвали їхню легітимність для подальших інвестицій. Отже, управління не є протилежністю інноваціям — це інфраструктура, яка робить можливими стійкі інновації.

Урок попередніх технологічних хвиль – хмарних, SaaS чи RPA – очевидний: неконтрольоване зростання завжди відбувається, коли швидкість впровадження перевищує зрілість інфраструктури управління. Агенти штучного інтелекту, які ще були експериментальними у 2025 році, стануть операційною реальністю у 2026 році. Імпульс не зупинити. Питання не в тому, чи стануть агенти корпоративним стандартом – це вже вирішено. Єдине питання, що залишається, – чи відбуватиметься цей перехід на контрольованій основі, чи на тлі катастрофи управління.

Компанії, які інвестують у централізовану керовану інфраструктуру штучного інтелекту сьогодні, купують не просто контроль та відповідність вимогам. Вони купують право продовжувати користуватися перевагами агентного ШІ протягом двох-трьох років, поки інші будуть зайняті збиранням уламків неконтрольованого, нестримного зростання.

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною за адресою wolfenstein∂xpert.digital або

Просто зателефонуйте мені за номером +49 7348 4088 965 .

LinkedIn