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 щодо штучного інтелекту та суворою реальністю його комерційного застосування. У той час як технологічні компанії по всьому світу проголошують революцію завдяки автономним агентам ШІ, ситуація Salesforce виявляє три ключові 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 нібито обіцяним майбутнє та які наслідки це має для технологічної галузі.

Пов'язано з цим:

• Штучний інтелект: Чому Agentforce від Salesforce (поки що) не набирає обертів – незалежні альтернативи кращі.

Основи та актуальність

Ситуація в Salesforce у жовтні 2025 року знаменує собою поворотний момент у сприйнятті штучного інтелекту як безпосереднього 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 ціни акцій Salesforce різко контрастує із загальною тенденцією в технологічному секторі, де акції технологічних компаній за той самий період продемонстрували значне зростання. Ця розбіжність порушує фундаментальні питання: чи переоцінила галузь швидкість, з якою штучний інтелект може бути перетворений на реальний дохід? Чи реалістичні очікування щодо автономних агентів ШІ? І які структурні проблеми приховані за блискучим фасадом обіцянок ШІ?.

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

Ця стаття поділена на вісім розділів, у яких систематично представлено історичне коріння, технічні механізми, поточний стан, практичні варіанти використання, критичні проблеми, майбутній розвиток та заключний синтез висновків. Стане зрозуміло, що проблеми Salesforce є прикладом глибших галузевих проблем, які виходять далеко за межі однієї компанії.

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

Щоб зрозуміти поточну 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 (SaaS). Замість продажу дорогих ліцензійних пакетів, які потрібно було встановлювати на серверах клієнтів, Salesforce пропонувала своє CRM-рішення через Інтернет. Клієнти сплачували щомісячну плату та могли легко отримати доступ до програмного забезпечення через свій веббраузер.

Ця інновація зробила Salesforce лідером ринку в управлінні взаємовідносинами з клієнтами. З часткою ринку понад 21 відсоток, компанія продовжує домінувати 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 акцій стабільно зростала, а компанія розширювалася завдяки численним придбанням.

Однак навіть у роки, що передували 2025 році, перші ознаки уповільнення стали очевидними. Зростання індустрії програмного забезпечення CRM в цілому сповільнилося, оскільки ринок ставав дедалі більш насиченим. Багато великих компаній вже впровадили CRM-системи, і найперспективніші результати були зібрані. Водночас з'явилися нові конкуренти, які захопили 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. Спочатку Salesforce представила Einstein, платформу штучного інтелекту, яка забезпечувала прогнозну аналітику та автоматизацію в існуючих CRM-продуктах. Потім, у вересні 2024 року, відбулося гучне оголошення: Agentforce, платформа для автономних агентів зі штучним інтелектом, призначених для самостійного виконання завдань у 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 мали діяти проактивно, приймати рішення та отримувати доступ до всієї бази даних компанії.

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

Незважаючи на ці масштабні інвестиції та грандіозне бачення, очікуваного зростання доходів не сталося. У другому кварталі 2025/26 фінансового року дохід Salesforce зріс на 9,8 відсотка до 10,24 мільярда доларів. Хоча це дещо перевищило очікування, це стало п'ятим поспіль кварталом однозначного зростання. Перспективи на наступний квартал були ще більш стриманими, що підживлювало побоювання, що ініціатива зі штучним інтелектом не принесе очікуваного комерційного успіху.

Анатомія автономних агентів штучного інтелекту: Технологія між баченням та доцільністю

Щоб зрозуміти, чому монетизація агентів ШІ виявляється такою складною, необхідно 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 так званий Atlas Reasoning Engine, який функціонує як нейронна мережа або мозок агентів штучного інтелекту. Цей двигун розроблений для імітації людських думок і дій, правильної категоризації завдань, визначення пріоритетів кроків і, зрештою, їх точного виконання. На відміну від попередніх помічників штучного інтелекту, таких як Copilot, які значною мірою покладалися на взаємодію з людиною, агенти Agentforce призначені 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. Саме тут також полягає одна з найбільших проблем: багато компаній протягом багатьох років збирали свої дані в різних системах без єдиних стандартів або регулярного очищення даних.

Третій компонент складається з інструментів інтеграції, таких як MuleSoft, та попередньо створених конекторів, які дозволяють агентам взаємодіяти з існуючими робочими процесами та зовнішніми системами. Ці інтерфейси дозволяють агентам працювати не лише в середовищі Salesforce, але й взаємодіяти з іншими корпоративними програмами.

Окрім цих компонентів, розроблених Salesforce, Agentforce також інтегрує великі 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 побудовані 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 рішення, 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 є численні підводні камені. Агенти настільки ж хороші, наскільки хороші дані, до яких вони мають доступ. Якщо дані неповні, застарілі або суперечливі, агенти прийматимуть неправильні рішення. Інтеграція в існуючі корпоративні системи часто є складною та вимагає значних зусиль. І хоча налаштування агентів рекламується як процес з низьким кодом, воно все одно вимагає значних технічних знань та специфічних знань у 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.

Важкий шлях до прибутковості: три фундаментальні виклики

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

Перший виклик стосується монетизації

Хоча Salesforce розробила технологічно просунутий продукт разом з Agentforce, залишається ключове питання: як його можна 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 штучного інтелекту є значними. Базові моделі великих мов програмування вимагають дорогих обчислювальних ресурсів. За галузевими оцінками, один запит до генеративної моделі штучного інтелекту 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 штучного інтелекту надаватимуть чітку додану цінність, яка виправдовуватиме вищі витрати.

На сьогоднішній день лише близько 12 000 компаній користуються Agentforce, що є надзвичайно малою кількістю, враховуючи величезну клієнтську базу Salesforce, яка складається з кількох сотень тисяч підприємств. Річний 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, внесок у загальний дохід все одно буде обмеженим.

Другим ключовим викликом є ​​структурна зрілість ринку CRM

Після двох десятиліть стрімкого зростання ринок програмного забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) досяг точки 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 його хмарними додатками, SAP з його CRM-рішеннями та численні спеціалізовані постачальники, такі як HubSpot, Zendesk та Zoho, змагаються за частку ринку. Ці конкуренти наздогнали їх в останні роки та іноді пропонують більш доступні або спеціалізовані рішення.

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

Аналітики, такі 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 ранніх стадіях. Тому існує часовий розрив між ринковою зрілістю основних продуктів та зрілістю додаткових можливостей штучного інтелекту. Цей розрив ускладнює для Salesforce відновлення колишнього темпу зростання.

Третя фундаментальна проблема стосується складності впровадження технологій

Хоча Salesforce рекламує Agentforce як зручне рішення з низьким рівнем коду, реальність для багатьох клієнтів є значно складнішою. ​​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 повністю реалізувати свій потенціал. Це вимагає часу, ресурсів та довгострокового підходу, якого багато компаній уникають.

До цього додається дефіцит кваліфікованих кадрів. Попит на експертів зі штучного інтелекту, спеціалістів з обробки даних та адміністраторів Salesforce значно перевищує пропозицію. Компанії змушені платити високі зарплати, щоб залучати та утримувати кваліфікованих працівників. Це ще більше збільшує вартість впровадження рішень на основі штучного інтелекту та подовжує час створення цінності.

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 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:

• 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 здійснила одне з найгучніших впроваджень агентів ШІ: 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 ШІ, які, за словами Беніоффа, вже обробили 1,5 мільйона взаємодій з клієнтами, маючи рівень задоволеності клієнтів, подібний до рівня агентів-людей.

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

Другим прикладом є 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 одночасно обробляти сотні потенційних клієнтів. За даними Salesforce, деякі клієнти повідомили, що продуктивність їхніх команд з продажу зросла на 20-30 відсотків завдяки використанню таких агентів.

Однак, існують 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 про продукт та навичок стратегічних переговорів. Крім того, деякі користувачі повідомляють про певний рівень невдоволення серед потенційних клієнтів, які віддають перевагу спілкуванню з людиною.

Окрім Salesforce, багато інших компаній використовують агентів зі штучним інтелектом. ServiceNow, прямий конкурент Salesforce у секторі 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, хоча й 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 та розробляють агенти штучного інтелекту, які безпосередньо вбудовані в їхні системи ERP та CRM. SAP представила Joule, помічника на базі штучного інтелекту, який аналізує бізнес-процеси, надає рекомендації та автоматизує завдання. Oracle зосереджується, зокрема, на хмарній інфраструктурі на базі штучного інтелекту та позиціонує себе як платформу для ресурсомістких робочих навантажень зі штучним інтелектом.

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

Пов'язано з цим:

• Salesforce AI: Чому незалежні платформи штучного інтелекту кращі за Einstein та Agentforce – Гібридний підхід перемагає прив'язку до постачальника!

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 пункт суперечки стосується втрати робочих місць. Salesforce чітко дала зрозуміти, що агенти штучного інтелекту замінюють не лише неефективні процеси, а й людей. Раніше Беніофф стверджував, що штучний інтелект не призведе до зникнення офісних робочих місць. Реальність показує протилежне.

Ця тенденція не обмежується лише Salesforce. Згідно з даними, лише в США у 2025 році було скорочено понад 64 000 робочих місць у технологічному секторі, багато з яких пов'язані зі збільшенням автоматизації за допомогою штучного інтелекту. Іронія полягає в тому, що багато з цих компаній одночасно шукають нових співробітників, зокрема, у сфері розробки та продажу продуктів штучного інтелекту. Отже, відбувається зрушення, коли одні робочі місця застарівають, а інші з'являються. Але залишається питання, чи компенсують 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 грандіозними обіцянками: революція на робочому місці, магічне підвищення продуктивності, автономні системи, які замінять людських працівників. Однак реальність така, що багато впроваджень все ще перебувають на стадії пілотного тестування, 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 пропонує конкурентну перевагу, лише 14 відсотків фактично розпочали впровадження. Більшість все ще перебуває 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.

Третім проблемним моментом є залежність від окремих технологічних гігантів. Salesforce Agentforce тісно інтегрований з екосистемою Salesforce. Агенти функціонують найкраще, коли всі дані та процеси знаходяться у світі 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.

Подібна критика висловлюється на адресу Microsoft, SAP та Oracle. Кожен постачальник намагається створити власну екосистему, в якій його агенти штучного інтелекту функціонують найкраще. Це ускладнює інтеграцію різних систем і змушує клієнтів вибирати одного 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 даних компанії для ефективного функціонування. Це створює потенційні ризики для безпеки, особливо коли ці дані передаються зовнішнім сервісам ШІ, таким 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. Експлуатація великих моделей штучного інтелекту вимагає величезної обчислювальної потужності, а отже, і енергії. Центри обробки даних, які використовують 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 припускають, 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 включатимуть агентів штучного інтелекту для виконання конкретних завдань, 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, що перевищує 450 мільярдів доларів. Прогнозується, що ринок автономного штучного інтелекту та автономних агентів зросте з 8,62 мільярда доларів у 2025 році до 263,96 мільярда доларів до 2035 року, що представляє собою сукупний річний темп зростання (CAGR) понад 40 відсотків.

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

По-перше, сама технологія продовжуватиме розвиватися. 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 штучного виводу вже різко впала, у 280 разів між листопадом 2022 року та жовтнем 2024 року. Ця тенденція, ймовірно, продовжиться, що зробить програми ШІ більш економічно привабливими.

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

По-третє, стандартизація може прогресувати. Такі ініціативи, як Model Context Protocol або агент-агентний протокол ServiceNow, спрямовані на забезпечення зв'язку між агентами штучного інтелекту від різних постачальників. Якщо такі стандарти будуть встановлені, це сприятиме інтеграції та зменшить 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 консолідація ринку, подібно до того, що відбувалося в інших технологічних сегментах у минулому. Великі компанії, такі як Salesforce, Microsoft, Google, SAP або Oracle, придбають менших постачальників, щоб розширити свої можливості у сфері штучного інтелекту.

Для Salesforce, зокрема, вирішальним фактором буде те, чи зможе компанія успішно інтегрувати придбання Informatica та створити реальну додану цінність для Agentforce. Це придбання є найбільшим в історії компанії з моменту придбання Slack у 2021 році. Воно несе ризики, про що свідчить зниження рейтингу RBC, яке різко знизило цільову ціну. Однак, воно також відкриває можливості, якщо Salesforce зможе таким чином створити більш комплексну платформу управління даними, яка зробить агентів зі штучним інтелектом більш ефективними.

У середньостроковій перспективі, до 2030 року, Salesforce прагне досягти доходу, що перевищить 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 досягнуть Agentforce та інші продукти штучного інтелекту очікуваного успіху.

У довгостроковій перспективі розробка може рухатися в напрямку складних багатоагентних екосистем, як прогнозує Gartner. У таких системах спеціалізовані агенти працюють разом, координують свої дії та обмінюються інформацією. Один агент може аналізувати запити клієнтів, інший розробляти рішення, третій координувати впровадження, а четвертий контролювати якість. Така оркестрована співпраця дозволить 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 комерційного застосування. Головний висновок полягає в тому, що існує значна розбіжність між технологічною доцільністю агентів ШІ та їхньою економічною прибутковістю в сучасних ринкових умовах.

Salesforce є прикладом 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 чітку цінність для клієнтів та знизити бар'єри для впровадження. Salesforce створила технологічно вражаючий продукт за допомогою Agentforce, але перетворення цього на стале зростання доходів залишається проблемою.

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 розгорнути агентів штучного інтелекту, рекомендація така: почніть із чітко визначених варіантів використання, інвестуйте в якість даних та управління змінами, і не чекайте чудес за одну ніч. Найуспішніші впровадження зосереджені на кількох, але добре виконаних проектах, а не на запуску багатьох поверхневих експериментів.

Для працівників цей розвиток означає, що певні завдання будуть автоматизовані за допомогою штучного інтелекту, а також 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 про необхідність мати чітке уявлення про економічні реалії, незважаючи на весь ентузіазм щодо нових технологій. Революція штучного інтелекту відбудеться, але вона буде поступовою, нерівною та вибірковою — не таким часто згадуваним Великим вибухом, як Великий вибух, а безперервним процесом зі своїми злетами та падіннями.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

Konrad Wolfenstein

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут [email protected]:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

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

Галузеві напрямки діяльності: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Більше інформації тут:

• Експертний бізнес-центр

Тематичний центр, що пропонує аналітичні матеріали та досвід:

• Платформа знань, що охоплює світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збірка аналітичних матеріалів, ідей та довідкової інформації з наших ключових напрямків діяльності
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Центр для компаній, які шукають інформацію 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 розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць