Что такое ИИ-агент без данных: 55% корпоративной информации ему недоступны

Что такое ИИ-агент в контексте этого исследования: не чат-бот, отвечающий на вопросы, а программа, которая сама находит нужную информацию в системах компании, принимает решение и действует. Для этого ей нужен доступ к данным из разных отделов: склад, продажи, кадры. Именно здесь, по данным отчёта Google Cloud и MIT Technology Review, большинство компаний проваливается: старые системы хранения не дают агенту «дотянуться» до нужной информации.

Что показал опрос?

• Доступ к данным критически мал. В среднем ИИ-агенты видят только 45% корпоративной информации. У компаний-аутсайдеров («отстающих по данным», data laggards) этот показатель падает до 30% и ниже.
• Лидеры открывают агентам больше 70% данных. Небольшая группа компаний, которых исследование называет «лидерами по данным» (data leaders), обеспечивает ИИ-агентам доступ к более чем 70% корпоративной информации и добивается заметно лучших результатов.
• Доверие напрямую зависит от качества данных. В среднем только около половины опрошенных организаций доверяют решениям своих ИИ-агентов. При этом среди «лидеров по данным» доверие составляет 100%, по данным того же опроса.
• Старые системы мешают масштабировать агентов. 66% «отстающих» говорят, что устаревшие системы не позволяют масштабировать ИИ-агентов, а 68% жалуются на невозможность принимать решения быстро. Среди «лидеров» такие ограничения отмечают лишь 8%.
• Главный приоритет: доступ к структурированным и неструктурированным данным. Опрошенные назвали расширение доступа агентов к обоим типам данных задачей номер один для масштабирования.

По прогнозу Gartner, к 2027 году ИИ-агенты будут дополнять или автоматизировать 50% бизнес-решений. Если компании не уберут «узкие места» в данных, агенты просто не смогут работать с нужной скоростью.

Как попробовать применить выводы исследования?

1. Скачайте отчёт на сайте MIT Technology Review (раздел Insights, партнёрский материал с Google Cloud) и оцените, какая доля ваших корпоративных данных реально доступна для автоматизации.
2. Проведите аудит систем хранения. Исследование показывает: даже системы, обновлённые два-три года назад, уже могут быть «устаревшими» для агентных задач. Проверьте, могут ли ваши базы данных отдавать информацию в реальном времени без ручных выгрузок.
3. Определите приоритетные данные. По данным опроса, «лидеры» фокусируются на автоматизации управления данными и добавлении бизнес-контекста (то есть данные не просто хранятся, а размечены так, чтобы агент понимал, что означает каждое поле).

Есть ли аналоги в России?

Российские компании сталкиваются с той же проблемой, но в своём контексте. YandexGPT и GigaChat от Сбера пока работают преимущественно как чат-боты и генераторы текста, а не как полноценные ИИ-агенты с доступом к внутренним системам предприятия.

Для российских компаний вывод из этого исследования прямой: прежде чем внедрять ИИ-агентов, нужно навести порядок в данных. Без этого любой агент, хоть на YandexGPT, хоть на открытой модели, будет работать вслепую.

Частые вопросы

Что такое ИИ-агент простыми словами?

ИИ-агент (agent) отличается от обычного чат-бота тем, что не просто отвечает на вопросы, а сам выполняет задачи: ищет информацию в корпоративных системах, принимает решения и совершает действия. Например, агент может сам проверить остатки на складе, сформировать заказ поставщику и отправить его, без участия человека на каждом шаге.

Почему старые системы хранения мешают ИИ-агентам?

Агентный ИИ (agentic AI) требует мгновенного доступа ко всем данным компании: продажи, кадры, логистика. Устаревшие системы часто хранят данные в изолированных «бункерах», не умеют отдавать их в реальном времени и не содержат бизнес-контекста. По данным опроса, 66% «отстающих» компаний называют это главным ограничением для масштабирования агентов.

Нужно ли это авторам контента и блогерам?

Напрямую отчёт адресован руководителям IT и данных. Но понимание того, что такое ИИ-агент и почему без качественных данных он бесполезен, полезно любому, кто пишет о технологиях или планирует автоматизировать свою работу. Агенты уже приходят в маркетинг, аналитику и создание контента: через два года, по данным опроса, 69% компаний планируют использовать их широко.

Если вы управляете бизнесом в РФ, выводы исследования стоит примерить на себя прямо сейчас: компании, которые навели порядок в данных, получают доступ ИИ к 70% корпоративной информации и полностью доверяют решениям агентов, а те, кто откладывает модернизацию, рискуют остаться с агентами, которые видят меньше трети картины.