Штучний інтелект за останні роки став звичним інструментом для бізнесу й повсякденного життя. Чат-боти, генерація текстів, рекомендаційні системи та аналітика більше не сприймаються як експеримент. Проте разом із цим у професійному середовищі дедалі частіше з’являється поняття агентного штучного інтелекту. Його часто подають як наступний етап розвитку AI, але водночас навколо цієї технології зростає скепсис. Аналітики Gartner прогнозують, що понад 40% проєктів агентного AI буде скасовано до кінця 2027 року, що свідчить про серйозний розрив між очікуваннями та реальністю.
Як працює звичайний штучний інтелект
У класичному розумінні штучний інтелект працює за реактивною моделлю. Він отримує конкретний запит і виконує одну дію у відповідь. Це може бути генерація тексту, аналіз зображення, відповідь на питання або пошук інформації. Такі системи не мають власної мети й не контролюють процес у часі. Кожна взаємодія зазвичай є окремим актом, навіть якщо використовується обмежений контекст.
Саме тому звичайний AI добре підходить для окремих задач і легко масштабується у вигляді хмарних сервісів. Він не потребує постійної присутності в інфраструктурі користувача та часто працює за принципом «запит — відповідь», без складної інтеграції з внутрішніми системами.
Що таке агентний штучний інтелект
Агентний штучний інтелект працює за іншим принципом. Замість виконання однієї інструкції він отримує ціль і самостійно планує, як її досягти. Така система може виконувати кілька дій поспіль, взаємодіяти з різними сервісами, оцінювати результати й коригувати свою поведінку в процесі роботи.
Фактично агентний AI стає автономним учасником цифрового середовища. Він не просто відповідає на запити, а діє в межах заданих правил і обмежень. Саме ця автономність і робить агентний підхід принципово відмінним від звичайних AI-рішень.
У чому полягає ключова різниця між агентним і звичайним AI
Основна відмінність полягає в рівні відповідальності системи за результат. Звичайний AI виконує дію, тоді як агентний AI прагне досягти результату. Це означає роботу з невизначеністю, ухвалення рішень у кілька етапів і взаємодію з реальними бізнес-процесами.
Саме тому агентний AI значно складніший у впровадженні. Він вимагає не лише якісних моделей, а й чітких політик безпеки, контролю ризиків і постійного моніторингу. За даними Gartner, більшість таких проєктів сьогодні перебувають на стадії експериментів або proof of concept і часто зумовлені радше хайпом, ніж реальними бізнес-потребами.
Чому агентний AI тісно пов’язаний із серверами та дата-центрами
На відміну від класичних AI-сервісів, агентний штучний інтелект зазвичай працює безперервно. Він зберігає стан, контекст і результати попередніх дій, а також взаємодіє з внутрішніми системами компанії. Це робить його безпосередньо залежним від серверної інфраструктури та дата-центрів.
Агентний AI інтегрується з CRM, ERP, білінговими системами, внутрішніми базами даних і аналітичними платформами. Такі інтеграції потребують стабільних серверів, захищених каналів зв’язку й прогнозованого навантаження. Крім того, паралельна робота кількох агентів і довгі ланцюги дій створюють підвищені вимоги до обчислювальних ресурсів і масштабування.
Саме недооцінка інфраструктурної складності часто стає причиною провалу агентних AI-проєктів. Gartner прямо вказує, що зростання витрат і складність інтеграції з наявними системами є ключовими факторами скасування таких ініціатив.
Хайп і проблема «agent washing»
Додаткову плутанину створює явище, яке Gartner називає «agent washing». Багато постачальників перейменовують існуючі продукти, такі як чат-боти, AI-асистенти або системи роботизованої автоматизації процесів, у «агентні», не додаючи реальної автономності. За оцінками аналітиків, із тисяч постачальників агентного AI лише близько 130 пропонують справді агентні рішення.
Це формує завищені очікування й призводить до розчарування, коли проєкти не демонструють очікуваної окупності інвестицій. Більшість поточних моделей ще не мають достатньої зрілості, щоб автономно досягати складних бізнес-цілей або коректно працювати з нюансованими інструкціями в часі.
Чи має агентний AI майбутнє
Попри критичні оцінки, Gartner не заперечує потенціал агентного штучного інтелекту. За прогнозами, до 2028 року щонайменше 15% повсякденних робочих рішень ухвалюватимуться автономно за допомогою агентного AI, а третина корпоративних програмних продуктів міститиме агентні функції.
Ключова рекомендація аналітиків полягає в тому, щоб впроваджувати агентний AI лише там, де він забезпечує чітку бізнес-цінність або окупність інвестицій. У багатьох випадках успіх можливий лише за умови переосмислення процесів із нуля, а не спроб «прикрутити» агентів до застарілих систем.
Висновок
Агентний штучний інтелект не є просто покращеною версією звичайного AI. Це інший підхід, який передбачає автономність, роботу з цілями та глибоку інтеграцію з бізнес-інфраструктурою. Саме тому він тісно пов’язаний із серверами та дата-центрами і потребує зрілих технологічних рішень.
Розчарування навколо агентного AI не означає його поразки. Швидше, це ознака того, що технологія входить у фазу тверезої оцінки. Там, де очікування відповідають реальним можливостям і є готовність інвестувати в інфраструктуру, агентний AI може стати важливим елементом цифрового розвитку бізнесу.
Залишити відповідь