Три четверти руководителей предприятий сообщают, что они внедряют агентный искусственный интеллект. Но лишь небольшое меньшинство использует его в реальных производственных условиях, за исключением «агентных» чат-ботов, а по-настоящему масштабируемые мультиагентные системы встречаются еще реже. В этом разрыв между погоней и достижением результата, и это история 2026 г. Технология ИИ — это неуправляемый поезд. А предприятие — это тяжелый груз, который оно должна тянуть, пишут в корпоративном блоге авторы нового отчета Forrester «The State Of Agentic AI, 2026».

В основе нового исследования Forrester лежат интервью с архитекторами, создающими агентные системы. Авторы отчета также проанализировали данные опроса, чтобы подкрепить эту историю фактами. Общий вывод таков: технология уже появилась, но готовность предприятий к её внедрению пока отстает. Это никого не должно удивлять. Мы уже видели подобную историю. Более сложный вопрос заключается в том, сможет ли готовность когда-либо догнать технологию, развивающуюся так быстро.

Ждать агентов больше не нужно

Возможности ИИ уже есть, и они появились быстрее, чем кто-либо ожидал. Рынок поставщиков в режиме реального времени перестраивается вокруг агентов. Агенты теперь работают часами, днями, даже месяцами. OpenAI уже несколько месяцев использует внутренний рабочий процесс разработки ПО с минимальным вмешательством. Cursor развернула агентов, работающих в режиме длительного кодирования. Anthropic продемонстрировала агентов для многодневных исследований. Доказательства применимости технологии получены.

Агент, работающий в режиме длительного кодирования, не ведёт себя как чат-бот. Она ведёт себя как распределённая система, а распределённые системы требуют оркестровки, идентификации и дисциплины контекста, которые большинство компаний никогда не создавали. Масштабирование терпит неудачу из-за сложности задач, а не из-за количества агентов, и большинство команд вообще не управляют этой сложностью. Объедините десяток изолированных агентов без общих реестров или маршрутизации, и координация развалится на дублирование и расхождение.

Погоня проста — добыча дорога

Интерес есть повсюду. Масштабирование — редкость. Причины этого упорно остаются неизменными, и начинаются они с денег. Неопределённость рентабельности инвестиций загоняет амбиции предприятий в режим пилотного проекта, потому что большинство компаний не могут обосновать производственные выгоды за пределами узкого повышения эффективности. Пробелы в управлении приводят к разрастанию агентной сети. Более половины предприятий сообщают об этом даже после принятия NIST AI RMF, потому что документ с политикой не может контролировать автономную систему, использующую инструменты. А путаница с платформами замораживает обязательства, пока команды спорят о том, стоит ли делать ставку на SaaS-агента, систему, построенную системным интегратором, или на собственную разработку.

В основе всего этого лежит налог доверия. Каждое автономное действие должно быть зафиксировано и обосновано аудитором, и сейчас эта стоимость слишком высока. Даже руководители это чувствуют. Банк Нью-Йорка находится на самом переднем крае как регулируемое предприятие, и он до сих пор не в полной мере ощутил на себе потенциал агентных систем. Но у него есть то, чего нет у большинства. Его сотрудники готовы управлять высокоавтономными агентами в условиях жесткого регулирования бизнеса. Эта готовность бесценна.

Управление рисками — это реальное ограничение

Это та часть, которую недооценивают руководители. Автономные системы, которые действуют непрерывно, преодолевая границы, которые человек не может отслеживать в режиме реального времени, одновременно многообещающи и опасны. В исследовании Forrester «Security Survey 2026» 49% лиц, принимающих решения в области безопасности, назвали агентный ИИ проблемой. Эти угрозы носят новый характер, а не только масштаб. Агенты могут выдавать себя друг за друга и повышать свои привилегии, потому что идентификация нечеловеческих объектов все еще находится в запутанном состоянии. Их численность растет быстрее, чем кто-либо может за ней уследить, и когда нарушается координация, небольшая ошибка в оценке приводит к сбою.

Безопасности нельзя добиться ежеквартальными обзорами. Управление осуществляется с помощью инструментов, работающих параллельно с агентом, при этом идентификация и политики обеспечиваются в виде кода, а не прописаны и рассчитаны на желаемый результат.

Как начать двигаться вперед

Компании, которые опережают конкурентов, — это не те, у кого больше всего агентов. Это те, кто прокладывает путь, по которому будет двигаться поезд. Три шага наиболее важны:

• Инвестируйте в оркестровку, прежде чем добавлять агентов. Общие реестры и схемы передачи задач имеют решающее значение для того, чтобы агенты и традиционные системы работали как единое целое.

• Перепроектируйте работу, а не только инструменты. Агенты, прикрученные к устаревшим рабочим процессам, работающим в ручном темпе, обеспечивают экономию задач, а не кардинальные изменения. Выберите несколько рабочих процессов с высокой степенью сложности и перестройте роли и утверждения вокруг автономности.

• Рассматривайте каждого агента как управляемую идентичность. Предоставьте ему уникальные учетные данные, принцип наименьших привилегий, полное логирование и именованного владельца, который управляет его жизненным циклом. Никакой бесконтрольной автономности.

Затем масштабируйте поэтапно. Начните с ограниченных задач с путями утверждения и отката. Расширяйте автономию только тогда, когда это оправдано надлежащими средствами управления.

Поезд движется, и быстро. Теперь вопрос только в том, направляется ли он туда, куда вы хотите.