Коротко: Исследование VentureBeat (июнь 2025) выявило критический разрыв в корпоративном управлении ИИ-агентами: 71% компаний называют чат-боты агентами, 50% уже получили production-сбои, а 69% используют общие API-ключи — что напрямую ведёт к инцидентам безопасности. Компании строят системы контроля постфактум.
Управление ИИ-агентами в корпорациях: где реальность расходится с ожиданиями
Что показало масштабное исследование VentureBeat
В июне 2025 года VentureBeat Research провёл пять параллельных опросов, охвативших все уровни корпоративного стека агентных ИИ-систем. Участники — практики: 81% опрошенных участвуют в принятии решений о закупке ИИ-инструментов в своих компаниях.
Главный вывод исследователей: компании осознанно развернули агентов раньше, чем выстроили инструменты контроля. Теперь они занимаются ретроактивным построением систем управления — и закладывают на это серьёзные бюджеты. От 57 до 68% предприятий планируют сменить или добавить поставщиков по каждому из пяти ключевых уровней контроля в течение ближайших 12 месяцев.
Почему большинство «агентов» — это не агенты
Самое неудобное открытие: 71% компаний сообщили, что четверть или меньше их развёрнутых «агентов» способны самостоятельно выполнять многоэтапные задачи. Лишь 10% заявили, что настоящие агенты составляют большинство в их стеке.
Разница между чат-ботом и агентом принципиальна с точки зрения управления:
- Чат-бот отвечает на один запрос при участии человека, читающего каждый ответ. Специальных систем контроля не требует.
- Настоящий агент самостоятельно выполняет многоэтапные задачи, принимает промежуточные решения, вызывает инструменты и взаимодействует с внешними системами. Требует всего стека управления.
Маркетинговый термин «агент» обесценился — и это создаёт ложное ощущение готовности к автономной работе там, где её нет.
Пять уровней контроля, которых не хватает бизнесу
VentureBeat выделяет пять элементов управления, без которых агенту нельзя доверять:
| Уровень | Что контролирует |
|---|---|
| Управление идентификацией | Какому агенту что разрешено и под чьими учётными данными |
| Оценка качества | Насколько хорошо агент выполняет задачу |
| Телеметрия затрат | Сколько стоит эксплуатация каждого агента |
| Контекстный уровень | Какими бизнес-данными руководствуется агент |
| Оркестрация | Координация многоэтапной работы агентов |
Большинство компаний не выстроили ни один из этих уровней до деплоя.
Три конкретных риска, которые уже реализуются
1. Автономность без надёжной оценки
Две трети компаний либо уже разрешают агентам вносить изменения в код и системные настройки в продакшн без участия человека, либо движутся к этому. При этом только 5% полностью доверяют оценкам, на основе которых принимается это решение.
Прямое следствие: каждая вторая компания за последний год выпустила агента, прошедшего внутренние тесты и затем вызвавшего сбой на стороне клиента. Внутренние бенчмарки не отражают реальные производственные условия — и это системная проблема.
2. Общие учётные данные как источник инцидентов
69% компаний разрешают агентам работать под общими API-ключами. Статистика инцидентов безопасности:
- Компании с общими учётными данными: 63,5% столкнулись с инцидентами
- Компании с раздельной идентификацией: 40,9% столкнулись с инцидентами
Разница почти в 23 процентных пункта — при одном простом отличии в архитектуре.
3. Дорогое оборудование простаивает вполсилы
Более 80% компаний, эксплуатирующих собственные GPU, загружают их не более чем на 50%. При этом лишь 44% строго отслеживают фактические вычислительные затраты. Компании тратят на инфраструктуру, но не знают, сколько стоит каждый агент в эксплуатации.
Как выстроить контроль над агентами: практический порядок действий
Если вы уже развернули агентов без полного стека управления, вот последовательность шагов:
- Аудит статуса агентов. Определите, какие из них реально многоэтапные, а какие — чат-боты. Зафиксируйте для каждого: есть ли отдельная идентичность, отслеживаются ли затраты, есть ли валидация качества.
- Приоритизация по риску. Начните с агентов, имеющих доступ к продакшну и внешним системам.
- Раздельная идентификация. Каждому агенту — собственные минимально необходимые учётные данные. Приоритет — агенты в продакшн-окружениях.
- Калибровка оценок. Сравнивайте внутренние метрики с реальными результатами в продакшне каждые 2–4 недели. Не убирайте человека из цепочки, пока оценка не откалибрована.
- Подключение телеметрии. Фиксируйте токены, API-вызовы и вычислительное время на каждого агента отдельно.
Часто задаваемые вопросы
Чем агент отличается от чат-бота в корпоративном контексте?
Настоящий агент планирует и выполняет многоэтапные задачи без участия человека на каждом шаге: вызывает инструменты, принимает промежуточные решения, взаимодействует с внешними системами. Чат-бот отвечает на единичный запрос в рамках одного взаимодействия. Большинство корпоративных продуктов, называемых агентами, функционируют как чат-боты с расширенными сценариями.
Почему компании развернули агентов без систем контроля?
Давление конкурентной гонки, маркетинг вендоров и бизнес-требования к скорости внедрения. По данным VentureBeat, это было осознанным решением — и теперь компании строят системы управления постфактум, закладывая бюджеты на смену и добавление поставщиков.
Как общие API-ключи влияют на безопасность агентов?
Скомпрометированный общий ключ открывает доступ сразу ко всем агентам, его использующим. При инциденте невозможно атрибутировать проблему конкретному агенту. Данные исследования показывают: компании с общими ключами сталкиваются с инцидентами в 63,5% случаев против 40,9% у компаний с раздельной идентификацией.
Как считать реальную стоимость ИИ-агентов?
Необходима телеметрия: учёт токенов, API-вызовов, вычислительного времени и стоимости инфраструктуры отдельно для каждого агента. Лишь 44% компаний делают это системно. Без этих данных невозможно оптимизировать затраты или принимать обоснованные решения о масштабировании.
Разбираем ИИ-инструменты для бизнеса →
<a href='https://t.me/contentrunbot'>ИИ Инструменты</a> | <a href='https://contentrun.ai/'>Контент-завод</a> | <a href='https://platform.contentrun.ai/'>База знаний</a>