Мащабирането на агентния ИИ изисква здрава основа от данни

Публикувано от Svetni.me Editorial

Според нови доклади на водещи консултантски и изследователски фирми, 2026 година се очертава като годината на мащабиране за „агентния“ ИИ (agentic AI). Въпреки масовия ентусиазъм обаче, успехът на тези автономни системи зависи критично от качеството на информационната основа на предприятията.

Според репортаж на ZDNet [1], Gartner прогнозира, че световните разходи за ИИ ще достигнат 2,5 трилиона долара през 2026 г. — ръст от 44% спрямо предходната година. В същото време Deloitte Digital оценява пазара на агентен ИИ на 8,5 милиарда долара до края на годината, с потенциал да достигне 40 милиарда долара до 2030 г.

Пропастта в мащабирането

Изследване на McKinsey [2] разкрива тревожна тенденция: въпреки че близо две трети от предприятията по света експериментират с ИИ агенти, по-малко от 10% са успели да ги внедрят в мащаб, който носи измерима стойност.

Основната причина за този неуспех са ограниченията в данните. Осем от десет компании посочват липсата на качествени, достъпни и надеждни данни като основна бариера. IDC предупреждава, че организациите, които не приоритезират подготовката на данните си, могат да загубят до 15% от производителността си до 2027 г. [1].

Четирите стъпки на McKinsey за успех

За да преодолеят тези предизвикателства, McKinsey идентифицира четири координирани стъпки за изграждане на фундаментални възможности за работа с данни:

  1. Идентифициране на високо ефективни работни процеси: Фокус върху детерминистични и повтарящи се задачи, където агентите могат да донесат бърза стойност.
  2. Модернизиране на архитектурата на данните: Преминаване към модулни и оперативно съвместими рамки. В момента само 27% от бизнес приложенията са свързани помежду си [1].
  3. Осигуряване на непрекъснато качество: Преход от периодично почистване на данни към управление в реално време, обхващащо структурирани, неструктурирани и генерирани от ИИ данни.
  4. Изграждане на модел на управление (Governance): Преосмисляне на начина на работа, при който ролята на човека се измества от изпълнение към надзор и оркестрация на агентни процеси.

Диаграма на фундаменталните стъпки за агентен ИИ

Данните като конкурентно предимство

Според MuleSoft, средното предприятие днес управлява близо 1000 приложения, но тяхната фрагментираност води до грешки и лоши решения от страна на автономните системи. „Данните са гръбнакът на агентния ИИ,“ заключава докладът. В ерата на автономността, способността на агентите да вземат правилни решения без човешка намеса зависи изцяло от това доколко те „разбират“ контекста на бизнес данните.

До края на 2026 г. се очаква 40% от ролите в компаниите от Global 2000 да включват пряка работа с ИИ агенти [1]. За лидерите в ИТ сектора това означава, че подготовката на данните вече не е просто техническа задача, а стратегическо предимство.

Източници:

[1]: Scaling agentic AI demands a strong data foundation - ZDNET
[2]: Building the Foundations for Agentic AI at Scale - McKinsey Digital
[3]: Worldwide AI Spending to Total $2.5 Trillion in 2026 - Gartner