компаний притормозили внедрение AI-агентов. Почему?

По данным KPMG, почти половина компаний урезали или остановили внедрение агентов, потому что затраты начали обгонять полезный эффект 🫠

И я думаю, причина кроется в одном вопросы, который редко задают на старте: а эту задачу вообще имеет смысл отдавать агенту?

Например, так недавно на одном проекте мы отказались от автоматизации ручного скрапинга👇🏻

Технически все было понятно, бота можно было собрать за пару дней. Но когда разобрали процесс целиком, выяснилось, что скорость сбора данных вообще ничего не меняет.

Узкое место находилось в другом месте, поэтому агент просто быстрее упирался бы в ту же стену.

С агентами легко попасть в другую ловушку: настроить, связать несколько систем, потом чинить интеграции, проверять результат, разбирать ошибки — и в какой-то момент автоматизация сама становится отдельной работой.

👉🏻 А вот это "давайте внедрим куда-нибудь ИИ, потому что так модно, так надо, так все сейчас делают" только сильнее загоняет компании в эту ловушку.

Поэтому перед внедрением я бы начинал с четырех вопросов:

Какой процесс реально стоит денег?

Что именно его тормозит: скорость, объем, данные, согласования или решения людей?

Сколько будет стоить поддержка, проверка и исправление ошибок?

И только потом — какой инструмент здесь вообще нужен?
По сути, именно эта арифметика и отделяет рабочего агента от красивой демки, которую через несколько месяцев тупо выключат.

А у вас была автоматизация, которая в итоге создавала больше работы, чем экономила? 👇🏻