Новые данные о внедрении от Perplexity показывают, как ИИ-агенты способствуют росту эффективности бизнес-процессов, беря на себя выполнение сложных задач. В течение последнего года в технологической индустрии преобладало мнение, что следующая эволюция генеративного искусственного интеллекта перейдет от разговора к действию. Если большие языковые модели (LLM) выступают в роли механизма рассуждений, то «агенты» — это исполнительные руки, способные с минимальным контролем выполнять комплексные, многоэтапные операции.
Однако до сих пор информация о реальном использовании этих инструментов оставалась неясной, основываясь в основном на умозрительных концепциях или ограниченных опросах. Новые данные, опубликованные Perplexity на основе анализа сотен миллионов взаимодействий с браузером и ассистентом Comet, представляют собой первое масштабное полевое исследование универсальных ИИ-агентов. Информация свидетельствует, что агентный ИИ уже используется высококвалифицированными специалистами для оптимизации рабочих и исследовательских процессов.
Оглавление
Портрет пользователя: кто доверяет агентам?
Понимание того, кто использует эти инструменты, критически важно для прогнозирования внутреннего спроса и выявления потенциальных каналов «теневого IT». Исследование выявляет заметную неоднородность в адаптации. Пользователи в странах с более высоким ВВП на душу населения и уровнем образования значительно чаще обращаются к агентным инструментам.
Для корпоративного планирования более показателен профессиональный срез. Внедрение сильно сконцентрировано в цифровых и наукоемких отраслях. Кластер «Цифровые технологии» представляет наибольшую долю, составляя 28% пользователей и 30% запросов. За ним следуют академическая сфера, финансы, маркетинг и предпринимательство.
В совокупности эти группы составляют более 70% всех пользователей. Это говорит о том, что сотрудники, наиболее склонные использовать агентные рабочие процессы, являются самыми ценными активами организации: инженеры-программисты, финансовые аналитики и рыночные стратеги. Эти ранние последователи не просто экспериментируют: данные показывают, что «продвинутые пользователи» (те, кто получил доступ раньше) делают в девять раз больше агентных запросов, чем средние пользователи. Это указывает на то, что после интеграции в рабочий процесс технология становится незаменимой.
Не помощники, а партнеры в решении бизнес-задач
Чтобы выйти за рамки маркетинговых нарративов, компаниям необходимо понять реальную пользу этих агентов. Распространено мнение, что агенты будут функционировать в основном как «цифровые консьержи» для рутинных административных задач. Однако данные опровергают этот взгляд: 57% всей активности агентов сосредоточено на когнитивной работе.
Исследователи Perplexity разработали «иерархическую агентную таксономию» для классификации намерений пользователей, которая показывает, что использование ИИ-агентов носит сугубо практический, а не экспериментальный характер. Основной сценарий использования — «Производительность и рабочие процессы», на который приходится 36% всех агентных запросов. Далее следует «Обучение и исследования» с 21%.
Конкретные примеры из исследования иллюстрируют, как это преобразуется в бизнес-ценность. Например, специалист по закупкам использовал ассистента для анализа кейсов клиентов и выявления соответствующих сценариев использования перед обращением к поставщику. Аналогично, финансовый работник поручил задачи по фильтрации вариантов акций и анализу инвестиционной информации. В этих сценариях агент автономно занимается сбором информации и первичным анализом, позволяя человеку сосредоточиться на итоговом решении.
Такое распределение дает четкий сигнал операционным руководителям: непосредственная окупаемость инвестиций в агентный ИИ заключается в масштабировании человеческих возможностей, а не просто в автоматизации простых операций. Исследование определяет этих агентов как системы, которые «автоматически циклически проходят три итеративные фазы для достижения конечной цели: размышление, действие и наблюдение». Эта способность позволяет им поддерживать «глубокую когнитивную работу», выступая в роли мыслящего партнера, а не простого помощника.
Приверженность и когнитивная миграция пользователей
Ключевой вывод для IT-руководителей — это «прилипчивость» ИИ-агентов в корпоративных процессах. Данные показывают, что в краткосрочной перспективе пользователи демонстрируют сильную постоянство в рамках одной темы. Если пользователь задействовал агента для решения рабочей задачи, его последующие запросы с высокой вероятностью останутся в этой же области.
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
Однако пользовательский путь часто развивается. Новые пользователи часто «пробуют воду» с помощью простых запросов, например, спрашивая рекомендации фильмов или занимательные факты. Со временем происходит переход. Исследование отмечает, что хотя пользователи могут начинать с разных сценариев, доля запросов имеет тенденцию смещаться в сторону когнитивно ориентированных областей, таких как производительность, обучение и карьерное развитие.
Как только пользователь применяет агента для отладки кода или суммирования финансового отчета, он редко возвращается к менее ценным задачам. Категории «Производительность» и «Рабочие процессы» демонстрируют самые высокие показатели удержания. Такое поведение подразумевает, что пилотные программы должны учитывать кривую обучения, в ходе которой использование созревает от простого поиска информации до сложного делегирования задач.
Среда обитания агентов: где они работают?
«Место» работы агентного ИИ так же важно, как и «что» он делает. Исследование Perplexity отслеживало среды — конкретные сайты и платформы, — в которых работают эти ИИ-агенты. Концентрация активности варьируется в зависимости от задачи, но основные среды — это классические инструменты современного бизнеса.
Google Docs является основной платформой для редактирования документов и таблиц, в то время как LinkedIn доминирует в задачах профессионального нетворкинга. Для «Обучения и исследований» активность распределяется между образовательными платформами, такими как Coursera, и исследовательскими репозиториями.
Для директоров по информационной безопасности и сотрудников служб комплаенса это формирует новый профиль рисков. ИИ-агенты не просто читают данные; они активно манипулируют ими в ключевых корпоративных приложениях. Исследование явно определяет агентные запросы как те, которые включают «управление браузером» или действия во внешних приложениях через API. Когда сотрудник поручает агенту «обобщить эти кейсы клиентов», агент напрямую взаимодействует с конфиденциальными данными.
Концентрация сред также подчеркивает потенциал для оптимизации под конкретные платформы. Например, на топ-5 сред приходится 96% запросов в сфере профессионального нетворкинга, в основном на LinkedIn. Такая высокая концентрация предполагает, что компании могут получить немедленный рост эффективности, разработав конкретные политики управления или API-коннекторы для этих высоконагруженных платформ.
Планирование бизнеса в эпоху агентного ИИ
Распространение мощных ИИ-агентов открывает новые направления для бизнес-планирования. Данные Perplexity подтверждают, что мы прошли умозрительную фазу. Агенты уже сейчас используются для планирования и выполнения многоэтапных действий, изменяя свою среду, а не просто обмениваясь информацией.
Операционным руководителям стоит рассмотреть три безотлагательных действия:
- Проанализировать точки трения в рабочих процессах высокоценных команд: Данные показывают, что именно здесь агенты естественным образом находят свою нишу. Если инженеры-программисты и финансовые аналитики уже используют эти инструменты для редактирования документов или управления счетами, формализация этих процессов может стандартизировать рост эффективности.
- Готовиться к реальности аугментации: Исследователи отмечают, что хотя агенты обладают автономией, пользователи часто разбивают задачи на более мелкие части, делегируя только подзадачи. Это говорит о том, что ближайшее будущее работы будет коллаборативным, требуя от сотрудников новых навыков по эффективному «управлению» своими ИИ-напарниками.
- Заниматься инфраструктурой и уровнем безопасности: Поскольку агенты работают в «открытых веб-средах» и взаимодействуют с такими сайтами, как GitHub и корпоративная почта, периметр предотвращения утечки данных расширяется. Политики должны четко различать чат-бот, дающий советы, и агента, исполняющего код или отправляющего сообщения.
В то время как рынок агентного ИИ прогнозирует рост с 8 миллиардов долларов в 2025 году до 199 миллиардов к 2034 году, первые данные от Perplexity служат важным индикатором. Переход к корпоративным рабочим процессам под руководством ИИ-агентов уже начался, и его возглавляют самые цифрово-грамотные сегменты рабочей силы. Задача для бизнеса — использовать этот импульс, не теряя контроля над управлением, необходимым для его безопасного масштабирования.
