По данным Gartner, 99% разработчиков интересуются внедрением ИИ в корпоративные приложения и созданием агентных систем, но только 11% готовы включить ИИ‑агентовв реальные бизнес‑процессы. Почему так? Вроде же даже есть реальные расчеты экономии.
Пример экономии с ИИ 🔵На рынке США стоимость обработки одного обращения живым человеком в колл-центре — 2,87 доллара. 🔵Стоимость с ИИ (при обработке 40% обращений без перевода на вторую линию поддержки) — 1 доллар.
При таких условиях на оплату труда людей в год будет уходить — 40 млрд, на оплату ИИ — 35 млрд. Экономия налицо.
Главные проблемы внедрения ИИ-агентов в поддержку И пусть аналитики Deloitte прогнозируют рост внедрения агентного ИИ к 2027 году до 70%, но их коллеги из Gartner спешат предупредить о рисках: более 40% проектов могут свернуть из-за высоких затрат, слабой отдачи и проблем с управлением рисками.
⚫️Затраты на поддержание диалогов с накоплением контекста растут квадратично, что делает масштабирование дорогостоящим. ⚫️Надёжность многошаговых процессов остаётся фундаментальным ограничением: даже при 99% надёжности каждого шага вероятность успешного прохождения 20 шагов составляет лишь около 82%.
Пример того, как ИИ-агенты накапливают ошибки Моделями OpenAI (O3, O4‑Min) и Google Gemini 2.5 Pro поставили задачу вести бухгалтерский учёт за месяц — обрабатывать транзакции и сводить балансы.
Модели Claude 4 и Grok 4 на первых месяцах показывали высокую точность — отклонения были менее 1%. Но при обработке данных за год ошибки выросли до 15%. Модели завышали выручку от подписок на 5–30%, а к концу эксперимента начали "придумывать" ложные транзакции, пытаясь свести баланс.
Так что прежде чем ИИ-агенты реально автоматизируют человеческий труд, нужно решить нынешние технические ограничения и снизить стоимости использования LLM.
Подробнее о том, заменят ли нас всех ИИ-агенты, с точной датой прогнозами по срокам, — в прикрепленном исследовании «Росконгресса».
По данным Gartner, 99% разработчиков интересуются внедрением ИИ в корпоративные приложения и созданием агентных систем, но только 11% готовы включить ИИ‑агентовв реальные бизнес‑процессы. Почему так? Вроде же даже есть реальные расчеты экономии.
Пример экономии с ИИ 🔵На рынке США стоимость обработки одного обращения живым человеком в колл-центре — 2,87 доллара. 🔵Стоимость с ИИ (при обработке 40% обращений без перевода на вторую линию поддержки) — 1 доллар.
При таких условиях на оплату труда людей в год будет уходить — 40 млрд, на оплату ИИ — 35 млрд. Экономия налицо.
Главные проблемы внедрения ИИ-агентов в поддержку И пусть аналитики Deloitte прогнозируют рост внедрения агентного ИИ к 2027 году до 70%, но их коллеги из Gartner спешат предупредить о рисках: более 40% проектов могут свернуть из-за высоких затрат, слабой отдачи и проблем с управлением рисками.
⚫️Затраты на поддержание диалогов с накоплением контекста растут квадратично, что делает масштабирование дорогостоящим. ⚫️Надёжность многошаговых процессов остаётся фундаментальным ограничением: даже при 99% надёжности каждого шага вероятность успешного прохождения 20 шагов составляет лишь около 82%.
Пример того, как ИИ-агенты накапливают ошибки Моделями OpenAI (O3, O4‑Min) и Google Gemini 2.5 Pro поставили задачу вести бухгалтерский учёт за месяц — обрабатывать транзакции и сводить балансы.
Модели Claude 4 и Grok 4 на первых месяцах показывали высокую точность — отклонения были менее 1%. Но при обработке данных за год ошибки выросли до 15%. Модели завышали выручку от подписок на 5–30%, а к концу эксперимента начали "придумывать" ложные транзакции, пытаясь свести баланс.
Так что прежде чем ИИ-агенты реально автоматизируют человеческий труд, нужно решить нынешние технические ограничения и снизить стоимости использования LLM.
Подробнее о том, заменят ли нас всех ИИ-агенты, с точной датой прогнозами по срокам, — в прикрепленном исследовании «Росконгресса».
BY Альянс Цифровых Лидеров в стройке
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. As such, the SC would like to remind investors to always exercise caution when evaluating investment opportunities, especially those promising unrealistically high returns with little or no risk. Investors should also never deposit money into someone’s personal bank account if instructed. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram.
from us
