Опрос Box: Почему лидеры в области ИИ в корпоративном секторе превосходят своих конкурентов
Персонал VB
Представлено компанией Box
Согласно новому отчету Box «Состояние ИИ в корпоративной среде», основанному на опросе 1640 руководителей ИТ-подразделений в США, Великобритании, Франции и Японии, доступ к контенту, управление и гибкость платформы становятся разделительными линиями между лидерами и отстающими в области ИИ. Один из главных выводов отчета — скорость этого сдвига: совокупная доля организаций, называющих себя передовыми или новаторскими, выросла с 8% до 64% всего за последний год, в то время как доля организаций, называющих себя находящимися на ранней стадии или еще не начавшими, упала с 53% до всего лишь 9%. Восемьдесят процентов организаций сообщили о заметной отдаче от своих инвестиций в ИИ, определяемой в опросе как улучшение как минимум на 10%, и более половины увидели измеримое влияние на бизнес в течение шести месяцев после утверждения проекта.
Как утверждает Оливия Ноттебом, операционный директор Box, эти изменения в значительной степени обусловлены тем, как предприятия сейчас организуют использование ИИ, а не каким-либо конкретным техническим прорывом.
«Мы перешли от автономных экспериментов на индивидуальном уровне к систематизированным, интегрированным агентным операциям, агентам, которые находятся в процессе производства и могут использоваться повторяющимся образом», — говорит Ноттебом. «Именно отсюда и исходит эффект».
Почему лидеры в области ИИ получают более высокую рентабельность инвестиций, чем компании на ранних стадиях развития?
Разница между уровнями заключается в реализации. Важно отметить, что половина передовых компаний сообщила о рентабельности инвестиций в ИИ выше 25%, по сравнению с всего 11% компаний на ранних стадиях, при этом компании продвинутого (33%) и развивающегося (16%) уровней стабильно находятся между этими показателями. Но Ноттебом говорит, что реальным отличием было не то, внедряли ли компании ИИ, а то, насколько тщательно они его интегрировали и управляли им.
«Лучшие компании отличаются развитой операционной мощью: правильными командами для развертывания агентов, формальным управлением для контроля за ними и единообразием в уровне контента, с которым работают эти агенты», — объясняет она. «Компании на более ранних этапах подходят к этому гораздо более спонтанно, экспериментально, позволяя людям экспериментировать без тех же намерений или структурированного подхода».
Доступ к контенту является самым большим препятствием для окупаемости инвестиций в ИИ на уровне предприятий.
В 2026 году определяющим узким местом станет не качество моделей, а контент. 96% организаций заявляют, что агентам необходим доступ к контенту, специфичному для компании, однако только 36% обеспечили агентам доступ к надежному контенту для множества сценариев использования. Это проблема доверия, а не самих возможностей.
«Мы начали этот путь, предполагая, что корпоративный ИИ — это доступ к новейшей модели», — говорит Ноттебом. «Но теперь вопрос в том, имеют ли агенты доступ к нужному контенту и защищен ли этот контент, потому что эффективность агентов зависит от контента, на который они могут ссылаться, и от безопасности, обеспечиваемой системой защиты».
Правильно организованный контентный слой имеет второе преимущество, помимо безопасности, поскольку именно он, наконец, позволяет агентам работать в разных отделах, которые ранее функционировали изолированно друг от друга. И хотя примерно четверть организаций указывают на фрагментацию данных в разных системах, 24% отмечают трудности с интеграцией ИИ в существующие системы, 21% говорят об отсутствии адекватных разрешений и контроля доступа, а 18% описывают свой контент как слишком неорганизованный, чтобы сделать его доступным. Среди наиболее зрелых организаций 63% теперь рассматривают неструктурированные документы, контракты и отчеты как конкурентное преимущество, а не как балласт, лежащий в цифровом картотечном шкафу.
Снижение числа распространенных случаев утечки данных в сфере ИИ.
Почти половина всех организаций заявляют, что уже сталкивались с инцидентами утечки данных, связанными с ИИ. Среди передовых компаний этот показатель возрастает до 60%, поскольку они могут подвергаться большей уязвимости из-за большего количества агентов и подключенных систем, но при этом могут быть лучше подготовлены к обнаружению таких инцидентов.
Доля организаций, сообщающих о наличии устоявшихся или продвинутых систем управления, выросла с 24% в 2025 году до 73% в этом году, но в плане инструментов управления по-прежнему остаются реальные пробелы: только 39% имеют полную информацию о разрешенном и неразрешенном использовании ИИ, 34% имеют формальные стандарты доступа агентов к данным компании, а 27% по-прежнему описывают свою систему управления как несистематическую. Но эти инциденты действуют скорее как механизм принуждения, чем как препятствие, говорит Ноттебом.
«Раньше считалось, что управление замедляет людей, но 93% респондентов сказали нам, что именно улучшенное управление позволяет им двигаться быстрее», — объясняет она. «Это делает масштабирование ИИ жизнеспособным. Как только контент защищен и имеет строгий контроль доступа, можно запускать несколько агентов в нескольких процессах и получать реальный мультипликативный эффект».
Одним из практических последствий этого сдвига является то, что структуры разрешений, созданные для сотрудников, теперь пересматриваются с учетом потребностей агентов, и большинство предприятий находятся лишь на полпути к завершению этого процесса.
«Систему разрешений, которую предприятия внедрили два года назад, необходимо пересмотреть», — объясняет она. «До недавнего времени люди не учитывали, как агент может использовать документы, устанавливая для них разрешения, но теперь они подходят к этому гораздо более обдуманно. В результате им приходится просматривать огромный массив неструктурированных данных, чтобы либо очистить их, либо перенастроить разрешения».
Это часть более широкой тенденции отхода от управления, ориентированного на людей, к управлению, изначально ориентированному на субъектов.
«Предприятиям необходимо перейти от управления, адаптированного под человеческие рабочие процессы, к управлению, разработанному специально для агентов», — говорит Ноттебом. «Это означает отслеживание того, к чему прикасался агент, чьи разрешения были применены и какие источники использовались, и все это теперь определяет то, как применяется управление».
Предприятиям необходимо избегать привязки к одному единственному поставщику решений в области искусственного интеллекта.
«Времена погони за максимальной эффективностью уже прошли», — говорит Ноттебом. «Теперь речь идет об ответственности за предоставление эффективного ИИ. Организации хотят использовать самую дешевую модель, которая соответствует необходимым стандартам качества, а не обязательно самую дорогую, потому что разные семейства моделей постоянно перескакивают друг с друга, и компании хотят сохранить этот выбор».
Это означает, что предприятия как никогда раньше избегают зависимости от одного поставщика ИИ. 68% говорят, что их беспокоит зависимость от одного поставщика ИИ, среднее число официально используемых инструментов ИИ выросло до 3,3, а 79% теперь считают важным или критически важным, чтобы агенты работали в беспилотном режиме, напрямую подключаясь к системам и API без участия человека.
Эта тенденция схожа с переходом к мультиоблачной инфраструктуре и обусловлена аналогичным нежеланием предоставлять какому-либо одному поставщику чрезмерное преимущество на переговорах.
«Гибкая архитектура строится на взаимодействии платформ, — говорит Ноттебом. — Она работает на нескольких моделях, функционирует в безголовом режиме и обеспечивает взаимозаменяемость всех частей стека ИИ, поэтому организациям не нужно делать ставку на то, какой именно инструмент окажется лучшим. Это часть более широкого перехода от использования по умолчанию самой крупной и дорогой доступной модели».
Следующие шаги к успеху в области искусственного интеллекта
В течение следующих трех лет компаниям следует уделять приоритетное внимание организации, классификации и очистке неструктурированного контента, активному найму и формированию команд, ориентированных на новые роли, а также внедрению гибридной модели бюджета вычислительных ресурсов, где ИТ-отдел владеет основной инфраструктурой и бюджетом, а бизнес-подразделения — расходами на уровне приложений. И прямо сейчас быстро освоить эти технологии несложно.
«Не обязательно начинать с ранней стадии зрелости и постепенно продвигаться вверх», — говорит Ноттебом. «Если с самого начала заложить основу для управления, контентного уровня и многомодельной системы, можно войти в рынок как ведущая компания и добиться такого же значительного влияния».
Спонсорские статьи — это контент, созданный компанией, которая либо оплачивает публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com .
Источник: venturebeat.com
Похожие записи
Оцените материал:
Похожие записи
Этот гаджет в форме яйца призван развеять мифы о гормонах… с помощью мочи.
05.01.2026
ИИ как помощник HR: как новые технологии меняют поддержку сотрудников
07.10.2025Как обучить новую языковую модель с нуля, используя трансформеры и токенизаторы.
16.05.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
