Однако, как показало исследование IBM, лишь 25% компаний получают ожидаемую окупаемость вложений в ИИ. Кришна выделил основные барьеры: разрозненность данных, изолированность приложений и сложности гибридной инфраструктуры. «Организации перестали экспериментировать и сосредоточились на поиске конкретной ценности для бизнеса», — подчеркнул он.

Ритика Гуннар, генеральный менеджер IBM по данным и ИИ, объяснила, что платформа watsonx Orchestrate эволюционирует от управления ассистентами к поддержке мультиагентных рабочих процессов. «Речь идёт о создании систем подлинного интеллекта, где ИИ не просто помогает, а самостоятельно выполняет действия», — отметила она. Для обеспечения совместимости IBM поддерживает открытый стандарт Model Context Protocol (MCP), позволяя подключать агентов, созданных в различных фреймворках, включая Langchain и Crew AI.

Безопасность и контроль остаются приоритетами: в watsonx внедрены механизмы, оценивающие как языковые модели, так и действия агентов. Система отслеживает свыше 100 метрик, включая точность ответов и соблюдение регуляторных требований. Внутри IBM использование HR-агента уже автоматизировало 94% запросов сотрудников, а в сфере закупок время процессов сократилось на 70%. Партнёры, например Ernst & Young, применяют агентные решения для построения налоговых платформ.

Для успешного внедрения эксперты IBM рекомендуют предприятиям оценивать платформы по четырём критериям: интеграция с текущими системами, инструменты контроля, баланс между автономностью агентов и предсказуемостью результатов, а также метрики ROI.

«Агенты станут повсеместными, но задача компаний — обеспечить их слаженную работу без создания новых „изолированных“ решений», — резюмировала Гуннар. С учётом открытости экосистемы IBM, организации смогут комбинировать собственные разработки со сторонними сервисами, избегая зависимости от единого поставщика.