Компания Alteryx, разработчик платформы для аналитики данных, опубликовала результаты глобального опроса 700 аналитиков данных и 700 ИТ-руководителей. Исследование показывает парадоксальную картину: почти все респонденты (96%) так или иначе используют искусственный интеллект в работе, но лишь половина (49%) делают это постоянно или большую часть времени. Остальные применяют ИИ от случая к случаю.
Особый интерес вызывает готовность к внедрению агентного ИИ — автономных программ, способных выполнять задачи без постоянного контроля человека. 59% опрошенных ожидают, что начнут активно использовать таких агентов в ближайшие 12 месяцев. При этом 50% респондентов согласны предоставить ИИ-агентам неограниченный доступ к корпоративным данным, хотя 44% настаивают на обязательном участии человека в процессе. Среди наиболее распространённых сценариев использования агентов: подготовка типовых отчётов и сводок для заинтересованных сторон (59%), планирование и маршрутизация задач, включая обработку оповещений и автоматизацию процессов (54%), генерация стандартных отчётов и дашбордов без ручного вмешательства (48%), мониторинг ключевых показателей с автоматическим запуском оповещений (45%), очистка и предобработка данных (45%), выполнение типового статистического анализа и базовых прогнозов (34%), а также автоматическая генерация инсайтов и рекомендаций (23%).
| Сценарий применения ИИ-агентов | Доля респондентов |
|---|---|
| Подготовка типовых коммуникаций или сводок для заинтересованных сторон | 59% |
| Планирование или маршрутизация задач (обработка оповещений, автоматизация) | 54% |
| Генерация стандартных отчётов или дашбордов без ручного вмешательства | 48% |
| Мониторинг KPI и запуск оповещений | 45% |
| Очистка, предобработка или валидация типовых наборов данных | 45% |
| Выполнение типового статистического анализа или базовых прогнозных моделей | 34% |
| Автоматическая генерация инсайтов или рекомендаций на основе данных | 23% |
Несмотря на автоматизацию, базовая работа с данными — очистка, подготовка и валидация — по-прежнему отнимает значительное время. Аналитики тратят на эти задачи около шести часов в неделю, а 48% опрошенных указали, что уходит от шести до десяти часов. Основным инструментом для такой работы остаются электронные таблицы (61%), за ними следуют инструменты бизнес-аналитики (56%) и специализированные платформы подготовки данных (51%). «Доминирование таблиц отражает реальность: ИИ наслаивается на существующие рабочие процессы, а не заменяет их», — отмечают авторы отчёта.
59% респондентов планируют внедрить агентный ИИ в ближайшие 12 месяцев; 50% готовы предоставить агентам неограниченный доступ к данным.
Ещё один расход времени — проверка и корректировка результатов, сгенерированных ИИ. В среднем на это уходит почти четыре часа в неделю, причём каждый шестой респондент тратит шесть и более часов. В сумме с подготовкой данных это даёт почти два рабочих дня дополнительной нагрузки, которую можно назвать «налогом на ИИ». Эта ситуация формирует новый востребованный навык — валидацию выходных данных ИИ. Как подчёркивается в отчёте, это сигнал о том, что, хотя ИИ ускоряет работу, организациям всё ещё требуется человеческий контроль для обеспечения согласованности, объяснимости и доверия к результатам.
Исследование выявило и другие ограничения. Лишь 20% организаций способны принять бизнес-решение на основе анализа данных в течение нескольких часов, и только 5% поддерживают принятие решений в реальном времени. Главным барьером на пути внедрения ИИ названа сложность интерпретации и объяснения результатов ИИ руководителям (55%). На втором месте — нехватка аналитических навыков у бизнес-пользователей (54%), замыкают тройку проблемы с качеством и интеграцией данных (50%). Также отмечаются неясность ответственности за решения (49%) и технические ограничения инструментов ИИ (45%).
