В конце октября 2025 года вышло исследование Remote Labor Index, в котором оценивалась работа ИИ-агентов на реальных фриланс-проектах. Итог: самый продвинутый агент выполнил 2,5% сквозных задач. Остальные 97,5% завершились неудачей. Примерно в то же время OpenAI переживала серию неудач — Nvidia вышла из инвестиционной сделки на 100 млрд долларов, Disney расторгла контракт на 1 млрд, проект Sora не оправдал ожиданий, а плановые инвестиции в инфраструктуру до 2030 года сократились с 1,4 трлн до 600 млрд долларов.
23 февраля OpenAI анонсировала Frontier Alliances — стратегическое партнёрство с BCG, McKinsey, Accenture и Capgemini. Четыре крупнейшие консалтинговые компании мира должны помогать корпоративным клиентам внедрять так называемых AI-коворкеров — ИИ-агентов, которые якобы самостоятельно понимают структуру бизнес-процессов, используют корпоративные инструменты и выполняют реальные операции. Рынок отреагировал немедленно: оценка OpenAI выросла почти на 50%.
ИИ-агенты — это программные системы на базе больших языковых моделей (LLM), которые получают задачу, планируют шаги и вызывают внешние инструменты: базы данных, API, браузер. В отличие от чат-бота, агент не просто отвечает на вопрос, а пытается довести задачу до результата. Именно на этом строится концепция AI-коворкера: сотрудник-ИИ, который встраивается в рабочий процесс наравне с человеком. Проблема в том, что LLM — стохастические системы: одни и те же входные данные дают разные результаты. Бизнес-процессы, напротив, детерминированы: если произошло событие A, система обязана выполнить действие B без вариаций. Это фундаментальное противоречие делает автономных ИИ-агентов ненадёжными именно там, где надёжность критична.
После анонса оценка OpenAI выросла почти на 50%, несмотря на выход Nvidia из сделки и крах проекта Sora.
Для консалтинговых компаний участие в Frontier Alliances выгодно независимо от того, заработают ли AI-коворкеры. Их бизнес — продавать «процесс трансформации»: аудит, дорожную карту, интеграцию, обучение персонала. Если агенты не дадут ожидаемого эффекта, в корпоративном лексиконе для этого уже есть готовые формулировки — «управление изменениями», «фаза оптимизации», «зрелость платформы». Провала как такового не существует, существует следующий этап проекта. Автор материала, проработавший старшим аналитиком в одной из компаний «Большой четвёрки» консалтинга, описывает этот механизм как хорошо отлаженный способ монетизировать неопределённость за счёт клиента.
OpenAI в этой схеме получает подтверждение коммерческой востребованности своих технологий и возможность переносить ответственность за сбои на интеграторов или конечных пользователей. Конечные клиенты — крупные корпорации — платят сотни миллионов за внедрение системы, чьи ошибки заложены в саму её природу. Параллельно Microsoft, Amazon, Google и Oracle вкачивают в ИИ-инфраструктуру суммы, которые создают у рынка иллюзию: раз такие игроки инвестируют, значит, технология работает. Этот аргумент служит щитом от критики и для консультантов, и для самой OpenAI.
В США, в отличие от Евросоюза, нет обязательной предварительной сертификации ИИ-систем — правовая ответственность наступает постфактум через судебные иски. Это означает, что масштаб потенциальных претензий станет очевиден лишь после того, как корпоративные внедрения покажут реальные результаты. Пока же оценка OpenAI продолжает расти.
