ОТ ИНСТРУМЕНТОВ К АВТОНОМНЫМ АГЕНТАМ: ПЕРЕОСМЫСЛЕНИЕ БИЗНЕС-ТРАНСФОРМАЦИИ НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Получена: 2026-05-29
Опубликована: 2026-06-06
Аннотация
данной статье анализируется новый этап трансформации организаций с использованием искусственного интеллекта (ИИ) — переход от простых инструментов автоматизации к автономным и полуавтономным агентным системам ИИ (agentic AI). Хотя генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) повышают эффективность работы со знаниями и выполнения отдельных задач, системная трансформация предприятий остается неравномерной. Для преодоления этого разрыва в статье предлагается трехмерная концептуальная модель, связывающая: (1) технические возможности агентов (рассуждение, планирование и кросс-системную интеграцию), (2) организационную готовность (зрелость инфраструктуры данных, модульность процессов и компетенции взаимодействия человека и ИИ) и (3) механизмы управления (ограничение автономии, распределение ответственности и контроль рисков). Также обсуждаются проблемы координации многоагентных экосистем, кибербезопасность и этические вопросы, включая диффузию ответственности и алгоритмический дрейф моделей.
Ключевые слова
Список литературы
-
Agrawal, A., Gans, J., and Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston, MA: Harvard Business Review Press.
-
Davenport, T. H., and Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
-
Jarrahi, M. H. (2018). Artificial Intelligence and the Future of Work: Human–AI Symbiosis in Organizational Decision Making. Business Horizons, 61(4), 577–586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007
-
Teece, D. J., Pisano, G., and Shuen, A. (1997). Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, 18(7), 509–533.
-
Brynjolfsson, E., Li, D., and Raymond, L. R. (2023). Generative AI at Work. Quarterly Journal of Economics, 138(4), 1875–1925. https://doi.org/10.1093/qje/qjad027
-
Floridi, L., and Cowls, J. (2019). A Unified Framework of Five Principles for AI in Society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
-
Glikson, E., and Woolley, A. W. (2020). Human Trust in Artificial Intelligence: Review of Empirical Research. Academy of Management Annals, 14(2), 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057
-
Russell, S. (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. New York: Viking.
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.