Австралийские компании переходят от экспериментов с ИИ‑агентами к промышленным решениям

Автор: Пол Артур, вице‑президент по Австралии и Новой Зеландии, OutSystems

ОПИНИОН: Пол Артур, руководитель подразделения OutSystems в регионе Австралия и Новая Зеландия, объясняет, как организации переходят от разрозненных ИИ‑агентов к интегрированным агентным системам, и какие вопросы управления, безопасности, интеграции и технического долга возникают по мере масштабирования внедрения.

Агентный ИИ меняет подходы к разработке программного обеспечения, ускоряет модернизацию унаследованных систем и предъявляет новые архитектурные требования к ИТ‑директорам, которым в ближайший период предстоит управлять сотнями или тысячами ИИ‑агентов.

Адаптация агентного ИИ: от экспериментов к эксплуатации

По словам Поля Артура, австралийские организации уже выходят за пределы начальной стадии экспериментов с ИИ‑агентами, однако темпы внедрения сильно различаются. Если раньше обсуждение велось вокруг того, что способен сделать агент, то сейчас основной вопрос — как безопасно внедрить агента в бизнес‑среду, подключить его к системам и данным и управлять им в масштабе.

Создать впечатляющий автономный агент в изоляции сравнительно просто; совсем другое дело — разместить сотни таких агентов в сложной корпоративной среде, где они взаимодействуют с приложениями, рабочими процессами, данными и друг с другом. Возникает новый уровень сложности, поэтому следующий этап внедрения ИИ в предприятиях будет смещён от отдельных агентов к «агентным системам» в целом — к тому, как организации проектируют, оркестрируют и управляют множеством компонентов в единой технологической экосистеме.

Платформа для агентных систем — что это значит?

OutSystems позиционирует себя как платформу для агентных систем, что в практическом смысле означает предоставление единой среды, где организации могут создавать, подключать и управлять такими системами, даже если они разрабатываются с использованием разных моделей ИИ и инструментов.

Ключевым элементом является контекст: так называемый Enterprise Context Graph призван дать ИИ более полное представление о взаимосвязях систем, данных и процессов внутри компании. В рамках единого жизненного цикла туда можно интегрировать как собственные разработки на платформе, так и решения, созданные другими инструментами, чтобы управлять и координировать агентов на уровне предприятия.

Гибкость важна, поскольку вряд ли компании будут опираться на одну модель, один облачный провайдер или одну экосистему ИИ. Они могут использовать разные инструменты для разных задач, и задача платформы — избежать фрагментации, предоставив контекст, механизмы управления и контроля для совместной работы различных технологий на уровне предприятия.

Избегать привязки к конкретным моделям

Артур подчёркивает, что привязка критической бизнес‑логики к конкретной модели или поставщику ИИ становится серьёзным риском, поскольку рынок моделей развивается очень быстро и оптимальная модель сегодня может потерять актуальность уже через короткое время. Платформа должна быть нейтральной: организации должны иметь возможность менять модели и инструменты, сохраняя контроль над приложениями, агентами, данными и бизнес‑логикой.

Это даёт ИТ‑директорам больше гибкости для оптимизации по стоимости, производительности, безопасности и цифровому суверенитету без необходимости постоянно перестраивать базовые системы.

Риск технологического разрастания и технического долга

Быстрое распространение ИИ‑агентов действительно может породить новую волну фрагментированных систем и накопления технического долга. Исторически новая эффективная технология внедряется по отдельности разными командами, и в результате у предприятия появляются десятки или сотни несвязанных систем, которые приходится защищать, интегрировать и поддерживать.

Агентный ИИ ускоряет этот процесс, поскольку агенты создаются очень быстро. Решение, по мнению Артура, не в запрете инноваций, а в предоставлении среды, где инновации могут происходить в рамках архитектурных и управленческих границ: разработчики и бизнес‑команды должны действовать быстро, но при этом централизованно иметь видимость и контроль, чтобы не создать в будущем масштабные проблемы с интеграцией, безопасностью и затратами.

Динамическое управление и контроль агентов

Управление агентами требует более динамичного подхода, чем традиционное ИТ‑управление. Агент — не просто приложение; он способен рассуждать, принимать решения, вызывать сервисы и взаимодействовать с другими агентами. Организациям необходимо понимать не только что делает агент, но и что ему разрешено делать, к какой информации он имеет доступ и как он меняется во времени.

Контекст нужен для определения прав доступа и рабочей области агентов. Подход OutSystems предусматривает использование Enterprise Context Graph для предоставления агентам оперативного контекста о приложениях, данных, рабочих процессах и бизнес‑логике.

Инструмент Agent Workbench даёт возможности оркестрации и контроля агентов, включая оценку агентов и механизмы ограничений, чтобы компании могли извлекать выгоду из автономных систем, не теряя при этом корпоративного контроля.

Роль разработчика меняется, а не исчезает

Агентный ИИ радикально меняет роль разработчиков: он убирает рутинную работу и ускоряет части жизненного цикла разработки, но не устраняет потребность в людях, понимающих бизнес‑задачи, архитектуру, безопасность, интеграции и эксплуатацию.

Разработчики всё больше превращаются в инженеров агентных систем: вместо ручного написания кода они будут проектировать и оркестрировать сложные системы, включающие приложения, агентов, данные и бизнес‑процессы. Это повышает ценность квалифицированных разработчиков, которые смогут работать на более высоком уровне и добиваться большего с теми же ресурсами.

Влияние на модернизацию унаследованных систем

Агентные подходы могут существенно изменить экономику и скорость модернизации устаревших систем. Множество критических приложений по‑прежнему работает на устаревших технологиях, и массовые проекты трансформации часто тормозятся из‑за стоимости, рисков и нехватки экспертов.

Агентный анализ может помочь понять зависимости и ускорить процесс перевода таких приложений на современные архитектуры. OutSystems сотрудничает с облачными провайдерами в создании услуг по модернизации унаследованных систем, создавая автоматизированные конвейеры для перевода старых приложений в современные агентные решения.

Для крупных австралийских организаций, особенно в государственном сектора и финансовом секторе, это может существенно изменить соотношение затрат и результатов модернизации.

Рекомендации для ИТ‑директоров

Если бы Артур советовал австралийскому ИТ‑директору, он предложил бы мыслить дальше отдельных проектов и строить архитектуру, исходя из сценария успеха экспериментов. Легко запустить несколько экспериментов, сложнее представить ситуацию с сотней успешных агентов, работающих в разных департаментах, имеющих доступ к корпоративным системам и взаимодействующих с клиентами, сотрудниками и друг с другом.

Важно ответить на вопросы: как мы будем управлять агентами? Как они будут безопасно получать корпоративный контекст? Можно ли менять модели или провайдеров без полной переработки систем? Как мы будем отслеживать их действия и контролировать затраты?

Те организации, которые заложат правильные основы, окажутся в лучшей позиции для быстрого масштабирования ИИ. Главная цель — дать предприятиям возможность владеть своим агентным будущим, а не становиться зависимыми от набора разрозненных ИИ‑инструментов и поставщиков.