ИИ-агенты — программные системы, которые планируют и выполняют задачи с ограниченным участием человека — в 2026 году находят всё более широкое корпоративное применение. Опросы, опубликованные в этом году, показывают, что всё больше компаний покупают эту технологию и внедряют её в работу. Те же данные, однако, выявляют неравномерные результаты и постоянный рост затрат на эксплуатацию и контроль этих систем.

Этот отчёт объединяет ключевые цифры из пяти недавних источников: два оригинальных опроса, проведённых G2 и McKinsey, и три обзора, агрегирующих выводы множества исследований.

Одно предупреждение относится ко всем приведённым ниже цифрам. Опросы охватывают разные группы людей с разными формулировками, поэтому их результаты редко совпадают.

Почему цифры внедрения расходятся

Приводимые уровни внедрения ИИ-агентов варьируются от 14% до 86%, и большая часть этого разрыва объясняется тем, что измерял каждый опрос. Одни учитывают организации, которые лишь тестируют технологию, другие — только компании, использующие агентов в реальных операциях.

Опрос McKinsey 2025 года показал, что 62% организаций как минимум экспериментировали с агентами. Лишь 23% масштабировали агентов где-либо в компании, и ни в одной отдельной бизнес-функции это не делало более 10%.

Обзор bdautomated выявил ту же картину в других исследованиях. PwC сообщало, что 79% американских руководителей заявили о внедрении агентов в их компаниях. Опрос Capgemini, уточнявший, что респонденты понимали под «агентом», показал, что лишь 14% реализовали хотя бы одного.

Между тем Бюро переписи населения США установило, что по состоянию на май 2026 года 19,8% всех американских компаний использовали ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Эта цифра охватывает компании любого размера и учитывает любые ИИ-инструменты, а не только агентов.

Определения также различаются. Инженерное руководство Anthropic описывает агента как систему, в которой языковая модель сама направляет свои шаги и использование инструментов. Чат-бот отвечает на вопрос, а рабочий процесс следует фиксированному пути. Именно поэтому отдельная цифра в заголовке редко отражает полную картину — в разделах ниже указывается, кого опрашивали и что измерялось.

Обзор bdautomated проверил 75 цифр от 18 издателей, проследив каждую до исходного отчёта и зафиксировав, кого спрашивали и что учитывалось. Вывод: цифры расходятся главным образом потому, что измеряют разные вещи.

От пилотов к продакшену

Опрос McKinsey 2025 года среди 1 993 руководителей в 105 странах выявляет воронку: 88% сообщили о регулярном использовании ИИ хотя бы в одной функции, 62% заявили, что их организации начали использовать агентов, и 23% масштабировали их.

G2 установил, что покупатели всё чаще платят за агентов. В его опросе 2026 года среди 1 019 B2B-лиц, принимающих решения, 86% приобрели агентное ПО или услуги за прошедший год против 69% годом. G2 также сообщает, что 66% покупателей агентов сейчас используют их в ограниченном или масштабном продакшене — рост на 18 процентных пунктов по сравнению с предыдущим годом. По данным McKinsey за 2025 год, дальше всех продвинулись разработка ПО и ИТ, однако не более 10% организаций сообщали о масштабировании агентов в этих функциях.

Gradually.ai предостерегает, что эти результаты не образуют единого временного ряда. Показатель KPMG за третий квартал включает компании, которые всё ещё создают агентов, поэтому его нельзя сравнивать с показателем за второй квартал по уже развёрнутым агентам. EY ограничило выборку крупными публичными американскими компаниями, уже ведущими ИИ-программы, что отчасти объясняет её высокий результат.

В клиентском обслуживании наблюдается явный рост. Данные Salesforce, приводимые FwdSlash, показывают, что 66% сервисных организаций используют агентный ИИ против 39% годом ранее.

Бюджеты также растут. G2 сообщает, что половина организаций располагает бюджетом на агентов не менее 1 млн долларов, лидирует здравоохранение — 57% тратят столько или больше ежегодно. Наибольший рост бюджетов от 5 млн долларов и более показали технологии и ритейл.

Крупные компании вырываются вперёд

Опрос McKinsey 2026 года среди 1 719 респондентов в 97 странах показал, что 40% сотрудников компаний с выручкой более 1 млрд долларов масштабируют агентов против 27% годом ранее. В меньших компаниях доля осталась на уровне 22%.

Крупные компании лидируют и в более широком использовании ИИ. 54% респондентов из компаний с выручкой не менее 1 млрд долларов сообщают о масштабировании ИИ по всему предприятию против одной трети в меньших компаниях. Среди всех респондентов 44% сообщают о масштабировании на уровне предприятия против 38% ранее.

Чат-боты остаются наиболее широко масштабируемым инструментом — 47% респондентов. Примерно двое из десяти масштабируют ИИ-агентов, и схожая доля — агентов для написания кода; в крупных компаниях показатель по кодинг-агентам достигает 31%.

Кодинг-агенты меняют и решения о закупках. 32% респондентов сообщают, что их организации отказались от покупки как минимум одного программного продукта или функции, потому что могли создать их собственными силами; этот паттерн наиболее распространён в технологиях и здравоохранении. Среди ИИ-лидеров о таком решении сообщила почти половина против 31% остальных респондентов.

Ливен Ван дер Векен из McKinsey говорит, что руководители теперь спрашивают, что им нужно создавать самим. Он добавляет, что это не значит, будто компании должны всё создавать самим или избегать партнёров — самые быстрые просто более обдуманно решают, где покупать, а где строить.

Стоимость эксплуатации и контроля агентов

Затраты проявляются в двух местах: операционные счета и время сотрудников. McKinsey установила, что около 20% респондентов сообщают, что операционные расходы, включая стоимость токенов, ограничили их использование ИИ; доли схожи для компаний любого размера.

При этом компании продолжают тратить. 28% респондентов сообщают, что ИИ потребляет более 10% их бюджета на информационные и коммуникационные технологии, а 60% expect увеличивают инвестиции в ИИ в следующем году.

G2 называет цену контроля «налогом на недоверие». 31% покупателей сообщают, что сотрудники тратят не менее шести часов в неделю на надзор за работой агентов — G2 называет это «присмотром за ботами». 45% заявляют, что контроль и переделки съедают более четверти ожидавшейся выгоды, а 46% сообщают об операционных расходах выше ожидавшихся.

Майкл Чуи из McKinsey отмечает, что цены за токен снизились, но объём потребляемых токенов рос быстрее. ИИ-лидеры сообщали об ограничениях по стоимости кодинг-агентов примерно в три раза чаще других респондентов.

Ограничения по стоимости не привязаны к одному инструменту. Около одного из десяти респентов сообщают, что затраты ограничили использование чат-ботов; то же верно для агентов и кодинг-агентов. Респонденты из фармацевтики, страхования и банковского дела чаще всего ожидали роста инвестиций.

Результаты: личная выгода опережает эффект для компании

На индивидуальном уровне результаты сильны. McKinsey установила, что 80% респондентов сообщают о росте производительности благодаря ИИ, а половина — что он помогает принимать лучшие решения. Менеджеры среднего звена и рядовые сотрудники чаще сообщали о напряжении: 47% против 31% у топ-менеджеров.

G2 фиксирует прирост скорости в интенсивных рабочих процессах. Четыре из пяти организаций, использующих агентов в высокообъёмной работе, сообщают об улучшении времени цикла не менее чем на 11%, а почти половина — о выигрыше не менее 25%. Кроме того, 83% говорят, что агенты повышают удовлетворённость сотрудников, сокращая рутинную работу.

Общекорпоративные результаты слабее. 37% респондентов McKinsey сообщают о положительном влиянии на прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) — примерно на уровне прошлого года. Лишь 6% относятся к ИИ-лидерам — по определению McKinsey, это компании, относящие за счёт ИИ не менее 5% EBIT и сообщающие о высокой ценности.

Исследования среди разработчиков дают смешанные ответы, поскольку проверяют разную работу. Тест GitHub использовал узкую задачу, тогда как METR изучала экспертов в их собственных проектах; новые диапазоны METR включают и полное отсутствие эффекта.

По функциям респонденты McKinsey чаще всего сообщают о снижении затрат в управлении цепочками поставок, сервисных операциях и производстве, тогда как рост выручки чаще всего связывают с маркетингом и продажами.

McKinsey также отмечает, что сотрудники осваивают навыки ИИ самостоятельно или через корпоративные программы; около половины говорят, что ИИ помог развить новые компетенции. ИИ-лидеры управляют переходом иначе: почти три четверти заявляют, что перестроили рабочие процессы из-за ИИ против 55% в прошлом году, тогда как о том же сообщают около четверти остальных респондентов.

Управление и доверие

По мере роста парков агентов отслеживать их становится труднее. G2 установил, что 38% организаций с агентами в продакшене используют более 100 из них. При этом 47% говорят, что владение агентами и контроль носят неформальный характер или ведутся отдельными департаментами, против 23% с централизованным управлением. Лишь 27% ведут центральный реестр агентов, 18% используют автоматическое обнаружение одобренных и несанкционированных агентов, и только 14% имеют мониторинг в реальном времени необычного поведения, затрат или рисков. G2 называет неуправляемые инструменты «теневыми агентами».

Покупатели действительно тестируют перед запуском: 52% требуют проверки качества человеком, 48% — тестирования безопасности, 41% — юридической проверки или проверки рисков и комплаенса. После запуска 77% пересматривают агентов не реже раза в месяц.

Доверие зависит от задачи. В опросе PwC 2025 года бизнес-лидеры заявили о готовности доверить агентам анализ данных на уровне 38%, но лишь 20% — финансовые транзакции. В опросе Ping Identity среди 11 000 потребителей лишь 3% были готовы к действиям ИИ без финального одобрения. G2 добавляет, что 67% покупателей выражают высокое доверие к ИИ-системам собственной организации — хотя уверенность снижается, когда система действует автономно.

G2 сообщает, что центральные ИТ-подразделения вместе с командами ИИ, данных и машинного обучения управляют 49% операционных затрат на агентов и вместе несут 60% ответственности за управление. McKinsey добавляет, что ИИ-лидеры чаще работают над снижением рисков, таких как несанкционированные или непреднамеренные действия агентов.

Размер рынка, ценообразование и финансирование

Оценки рынка агентов на 2026 год варьируются примерно от 8 до 12 млрд долларов. Gradually.ai отмечает, что это коммерческие оценки, а не измеренная выручка, и что компании используют разные базовые годы и определения — одни учитывают самостоятельные агентные платформы, другие включают агентные функции внутри бизнес-ПО. Gartner оценил, что к 2030 году под угрозой из-за агентного ИИ может оказаться до 234 млрд долларов корпоративных расходов на ПО; Gradually характеризует это как сценарий подверженности, а не прогноз потерянных продаж.

Модели ценообразования меняются. G2 установил, что лишь 9% покупателей считают посегментную (per-seat) оплату самой справедливой моделью для агентов, тогда как модели pay-as-you-go выросли с 38% в 2025 году до 57% в 2026-м.

Что касается финансирования, половина респондентов G2 располагает бюджетом на агентов не менее 1 млн долларов. Crunchbase зафиксировал 159 млрд долларов глобального венчурного финансирования в третьем квартале 2026 года, из которых 102 млрд долларов, или 64%, достались ИИ-компаниям, хотя это охватывает весь ИИ-сектор, а не только агентов. Crunchbase также насчитал 211 млрд долларов венчурного финансирования, связанного с ИИ, за 2025 год — рост на 85% со 114 млрд долларов в 2024-м. G2 дополнительно установил, что 72% покупателей считают широкий набор коннекторов, действий, навыков или маркетплейс-предложений очень важным или обязательным условием внедрения агентов.

Занятость: ожидания против реальности

Опасения быстрого сокращения рабочих мест не подтвердились отчётами компаний. McKinsey установила, что 14% респондентов из организаций, использующих ИИ, сообщили о вкладе ИИ в сокращение штата за прошедший год. В опросе прошлого года 32% ожидали сокращений за этот период. Две трети сообщают о минимальных изменениях или их отсутствии в общей занятости. Глядя вперёд, 39% ожидают снижения, а 43% — минимальных изменений или их отсутствия, и лишь 13% говорят, что ИИ вызывает у них тревогу о собственной карьере.

Разрыв виден по функциям. В маркетинге и продажах, производстве, стратегии и корпоративных финансах, а также управлении знаниями фактические сокращения составляют около половины доли прогнозировавшихся.

G2 фиксирует схожую картину среди покупателей: лишь 14% сократили штат, тогда как 35% перевели сотрудников на более ценные роли. В 2025 году респонденты чаще всего ожидали сокращений в сервисных операциях, управлении цепочками поставок, маркетинге и продажах, а также разработке ПО. На следующий год наибольшая доля вновь прогнозирует сокращения в сервисных операциях и цепочках поставок — причём во многих функциях больше респондентов ожидают отсутствия изменений, чем сокращений.

Перспективы: планы, прогнозы и открытые вопросы

Покупатели намерены продолжать. G2 установил, что 84% считают, что агентные функции повлияют на их программные решения 2027 года, при этом 34% называют их ключевым фактором. Ещё 56% ожидают, что к 2030 году агенты будут оркестрировать работу во всём их программном стеке.

Существуют и прогнозы неудач. Gartner прогнозирует отмену более 40% проектов агентного ИИ до конца 2027 года, ссылаясь на затраты, неясную ценность и слабый контроль рисков. Это остаётся прогнозом — bdautomated отмечает, что фактические отмены пока никто не подсчитал.

Некоторые цифры в заголовках часто понимают неверно. Исследование MIT показало, что 95% организаций не получили никакой отдачи, но оно измеряло влияние на прибыль примерно через шесть месяцев после пилота. Его выборка включала 52 интервью, 153 ответа на опрос и 300 публичных развёртываний, а авторы называют результаты предварительными.

В совокупности данные показывают быстрое внедрение на фоне неравномерной отдачи: индивидуальная выгода обычна, общекорпоративная — менее, а контроль съедает значительную часть сэкономленного времени. Gradually.ai отмечает, что Gartner поместил агентный ИИ на Пик завышенных ожиданий в своём цикле зрелости 2026 года. Читателям следует проверять, кого опрашивали и что учитывалось, прежде чем ссылаться на какую-либо отдельную цифру.

Безопасность остаётся предметом concern в обзоре FwdSlash. Он ссылается на опрос 919 организаций, в котором 88% сообщили о подтверждённых или подозреваемых инцидентах безопасности с агентами, а также на данные IBM, показывающие, что 97% организаций со связанными с ИИ утечками не имели надлежащего контроля доступа.

Источники

• G2: AI Agents Have Moved From Pilot to Production, But Oversight Comes at a Cost (2026 AI Agents Report)
• McKinsey: The State of AI in 2026: On the Road to ROI
• bdautomated: AI Agent Statistics 2026: Every Number Checked at Its Source
• Gradually.ai: AI Agent Statistics 2026: Adoption, Market & Facts
• FwdSlash: AI Agent Statistics 2026: 100+ Stats on Market and Adoption

Источник:onomi — https://blockonomi.com/ai-agent-statistics-2026-adoption-costs-and-results/