ГОНКОНГ (ИА Реалист). Отчёт KYA (Know Your Agent) лаборатории Гонконгского университета, опубликованный 3 ноября на Гонконгской неделе финтеха, фиксирует: 76% опрошенных компаний за последний год сталкивались с опасениями по поводу доверия, безопасности, подотчётности или соответствия требованиям при работе с ИИ-агентами. Из них 23% сталкивались с этим часто, 53% — периодически, и лишь 2% заявили, что никогда не испытывали подобных проблем.
Масштаб разрыва: внедряют, но не доверяют
Данные рисуют парадоксальную картину. Forrester Consulting по заказу Boomi опросил 409 ИТ-руководителей уровня директора и выше в Северной Америке, Европе и АТР: 86% организаций уже вышли за пределы пилотной стадии внедрения ИИ-агентов, однако лишь 34% заявили, что доверяют действиям, которые предпринимают их агенты.
В другом опросе VentureBeat Pulse (июнь 2026 года, 157 респондентов) только 5% респондентов заявили, что полностью доверяют автоматизированным оценкам, которые должны обеспечивать безопасный выпуск агентов в production.
Отчёт Okta указывает на коммерческие последствия: почти 60% организаций спешат внедрить агентов, выполняющих действия, но 80% таких инициатив отстают от графика. По оценке Techstrong TV, от 70 до 90% создаваемых сегодня агентов так и не доходят до production, и примерно 20% этого отставания напрямую связано с проблемами доверия.
Что именно подрывает доверие
Отчёт KYA выделяет две главные проблемы, которые респонденты назвали основными барьерами для коммерческого внедрения: «низкий уровень доверия со стороны клиентов или партнёров» (53%) и «неясность в вопросе о том, кто несёт ответственность за ошибки» (42%). Эти два фактора опережают сложности интеграции с существующими системами (35%) и трудности с расчётом рентабельности инвестиций (34%).
Последствия носят измеримый характер: 41% респондентов сообщили о росте нагрузки, связанной с комплаенсом и аудитом, 40% — о задержках запуска или расширения проектов, 38% — о необходимости дополнительных ручных подтверждений, что снижает эффективность, а 23% сталкивались с отказами клиентов или партнёров пользоваться услугами, связанными с агентами.
«Разрыв в оценке»: автономность растёт быстрее проверяемости
VentureBeat описывает ситуацию как evaluation gap: агенты получают всё больше свободы, но механизмы проверки их надёжности не поспевают. Половина предприятий уже сталкивалась с тем, что ИИ-агент или функция на базе LLM, прошедшая внутренние оценки, всё равно приводила к сбою на стороне клиента; каждый четвёртый — более одного раза.
При этом 66% респондентов уже разрешают ту или иную степень автономного развёртывания без участия человека или строят системы, которые будут это делать в течение следующих 12 месяцев.
Среди причин недоверия к автоматизированным оценкам респонденты назвали плохое соответствие реальным результатам (29%), предвзятость или непоследовательность (21%), недостаточную объяснимость (18%) и риски утечки данных или конфиденциальности (17%).
Почему это системная проблема, а не «недоработка моделей»
Эксперты сходятся во мнении, что повышение качества моделей само по себе не решает проблему. Отчёт KYA формулирует это так: «Повышение возможностей модели не конвертируется автоматически в коммерческую делегируемость.
Только когда идентичность может быть подтверждена, исполнение — проверено, а полномочия — ограничены, агент получает экономические полномочия, соответствующие его возможностям». Иными словами, доверие — это не характеристика модели, а свойство системы: идентичности, разрешений, аудита и ответственности.
Google Cloud в практических рекомендациях для предприятий прямо называет доверие главным барьером: сотрудники опасаются за свою ценность, если агент выполняет большую часть их работы, и задаются вопросом, кто понесёт ответственность за ошибку. Рекомендация — относиться к агентам как к младшим членам команды: делегировать, определять границы, проверять и начинать с низкорисковых сценариев.
Что предлагается для преодоления разрыва
В отчёте KYA предлагается KYA-фреймворк — аналог KYC для агентов, который должен обеспечить три вещи: подтверждаемую идентичность, проверяемое исполнение и ограничиваемые полномочия. 88% респондентов считают, что отрасли необходим единый стандарт оценки или сертификации доверия к агентам, а 60% готовы внедрять такие услуги — либо сразу, либо сначала в высокорисковых, критических сценариях.
Forrester отдельно указывает на интеграцию как на ключевой разграничитель: организации с высоким уровнем «агентного контроля» втрое чаще говорят, что надёжные, хорошо управляемые API определяют, будут ли они вообще запускать сценарий; 46% из них используют iPaaS для поддержки агентных рабочих процессов против 25% в группе с «агентным хаосом».
Проблема доверия к ИИ-агентам — это не временное техническое затруднение, а структурный барьер, который будет определять темпы внедрения в ближайшие годы. Компании уже массово развернули агентов, но не готовы делегировать им значимые решения, поскольку отсутствуют механизмы подтверждения личности агента, проверки его действий и чёткого распределения ответственности.
Пока эти институты не сформированы, разрыв между заявленной автономностью и реальным доверием будет только расти. Ключевой вопрос — сможет ли индустрия выработать единые стандарты «агентного доверия» раньше, чем накопленные сбои подорвут доверие к самой технологии.
