McKinsey: агентний ШІ змінить бізнес-моделі та дасть +5–10% виручки до 2030 року

Що таке агентний ШІ і чим він відрізняється

• Генеративний ШІ (тексти, код, зображення) виконує точкові задачі.
• Агентний ШІ сприймає контекст, планує ланцюжки дій, інтегрується з системами компанії (CRM, документообіг, пошта, соцмережі), самостійно ухвалює рішення і діє під заданими повноваженнями.
• Це дозволяє не просто автоматизувати операції, а перебудовувати бізнес-процеси та створювати нові бізнес-моделі.

Парадокс генеративного ШІ і як його долають агенти

За спостереженнями, попри масові пілоти, суттєвий вплив на доходи відчув лише ~1% компаній. Причина — поодинокі кейси, відірвані від процесів. Агентні системи «вшиваються» в операції цілком і дають ефект на рівні всієї організації.

Де вже видно ефект

• Виробництво: виявлення дефектів, автономне керування якістю.
• Логістика: планування маршрутів і графіків, зниження витрат на транспортування й запаси понад 20%.
• Документообіг: цикл опрацювання — з днів до годин/хвилин.
• R&D/тестування: підбір параметрів експериментів, оптимізація сценаріїв — скорочення часу до 50% і більше.
• Продажі/CRM: мультимодальний пошук лідів, підготовка аргументації, ініціювання контактів — зростання замовлень на ~40% за 3–5 місяців у кейсах, що наводяться.

Макрооцінки McKinsey

• До 2030 року агентний ШІ може додавати $450–650 млрд щороку у зрілих індустріях (авто, енергетика, логістика).
• Потенціал: +5–10% виручки, –30–50% витрат завдяки новому рівню автоматизації й оптимізації.

Три ключові вигоди

1. Автоматизація рутин: від введення даних до комплаєнсу; у банках фіксують прирости продуктивності до 60% на окремих операціях.
2. Якість і безпека 24/7: раннє виявлення аномалій, шахрайства, техзбоїв (критично для авіації, фарми, автопрому, фінсектору).
3. Інновації: прискорення досліджень, моделювання, тестування — з «тижнів/місяців» до «годин».

Що треба змінити компаніям (три рівні трансформації)

• Процеси: мислити не «пілотами», а перепроєктовувати потоки (“garbage in — garbage out”: автоматизований хаос лишається хаосом).
• Люди й управління: визначити ролі агентів, моделі взаємодії «агенти↔люди», встановити KPI і контроль «human-in/on-the-loop».
• Технології та дані: побудувати AI-інфраструктуру/екосистему для взаємодії агентів, спільного контексту, безпечної роботи з даними (контейнери, права доступу, аудит).

Ризики і регулювання

• Галюцинації моделей, кіберзагрози, відповідність нормам.
• ЄС уже ухвалив AI-регулювання з вимогами прозорості та відповідальності, тож бізнесу потрібні процеси нагляду і трасування рішень.

Висновок

Агентний ШІ — це не ще один бот, а новий тип цифрової робочої сили. Перші компанії, що «агентифікують» процеси і масштабують рішення за межі пілотів, отримають вирішальну перевагу у швидкості, гнучкості та ефективності. Ті, хто зволікає, ризикують «випасти з гри» вже за 2–3 роки.