Google превращает управление ИИ с агентными возможностями в готовый продукт; предприятия с трудом поспевают за развитием

Две недели назад на конференции Google Cloud Next ’26 в Лас-Вегасе компания Google сделала шаг, к которому отрасль корпоративного ИИ стремилась почти два года: она превратила управление агентурным ИИ в встроенную функцию продукта, а не в нечто второстепенное.

Главным анонсом стала платформа Gemini Enterprise Agent Platform, позиционируемая как преемник Vertex AI и описываемая Google как комплексная платформа для создания, масштабирования, управления и оптимизации агентов. Что выделяло ее, так это не доступ к моделям или обновления TPU, какими бы значимыми они ни были.

Это была базовая архитектура: каждый агент, построенный на платформе, получает уникальный криптографический идентификатор для отслеживания и аудита, в то время как Agent Gateway контролирует взаимодействие между агентами и корпоративными данными. Короче говоря, управление поставляется вместе с продуктом.

Этот проектный выбор напрямую решает проблему, которая незаметно подрывала внедрение ИИ в предприятиях во всех сферах.

Пробел в управлении, о котором никто не хочет говорить

Опрос 1 879 ИТ-руководителей, проведенный OutSystems и опубликованный в апреле, ясно показывает цифры: 97% организаций уже изучают стратегии агентского ИИ, а 49% описывают свои возможности как продвинутые или экспертные. Однако только 36% имеют централизованный подход к управлению агентским ИИ, и лишь 12% используют централизованную платформу для контроля над разрастанием ИИ.

Это разрыв в 85 пунктов между уверенностью и фактическим контролем, и он сокращается недостаточно быстро. «Цикл гипеболизации» Gartner 2026 года для агентного ИИ описывает эту же напряженность по-другому. На сегодняшний день только 17% организаций внедрили ИИ-агентов, однако более 60% планируют сделать это в течение двух лет — это самая агрессивная кривая внедрения, которую Gartner зафиксировал для любой новой технологии за всю историю опроса.

Цикл гипеболизации помещает агентский ИИ прямо на «Пик завышенных ожиданий», при этом возможности управления, безопасности и управления затратами все еще развиваются значительно отставая от намерений по внедрению. Реальная ситуация в производстве гораздо более трезвая. Согласно результатам нескольких независимых анализов, доля пилотных проектов в области агентского ИИ, достигших реальных производственных масштабов, составляет от 11% до 14%. Остальные — от 86% до 89% — застряли на месте, были незаметно отложены в долгий ящик или так и не вышли за рамки доказательства концепции.

В качестве основных причин постоянно называются сбои в управлении и сложность интеграции, которые опережают любые технические недостатки самих моделей.

На что на самом деле делает ставку Google

На конференции Cloud Next ’26 акцент в послании Google был сделан не столько на возможностях моделей, сколько на том, кто владеет плоскостью управления. В анализе Bain & Company, опубликованном после мероприятия, отмечается, что Google переориентируется с доступа к моделям на полноценную агентскую корпоративную платформу — такую, где контекст, идентичность и безопасность находятся в центре архитектуры, а не на ее периферии.

Стратегическая логика последовательна. Все три крупнейших поставщика облачных услуг объявили о реестрах агентов только в апреле 2026 года, что свидетельствует о том, насколько ранней стадии развития все еще находятся инструменты управления в отрасли. Шаг Google является самым всеобъемлющим ответом на данный момент, но он также несет в себе конкретные последствия для предприятий, оценивающих платформу: более глубокая интеграция со стеком Google является частью сделки.

Именно эту напряженность — между предлагаемыми реальными возможностями управления и обязательствами по платформе, необходимыми для доступа к ним — сейчас пытаются разрешить корпоративные архитекторы. Агентные системы умножают идентичности и разрешения с такой скоростью, с которой традиционные, ориентированные на человека модели управления идентичностью и доступом никогда не были рассчитаны работать.

Как только агенты начинают действовать в разных системах, вопрос управления смещается с того, какая модель одобрена, к тому, какие действия может совершать конкретный агент, через какую идентичность, в отношении каких инструментов и с каким контрольным журналом.

Архитектура криптографической идентификации агентов и шлюзов Google является прямым ответом на этот вопрос. Готовы ли предприятия передать Google такой уровень операционной централизации — это уже другой разговор.

«Агент-вошинг» усложняет ситуацию

Существует сложная проблема, которую в дискуссиях об управлении обычно упускают из виду: значительная часть того, что в настоящее время позиционируется как агентский ИИ, на самом деле им не является. В исследовании Deloitte, посвященном тенденциям в области корпоративного ИИ, отмечается, что многие так называемые агентские инициативы на самом деле являются замаскированными примерами автоматизации — устаревшими инструментами рабочих процессов с диалоговыми интерфейсами, работающими по заранее заданным правилам, а не на основе логического вывода для достижения целей.

Это различие имеет значение, поскольку рамки управления, разработанные для подлинно автономных агентов, не будут четко соотноситься со скриптовой автоматизацией, и наоборот. Предприятия, которые смешивают эти два понятия, в конечном итоге получают структуры управления, которые либо слишком ограничивающие для реальных агентов, либо слишком разрешительные для хрупкой автоматизации, маскирующейся под интеллект.

По оценкам Gartner, к 2027 году более 40% проектов в области агентского ИИ могут быть отменены, причем в качестве основных причин называются неясная ценность и слабое управление. Эта цифра должна заставить задуматься. Предприятия, инвестирующие сейчас в архитектуру управления — журналы аудита, пути эскалации, ограниченную автономию, идентификацию на уровне агентов — закладывают фундамент, который определит, выдержат ли их агентские внедрения контакт с производством.

Запуск платформы Google Cloud Next — это, как минимум, стимулирующий фактор. Инструментарий для управляемых агентских систем теперь доступен в широком масштабе от крупного поставщика. Остается более сложная организационная работа — определение того, что агенты действительно уполномочены делать, кто несет ответственность, когда они ошибаются, и готова ли вы использовать платформу, объединяющую все это.

См. также: SAP: Как управление ИИ в предприятии обеспечивает прибыльность

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими событиями, включая Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь дляполучения дополнительной информации.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.