Андрей Карпатый, сооснователь OpenAI, считает, что AI-агентам потребуется около десяти лет, чтобы достичь достаточного уровня автономности для замены работников
Современные агенты справляются с административными задачами, но без участия человека быстро допускают ошибки и не могут обучаться на ходу
Половина компаний, планировавших сократить службы поддержки клиентов к 2027 году, отказались от этих планов — 95% пилотных проектов не достигли целей
Почему AI-агенты ещё не готовы
Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI и бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla, в недавнем подкасте Dwarkesh Podcast заявил, что называть 2025 год «годом агентов» преждевременно. Несмотря на то, что он сам использует такие инструменты, как Claude и Codex, их когнитивные способности пока существенно уступают человеческим.
Им просто не хватает интеллекта. Они недостаточно мультимодальны, не умеют полноценно работать с компьютером и не обладают непрерывным обучением. Вы не можете просто что-то сказать им и ожидать, что они это запомнят.— Андрей Карпатый, сооснователь OpenAI
AI-агенты — это виртуальные помощники, способные автономно выполнять рабочие задачи с элементами рассуждения. Сегодня их применяют в поддержке клиентов, обработке IT-запросов и рутинных административных процессах. Однако Карпатый сравнивает их с начинающими стажёрами, которым требуется постоянный надзор.
Реальность пилотных проектов
Статистика подтверждает осторожность Карпатого. Согласно исследованию Gartner, 50% организаций, которые планировали значительно сократить персонал служб поддержки клиентов к 2027 году, теперь отказались от этих планов. Более того, 95% компаний, запустивших пилотные проекты с использованием AI-агентов, столкнулись с провалом реализации.
Тем не менее, отдельные успешные кейсы существуют. McKinsey создала агента на базе Microsoft Copilot Studio, который обрабатывает входящие заявки от потенциальных клиентов. Хотя человек всё ещё проверяет результаты, время рассмотрения проектов сократилось с 20 до 2 дней — десятикратное ускорение процесса.
Административные задачи — первая линия автоматизации
Эксперты сходятся во мнении, что наибольшее влияние AI-агенты окажут на административные функции. Обработка документов, планирование встреч, базовая аналитика данных — это области, где уже сейчас видны первые результаты. Однако даже здесь успех зависит от качества интеграции с существующими системами и тщательной настройки под конкретные бизнес-процессы.
Карпатый подчеркнул в своём твиттере, что работники должны учиться у AI, а не быть вытесненными им. Он хочет, чтобы агенты меньше предполагали и больше задавали уточняющих вопросов, позволяя специалистам развивать свои навыки, а не просто получать готовый код или решения, которые «должны работать».
Что ждать в ближайшие годы
По прогнозам Карпатого, понадобится около десяти лет, чтобы преодолеть текущие ограничения AI-агентов. Это означает горизонт примерно до 2035 года для появления действительно автономных систем. Ключевые барьеры на этом пути:
- Повышение базового интеллекта — модели должны лучше понимать контекст и нюансы задач
- Мультимодальность — способность работать с текстом, изображениями, аудио и видео одновременно
- Непрерывное обучение — возможность запоминать инструкции и адаптироваться без переобучения
- Надёжное взаимодействие с интерфейсами — уверенное управление программами и операционными системами
Наиболее реалистичный сценарий развития — постепенное расширение сфер применения AI-агентов в тесной связке с людьми. В оптимистичном варианте к 2030 году появятся агенты, способные самостоятельно выполнять 40–50% офисных задач. В пессимистичном — технология останется вспомогательным инструментом, требующим постоянного контроля.
Компаниям: запускать пилотные проекты с AI-агентами для узких, чётко формализованных задач, но не рассчитывать на массовые сокращения персонала в ближайшие 3–5 лет
Специалистам: использовать AI как инструмент обучения и ускорения рутинных процессов, а не полагаться на «чёрный ящик», который генерирует решения без возможности понять их логику
Руководителям IT: инвестировать в интеграционные платформы и обучение команд работе с агентами, а не в замену людей технологией
Материал подготовлен на основе интервью Андрея Карпатого в подкасте Dwarkesh Podcast, публикации Fortune, исследования Gartner, Inc. Данные актуальны на 20 октября 2025 года.