За гранью хайпа: стратегии внедрения агентного ИИ в современном производстве

01Введение

Руководители производственных компаний уже много лет слышат обещания от искусственного интеллекта. Однако большинство из них пока не видят реальной отдачи. Согласно новому исследованию, 78% руководителей производства считают, что их агенты уже работают в реальных процессах, но на самом деле это верно лишь для 28% компаний. Данные также показывают резкий разрыв между теми, кто уже получает ценность от ИИ, и всеми остальными.

02Что показало исследование

В основе материала — исследование «State of Enterprise Agentic AI in 2026», охватившее 740 ИИ- и бизнес-руководителей из предприятий с выручкой более $5 млрд в Северной Америке и Европе. Вебинар, подготовленный на его основе, предлагает откровенный взгляд на то, где находится производственный сектор в гонке агентного ИИ и что нужно, чтобы вырваться вперед.

03Ключевые темы вебинара

Реальное состояние агентного ИИ в производстве

Как производители выглядят на фоне межотраслевых бенчмарков и чем оборачивается «агентный вашинг» для организаций, которые ему поддаются.

Кризис данных и связности

Почему устаревшая инфраструктура и разрозненные данные блокируют внедрение, и что значит построить цифровую нить, с которой агенты действительно смогут работать.

Пробел в управлении, создающий физические риски

51% организаций не имеют адекватных фреймворков управления агентами. Лидеры превращают управление в конкурентное преимущество.

Кейсы, приносящие реальный ROI

Для чего именно производители, получающие наибольшую отдачу от ИИ, используют агентные системы.

Практическая дорожная карта

Четыре конкретных шага для устранения разрыва в связности, проверки высокоценных сценариев использования и встраивания доверия в агентную инфраструктуру.

04Кому будет полезно

Вебинар предназначен для руководителей производства, ИТ- и операционных директоров, а также лиц, принимающих решения в области ИИ в крупных предприятиях. Особенно для тех, кто находится под давлением необходимости показать результаты от инвестиций в ИИ и хочет точно понимать, на чем сосредоточиться в первую очередь.

05Ведущий

Jeff Evernham, руководитель инноваций. Он определяет стратегию агентного ИИ на основе RAG (retrieval augmented generation), чтобы компании могли максимально эффективно использовать свой контент с помощью генеративного ИИ. Джефф — признанный эксперт в применении поиска, ИИ, GenAI, больших языковых моделей и RAG для решения бизнес-задач. Ранее он возглавлял группу клиентских решений в Sinequa. Его карьера длится более 30 лет и включает аналитику данных, бизнес-аналитику, консалтинг и профессиональные услуги. Джефф имеет степени бакалавра и магистра в области аэрокосмической инженерии Массачусетского технологического института.