Dell переводит агентный ИИ из пилотов в производство

На саммите The Six Five Summit: AI Unleashed 2026 Dell Technologies представила агентный ИИ как следующий этап развития корпоративных технологий. Речь идёт уже не только о чат-ботах, которые ищут информацию, составляют резюме или генерируют тексты. Новый фокус — цифровые агенты, способные рассуждать, пользоваться инструментами, координировать действия и самостоятельно доводить бизнес-процессы до результата. 1

Dell заявила, что сократила примерно 900 потенциальных проектов с ИИ до 13 инициатив с понятной бизнес-ценностью. Компания также сообщила о первоначальном росте производительности примерно на 20–40%. 1 Это данные самой Dell, а не универсальный отраслевой показатель, однако они хорошо показывают, что меняется при переходе от экспериментов к эксплуатации в реальном бизнесе.

Агентный ИИ не просто отвечает на вопросы

Первое поколение корпоративного генеративного ИИ в основном помогало сотрудникам работать с информацией: находить сведения во внутренних базах, обобщать документы и создавать контент. Агентные системы решают другую задачу — оцифровывают саму работу. Они могут разбить задачу на этапы, обращаться к программным инструментам, принимать решения в заданных рамках и выполнять процесс с меньшим участием человека. 1

Это требует изменений не только в выборе модели. По оценке Dell, для промышленного внедрения агентного ИИ нужны новые подходы к инфраструктуре, управлению доступом, корпоративным правилам и проектированию организаций. Стратегическая цель — ослабить зависимость объёма выполненной работы от количества доступных человеческих часов. 1

Где Dell уже использует агентов

Dell сообщила, что разрабатывала агентов около двух лет, а в течение предшествующего года переводила их в рабочую эксплуатацию. Компания назвала несколько практических сценариев:

• Очистка данных CRM. Агенты выполняют повторяющиеся операции по проверке и улучшению качества записей о клиентах.
• Разработка программного обеспечения. Системы помогают с рутинным написанием кода, аннотациями и отдельными этапами координации CI/CD — непрерывной интеграции и доставки ПО.
• Специальное ценообразование. Агенты поддерживают процессы, где важны скорость обработки и последовательное применение установленных правил. 1

Это ещё не образ полностью автономной компании. Но такие примеры показывают ключевую особенность агентного подхода: полезный результат даёт не просто модель, встроенная в существующее приложение, а целый автоматизированный процесс с определёнными входными данными, разрешениями, инструментами и ожидаемым результатом.

Почему из 900 проектов остались 13

Dell заявила, что отобрала из примерно 900 потенциальных проектов около 13 целевых инициатив с явной бизнес-ценностью и стала управлять ими централизованно. 1

Такой подход отражает практическую проблему корпоративного ИИ: длинный список экспериментов сам по себе не создаёт конкурентного преимущества. Логика Dell заключается в том, чтобы сначала определить процессы, где результат можно измерить, а затем направить на них инфраструктуру, специалистов и средства контроля.

Компания связала с целевыми внедрениями первоначальный рост производительности примерно на 20–40% и заявила, что при передаче агентам целых категорий работы эффект может оказаться значительно выше. Dell также утверждала, что сфокусированная программа помогла отделить рост выручки от структуры затрат. Эти результаты относятся к опыту самой компании и не должны восприниматься как гарантированный ориентир для любого проекта. 1

Что такое «агентный камуфляж»

Джон Рёзе, технический директор Dell и руководитель направления ИИ, предостерёг от так называемого agent washing — ситуации, когда чат-ботов, ограниченных ассистентов и действительно автономные системы описывают как одно и то же. 1

Разницу можно представить так:

• Чат-бот отвечает на запрос и обычно выдаёт информацию или контент.
• Целевой ассистент улучшает конкретную, ограниченную задачу, при этом человек остаётся активно вовлечён в процесс.
• Автономный агент способен планировать действия, вызывать инструменты, координировать несколько шагов и выполнять рабочий процесс при существенно меньшем контроле со стороны человека. 1

Разграничение важно из-за разных рисков. Ошибочное резюме можно перепроверить и исправить. А агент с доступом к корпоративным системам способен изменить записи, запустить последующие операции или раскрыть конфиденциальные сведения.

Агентные нагрузки меняют требования к инфраструктуре

Мэтт Мёрфи, генеральный директор Marvell Technology, отметил, что эксплуатация агентного ИИ предъявляет к инфраструктуре иные требования, чем обучение моделей. Агентам нужно сохранять состояние процесса — например, через key-value-кэши — при многократных вызовах модели, работе с большими контекстами и длительных взаимодействиях нескольких агентов. Поэтому ограничением могут стать объём и пропускная способность памяти ещё до того, как главным узким местом окажется вычислительная мощность. 1

По словам Мёрфи, возрастает и роль центральных процессоров, поскольку именно они обеспечивают оркестрацию: ветвление сценариев, поиск данных, вызовы инструментов, изолированное выполнение кода и координацию агентов. В обсуждении соотношение CPU и GPU описывалось как изменение примерно с 8–16:1 для традиционных ИИ-нагрузок до около 1–2:1 для агентных. 1

Для компаний-покупателей это означает, что агентную платформу нельзя оценивать только по качеству модели или числу доступных GPU. Не менее важны память, сеть, процессорная оркестрация, наблюдаемость системы и стоимость повторных вызовов модели.

Единой архитектуры для всех агентов не будет

Dell выступила против «монокультуры» — использования одной модели или одного места развёртывания для всех задач. Компания предложила комбинировать локальные открытые модели, передовые модели, размещённые у Dell, контролируемые виртуальные частные облака, внешние API и модели на устройствах. Выбор должен зависеть от производительности, требований к соответствию нормативам, функциональности и стоимости. 1

Экономика также определяется конкретной задачей. Агент для поддержки решений руководителя может оправдать высокие ежемесячные расходы. А высокообъёмный процесс очистки CRM-данных требует очень низкой стоимости обработки одной записи — в обсуждении назывался ориентир ниже примерно 0,50 доллара. 1

Поэтому вопрос «какая модель лучшая?» для бизнеса недостаточен. Гораздо важнее определить, какая модель, схема размещения и степень автономности дадут нужный результат при приемлемом уровне затрат и риска.

Цифровая идентичность как основа контроля

Dell заявила, что каждый автономный агент, получающий доступ к её данным — внутренним или внешним, — должен иметь выданную Dell цифровую идентичность. Она позволит детально настраивать права доступа и отзывать их, используя отключение агента как практический аварийный выключатель. 1

Проблема усложняется, когда агент не просто наследует учётные данные пользователя. Агент, работающий от имени сотрудника, связан с конкретной личностью и её полномочиями. Безголовый агент действует более самостоятельно, поэтому сложнее определить его владельца, назначить разрешения и контролировать жизненный цикл. Согласно обсуждению, Dell ожидает, что такие агенты составят около 70% будущих развёртываний. 2

В качестве дополнительных элементов модели безопасности Dell упомянула протоколы взаимодействия агента с агентом и агента с инструментом, а также готовность к постквантовой криптографии. 1 Общий вывод прост: автономного агента следует рассматривать как отдельную программную идентичность с владельцем, чётко определённой зоной ответственности, журналом действий и возможностью отзыва доступа.

Как изменится работа людей

Dell сообщила, что проанализировала 6 800 должностей, разделив выполняемые в них задачи на категории, связанные с производительностью, поддержанием порядка, координацией, экспертной работой и взаимодействием с людьми. Вывод компании: агенты, скорее всего, будут забирать отдельные части должностей, а не автоматически упразднять целые рабочие места. 1

В разработке ПО, например, агентам могут достаться рутинное написание кода, аннотации и часть координации процессов доставки. Люди при этом будут больше времени уделять архитектуре, формулированию требований, профессиональным суждениям и взаимодействию с заказчиками. 1

Это не означает, что должности останутся прежними. По версии Dell, каждая работа будет меняться по мере того, как автоматизируемые задачи будут выделяться отдельно, а сотрудники будут переходить к функциям, где важнее экспертиза, контекст, ответственность и человеческое взаимодействие.

Главный тест для агентного ИИ

Позицию Dell можно свести к строгому критерию: проект с агентным ИИ готов к промышленной эксплуатации только тогда, когда у него есть измеримый бизнес-результат, чётко ограниченный рабочий процесс, приемлемая экономика и механизмы контроля идентичности, доступа и восстановления после сбоев.

Переход от 900 идей к 13 инициативам хорошо описывает эту стратегию. Агентный ИИ — не просто более разговорный интерфейс. Это операционная модель, в которой программное обеспечение выполняет работу, а вместе с моделями должны развиваться инфраструктура, безопасность и сама организация труда.