Согласно последним данным Gartner (апрель-май 2026 г.), мы находимся на пике завышенных ожиданий для агентного ИИ, в то время как генеративный ИИ уже перемещается в «котловину разочарования» .
Это уникальная ситуация, когда две связанные, но разные технологии ИИ находятся на противоположных сторонах знаменитой кривой.
📊 Текущее положение ИИ на кривой Гартнера (2026)
| Технология | Стадия на Hype Cycle | Ключевая характеристика | Прогноз выхода на плато продуктивности |
|---|---|---|---|
| Агентный ИИ (Agentic AI) | Пик завышенных ожиданий | Экстремальный уровень шумихи, массовый интерес инвесторов, но реальное внедрение пока отстает от обещаний | 2-5 лет (для большинства компонентов) |
| Генеративный ИИ (GenAI) | Котловина разочарования | Реалии рынка (высокие затраты, сложность, неоднозначные результаты) начинают охлаждать первоначальный энтузиазм | 2-5 лет (для узкоспециализированных моделей) |
🎢 Что это означает на практике?
1. Агентный ИИ (Agentic AI) — на пике хайпа
Gartner опубликовал первый цикл для агентного ИИ именно сейчас, потому что эта технология переживает пик «шумихи» .
Данные : Согласно опросу Gartner, в настоящее время только 17% организаций внедрили ИИ-агентов, но более 60% планируют сделать это в течение следующих двух лет . Это самый агрессивный график внедрения среди всех технологий .
Риски : Рынок переполнен маркетинговыми обещаниями («агент-вошинг», когда старые инструменты автоматизации выдают за настоящих ИИ-агентов) .
Проблемы : Полностью автономные агенты еще не готовы для enterprise-сценариев, и многие компании пока не понимают, как эффективно управлять ими в сложных средах . Управление, безопасность и мониторинг затрат (FinOps) для агентов все еще находятся на ранних стадиях зрелости .
2. Генеративный ИИ (GenAI) — спуск в «котловину разочарования»
Эта технология старше, и она уже пережила пик хайпа.
Ключевой вывод Gartner : По крайней мере 50% всех проектов GenAI превысят бюджет из-за плохой архитектуры. Большинство организаций, пытающихся строить собственные кастомные модели , откажутся от этих усилий из-за высокой сложности, затрат и накопленного технического долга .
Причина : Компании осознали, что LLM — не «волшебная таблетка», и внедрение в реальные бизнес-процессы требует огромных усилий по интеграции, обеспечению безопасности и борьбе с галлюцинациями .
Исключение : Единственная область, которая уже "поднимается по склону просветления" — это готовые приложения на базе GenAI (помощники по кодингу, создание графики, резюмирование контента). Их уже использует более половины целевой аудитории .
💎 Вывод для инвестора и аналитика
Эта дивергенция (расхождение) в циклах GenAI и Agentic AI создает уникальную динамику:
Рынок GenAI сейчас находится в фазе охлаждения и консолидации. Это не конец, а переход от хайпа к реальной ценности. Инвестиции в инструменты управления (Governance, Security, FinOps) на этом этапе могут быть более перспективными, чем в очередную новую LLM .
Рынок Agentic AI находится на пике хайпа. Это — типичная "точка пузыря". Многие стартапы и проекты здесь могут не пережить следующий этап ("котловину разочарования"). Сейчас важно критически оценивать проекты и искать тех, кто решает реальные проблемы оркестрации, управления и безопасности агентов, а не просто создает очередного "чат-бота с доступом к инструментам" .
Таким образом, мы движемся по классическому пути Гартнера: GenAI уже вошел в фазу "разочарования", а Agentic AI только подходит к ее началу, находясь на пике неоправданных ожиданий.