Отчет: корпоративный ИИ, призванный сокращать простои, всё чаще сам вызывает сбои

Отчёт Splunk констатирует, что системы ИИ, которыми компании пытаются снижать простои, всё чаще становятся источником этих простоев — из‑за некорректной автоматизации, дрейфа моделей и ошибок при внедрении. Парадоксально: половина опрошенных организаций столкнулась с незапланированными остановками работы по этим причинам, почти треть связывает инциденты с багами, появившимися при выводе ИИ в продакшен. Это повышает операционные риски и увеличивает финансовую уязвимость бизнеса.

Исследование, подготовленное Splunk совместно с Oxford Economics, опросило 2 000 руководителей из списка Global 2000. Компании тратят медианное $24,5 млн в год на ИИ, направленный на предотвращение простоев. Splunk, входящая в состав Cisco, называет явление «парадоксом надёжности»; Камал Хати указывает на ключевые слабые места — отсутствие мониторинга дрейфа моделей, неясные пути эскалации и отсутствие чётких владельцев при инцидентах.

Аналитики оценивают масштаб финансовых потерь: незапланированные простои обходятся бизнесу примерно в $600 млрд в год, что на 50% больше, чем два года назад. Каждая минута простоя стоит около $15 000; организации в среднем теряют $300 млн до формального признания кризиса. Отчёт также отмечает, что серьёзные инциденты в среднем снижают цену акций на 3,4%, выплаты вымогателям выросли почти в три раза до $40 млн, а средние регуляторные штрафы составляют $51 млн.

Splunk предупреждает, что ускорение внедрения ИИ-от копилотов и чат‑интерфейсов к автономным агентам без человека в петле — меняет характер отказов и расширяет операционные риски. Без настроенного мониторинга, ясных владельцев моделей и путей эскалации автоматизация рискует превратиться в новый источник системных сбоев с широкими финансовыми и регуляторными последствиями.