Дві третини підприємств впроваджують стратегії щодо своїх ШІ-моделей, і минулі кілька тижнів суперечок навколо моделі Claude Fable 5 від Anthropic показали, чому така позиція стала мейнстрімом.
12 червня американський наказ про експортний контроль без попередження та термінів вилучив Claude Fable 5 від Anthropic — найпотужнішу модель на ринку — від усіх клієнтів. Модель повернулася цього тижня з посиленими заходами безпеки, після того, як китайська Z.ai випустила свою відкриту GLM-5.2 у створений нею вакуум. Нове дослідження VentureBeat Pulse Research, яке опитувало 145 підприємств протягом останніх тиж vuosí, показує, що дві третини вже диверсифікували свою модельну стратегію до того, як було видано наказ: 51% поєднують закриті передові моделі з відкритими моделями, розгорнутими на власній інфраструктурі, а ще 16% повністю переносять основні робочі процеси з закритих API. Решта третини повністю покладалися на закриті екосистеми, коли їхні можливості були обмежені.
Зупинка роботи викликала питання щодо залежності від постачальника, показавши, що відбувається, коли модель, на яку ви покладаєтеся, зникає. Але залежність від постачальника — це лише найвидиміша частина глибшої проблеми: більшість підприємств не мають належного моніторингу, щоб знати, коли ШІ-система, яку вони впровадили у виробництво, перестає працювати належним чином.
Лише 1 з 10 підприємств має автоматизований моніторинг, який би виявив дрейф, неправильну поведінку чи збій ШІ-моделі у виробничому середовищі. Приблизно чверть дізналися б про виробничий збій лише тоді, коли про це повідомлять кінцеві користувачі — внутрішні чи зовнішні — або ж їм бракуватиме видимості для виявлення проблеми взагалі. А 79% підприємств вже зазнали реальних фінансових чи операційних збитків від автономних агентів — найчастіше це “тіньовий ШІ”, несанкціонована робота агентів, яку виконують власні співробітники підприємств, використовуючи корпоративні кредитні картки, поза будь-яким наглядом.
Ми називаємо це “розривом контролю” (Control Gap) — відстань між тим, наскільки агресивно підприємства розгортають ШІ, і тим, як мало з цього вони можуть бачити, контролювати чи керувати. Липневий блекаут став живим стрес-тестом.
Про ці дані: VentureBeat Pulse Research провів опитування 145 кваліфікованих респондентів з організацій, що мають 100 або більше співробітників, у червні 2026 року. Польові роботи охопили період блекауту Fable 5, який розпочався 12 червня. Вибірка є добровільною та спрямованою: 41% працюють у сфері технологій/програмного забезпечення, 20% є консультантами або радниками, а база респондентів складається переважно з досвідчених технічних фахівців — CIO/CTO/CISO (18%), директорів з інженерії/ІТ (14%), корпоративних архітекторів (12%). Понад половина респондентів представляли компанії з 10 000 або більше співробітниками.
Хоча наша вибірка не є великою, тому, чому можна довіряти більше, ніж точним відсоткам, — це закономірність: кожне окреме запитання в опитуванні вказує в одному напрямку, де розгортання випереджає управління, видимість та контроль витрат.
Повна методологія міститься у звіті.
Як наказ про експорт Fable 5 переписав ризики корпоративного ШІ
Fable 5 стартував 9 червня і відразу отримав визнання — і шокуючі ціни: 10 доларів за мільйон вхідних токенів і 50 доларів за мільйон вихідних. Через три дні уряд США видав термінову директиву про експортний контроль, заборонивши доступ іноземним громадянам. Anthropic, не маючи змоги верифікувати громадянство в режимі реального часу, зупинив роботу моделі для всіх.
Z.ai продовжує набирати обертів; у середу компанія випустила відкрите програмне середовище для агентів під назвою Zcode. Тим часом OpenAI 26 червня представила свою передову лінійку GPT-5.6.
Підприємства вже провели весну, вивчаючи, скільки коштує залежність від ШІ в доларах. Uber витратив весь свій бюджет на ШІ-кодування на 2026 рік за чотири місяці після того, як використання Claude Code охопило 84% з приблизно 5000 інженерів, повідомив Forbes. Microsoft скасувала більшість внутрішніх ліцензій Claude Code у своєму відділі Windows та Microsoft 365, спрямовуючи інженерів на власні інструменти, як повідомляє The Verge.
Червень додав складніший урок: модель, від якої залежать ваші робочі процеси, може зникнути за одну ніч за державним наказом, без вашого чи вашого постачальника рішення. І китайські компанії, такі як DeepSeek, випускали надзвичайно потужні та руйнівні моделі, знижуючи ціни до частки західних.
Брайан Крейг, старший директор з архітектури в Liberty IT, ірландському інженерному підрозділі Liberty Mutual, однієї з найбільших страхових компаній світу, бачив, як ці два уроки зіткнулися в реальному часі. Крейг є ірландцем, що означало, що експортний наказ безпосередньо зачепив його як користувача-іноземця.
Виступаючи на заході VentureBeat AI Impact у Нью-Йорку 24 червня, посеред блекауту, я запитав його про це. “Fable з’явився, і ви відразу побачили ціну його використання, і подумали: ‘Ох, чорт, він має бути дійсно хорошим'”, — сказав Крейг. “Але, на щастя, ми не встигли ним достатньо скористатися, щоб закохатися в нього”. А потім він зник.
Хеджування було впроваджено ще до блекауту
Компанія Крейга була побудована для обходу саме такого роду збоїв. Liberty IT використовує так званий “ШІ-хребет” — приблизно 50 компонентів, що охоплюють безпеку, управління, спостереження та оркестрацію, кожен з яких може бути незалежно замінений.
“Ви не можете зараз зафіксуватися на одному постачальнику і навіть на одній платформі”, — сказав Крейг аудиторії. “Вам потрібно зберегти гнучкість з цим хребтом, щоб мати можливість підключатися до різних моделей, різних постачальників, залежно не стільки від того, хто зараз у моді, скільки від того, у чому ви можете бути впевнені протягом наступних шести місяців”.
Опитування показує, що Крейг має багато однодумців. 51% підприємств дотримуються гібридної стратегії — закриті передові моделі для загального міркування, відкриті моделі, розгорнуті локально, для спеціалізованого виконання — а 16% роблять різкий поворот, переносячи основні робочі процеси на відкриті моделі, що працюють на їхніх власних гібридних або приватних хмарах. 32%, що дотримуються зобов’язань щодо закритих систем, відверто пояснюють чому: операційні витрати на самостійне розміщення все ще перевищують економію для них. Після червня цей розрахунок отримав нову змінну.
Відмова від постачальника тепер є активною позицією, і ціль може вас здивувати. На запитання, якого основного ШІ-постачальника вони найімовірніше скоротять або виведуть з експлуатації протягом наступних 12 місяців, респонденти назвали Microsoft першим (30%) — здебільшого посилаючись на скорочення ліцензій Copilot та Azure AI на користь прямого доступу до моделей — випереджаючи 28%, які планують не скорочувати жодного постачальника. OpenAI отримав 21%, здебільшого через волатильність цін, Anthropic — 15%, а Google — 6%. Жоден постачальник не стикається з масовим виходом. Але лояльність за інерцією закінчилася: серед цих підприємств активне скорочення принаймні одного постачальника тепер є більш поширеним, ніж розширення співпраці з усіма.
Лише 1 з 10 підприємств виявить збій виробничої моделі автоматично
Як підприємство дізнається, чи одна з його виробничих ШІ-моделей дрейфує, поводиться небезпечно або не може виконати завдання? Ми запитали безпосередньо. 40% стверджують, що вони дуже впевнені у виявленні таких проблем. Запитання також стосувалося того, на чому ґрунтується ця впевненість, і респонденти розділилися на дві групи: 30% покладаються на людський перегляд критично важливих результатів ШІ, і лише 10% — 14 зі 145 організацій — мають автоматизований моніторинг та сповіщення, що працюють з виробничими системами. Решта респондентів займають ще слабші позиції: 32% очікують виявити більшість проблем “з часом”, 19% кажуть, що, ймовірно, дізнаються про збій від кінцевих користувачів першими, а 8% не повідомляють про жодної систематичної видимості поведінки виробничого ШІ взагалі.
Ця відмінність має значення, оскільки обидва підходи дуже різні. Людський перегляд може здатися золотим стандартом, але він охоплює лише ті результати, які хтось призначив для такого перегляду — і він відбувається в темпі, з яким можуть рухатися люди, з непослідовністю, яку несе будь-який ручний процес. Автоматизований моніторинг спостерігає за всім, що виробляє система, безперервно, і позначає аномалії, як тільки вони трапляються — з тієї ж причини, з якої підприємства перестали покладатися на ручні перевірки доступності та безпеки десятиліття тому.
Оскільки обсяг роботи агентів збільшує обсяг випуску далеко за межі того, що може прочитати будь-яка команда перегляду, ручний підхід починає відставати. Лідери на нашому заході 24 червня в Нью-Йорку розглядають людський перегляд як продуманий контроль з автоматизацією під ним. “Ніщо не розгортається у виробництво, якщо його не переглядає людина і не затверджує”, — сказав Крейг про програмну фабрику агентів Liberty, де агенти планування, кодування, тестування, рецензування та бібліотекарі доставляють функції від епіку до виробництва.
“Це завжди має базуватися на ризику. Ось чому ми працюємо на страхову компанію”. Тодд Джонсон, керуючий директор Morgan Stanley, який відповідає за агентний ШІ в процесі контролю прибутку та збитків банку в кінці дня, описав той самий принцип з фінансів: “Одним з наших сильних принципів у нашому загальному управлінні ШІ є те, що завжди має бути людська підзвітність, навіть якщо існує певний ступінь автоматизації”. VentureBeat окремо висвітлював нові результати Morgan Stanley щодо його системи агентів вирішення прибутку та збитків.
Liberty Mutual та Morgan Stanley свідомо вибрали ручне затвердження, яке спирається на інфраструктуру спостереження, ідентифікації та управління. Чи має табір людського перегляду подібну інфраструктуру під собою, більше, ніж може встановити одне запитання з одним варіантом вибору. 16%, які окремо назвали відсутність інструментів спостереження як найбільший бар’єр для управління, прямо говорять, що вони ще не створені.
Основний бар’єр для управління — організаційний: жодного відповідального власника ШІ на всіх платформах
Чому інструменти для видимості ШІ ніколи не створюються? Відповіді респондентів свідчать про організаційні недоліки. Найчастіше згадуваний бар’єр для управління ШІ на всіх платформах — це відсутність єдиного власника або відповідальної команди (32%). Непрозорість постачальників йде слідом (25%), відсутність інструментів (16%), а брак талантів опиняється на останньому місці (5%).
Навички існують, але організаційного мандату немає: лише 38% стверджують, що центральна команда сьогодні фактично керує поведінкою ШІ на їхніх платформах, 21% кажуть, що власність є невизначеною або активно оскаржується між командами, а 17% кажуть, що жодна посада не несе формальної відповідальності взагалі.
ШІ-поверхня, якою керують, посилює вакуум. Повністю 85% підприємств використовують дві або більше платформи, кожна з яких претендує на звання “основного” рівня ШІ — ERP, ITSM, пакет продуктивності, платформа даних, кожна зі своїм ШІ, своїми елементами керування та своїми припущеннями. 36% описують відкриту конкуренцію між чотирма або більше. Лише 8% консолідувалися до однієї. На запитання у відкритому текстовому полі, що б вони виправили одним реченням, респонденти, рухаючись з різних напрямків, зійшлися на одній відповіді: єдиний відповідальний власник і площина контролю, яка абстрагує витрати, дрейф та вибір моделі від кінцевого користувача.
79% вже заплатили за збій контролю агента — переважно через “тіньовий ШІ”
Вартість вакууму відображається на корпоративних картках.
На запитання, яке найсерйозніше фінансове чи операційне збої контролю вони пережили від автономних агентів, 49% підприємств вказують на “тіньовий ШІ” — відділи, що запускають несанкціоновані конвеєри агентів на корпоративних кредитних картках, повністю обходячи центральний фінансовий нагляд. Ще 25% постраждали від нескінченного циклу платежів, коли невідловлений рекурсивний робочий процес призводив до тисяч витрат на токени за один інцидент, а 6% — від агента, який погіршував виробничі бази даних незахищеними запитами. Лише 21% повідомляють про контрольовану стабільність із жорстким обмеженням токенів та бюджетними лімітами на рівні інфраструктури. Підсумуємо: 79% цих підприємств вже заплатили за збій контролю агента реальними грошима або реальним простоєм.
Нарешті, економіка токенів свідчить про те, що тиск буде зростати. Вартість виведення за токен падає на 70-80% на рік, а обсяг роботи агентів споживає в 100-500 разів більше токенів, ніж інструменти LLM, які вони замінили.
Брайан Грейслі, старший директор з портфельної стратегії Red Hat, розповів нашій нью-йоркській аудиторії, що рішення починається з правильного вибору розміру: “Якщо я просто намагаюся вирішити страховий випадок, мені не потрібно знати про історію західної цивілізації в моїй моделі. Мені не потрібно знати результати футбольних матчів”.
Підприємства поєднують менші, спеціалізовані моделі з семантичною маршрутизацією, сказав він, щоб платформа вирішувала, які запити дійсно потребують міркувань на рівні передових моделей — а які спалюють преміальні токени на стандартній роботі. (Одне суміжне статистичне даних з опитування підкреслює прагнення до прагматизму: 73% підприємств повідомляють про малі або нульові результати від своїх інвестицій у кастомне доналаштування за останні 18 місяців — переоцінка, яку ми розглянемо у власному звіті.)
Висновок: Замінюваність поширюється швидше, ніж власність
Опитування описує підприємства, які швидко рухаються в сфері ШІ зі слабкими елементами контролю під ним. 58% додають більше ШІ-ініціатив, ніж виводять з експлуатації. 85% використовують кілька платформ, кожна з яких претендує на звання основного рівня ШІ. Утричі більше підприємств покладаються на людський перегляд для виявлення збоїв виробничих моделей, ніж мають автоматизований моніторинг. І 79% вже заплатили за збій контролю агента — найчастіше це несанкціоновані витрати агентів на корпоративні картки, поза наглядом ІТ.
Щодо однієї проблеми підприємства явно адаптувалися: залежність від моделей. Дві третини диверсифікують свою модельну стратегію, або використовуючи відкриті моделі поряд із закритими (51%), або повністю переносячи основні робочі процеси з закритих API (16%). Зупинка Fable 5 показала цінність цієї позиції — компанії з диверсифікованою стратегією змогли обійти модель, яка стала недоступною за одну ніч через державний наказ.
Решта проблем є внутрішніми, і жодна покупка їх не вирішить: 32% називають відсутність єдиного відповідального власника як свій головний бар’єр для управління, а 17% кажуть, що жодна посада не несе формальної відповідальності за ШІ взагалі. Призначення власника нічого не коштує і не вимагає постачальника. Це ще не сталося в більшості цих компаній.
Наша наступна хвиля досліджень у 3 кварталі виміряє, чи змінив червень цю ситуацію — чи призначили підприємства власників і встановили автоматизований моніторинг, чи просто додали другу модель і пішли далі.
Отримайте повний звіт “Control Gap” тут.
Теми цього звіту — оркестрація агентів, управління та контроль витрат — є порядком дня на VB Transform, головній події VentureBeat, 14-15 липня у Hotel Nia, Менло-Парк, за участю технічних лідерів з Visa, GM, Waymo, Intuit, Instacart, LangChain та інших. Деталі та реєстрація тут.
Розкриття інформації: Захід VentureBeat AI Impact 24 червня в Нью-Йорку був спонсорований Red Hat та Intel. Спонсори не мають жодного впливу на дизайн опитувань VentureBeat Pulse Research, їхні результати чи редакційне висвітлення.
Як захиститися (Порада CryptoDom): Для захисту від потенційних ризиків, пов’язаних з ШІ-моделями та залежністю від постачальників, впроваджуйте диверсифіковану стратегію використання моделей, поєднуючи як комерційні, так і відкриті рішення. Регулярно моніторте роботу всіх ШІ-систем за допомогою автоматизованих інструментів для виявлення аномалій та непередбачуваної поведінки.
Інформація підготовлена на основі матеріалів: venturebeat.com