KPMG Сообщает, Что Почти Половина Руководителей Отозвали Агентов По Искусственному Интеллекту Из-За Затрат
Недавний опрос KPMG показал, что почти половина руководителей сократили внедрение ИИ-агентов, ссылаясь на то, что затраты превышают выгоды. Эта статистика, опубликованная в отчете KPMG Global AI Pulse за 2 квартал 2026 года, свидетельствует о сдвигах в области внедрения ИИ. Несмотря на эти сокращения, ИИ остается главным инвестиционным приоритетом для 79% руководителей, а расходы остаются стабильными. Проблема связана с переходом к ценообразованию на ИИ, основанному на использовании токенов, особенно для агентов, выполнение сложных задач которых требует значительных затрат. Многим компаниям не хватает информации о затратах в режиме реального времени и понимания экономики токенов. Эксперты предлагают внедрить измерители затрат, обучить лидеров ценообразованию на токены и интегрировать анализ затрат в процессы утверждения с помощью искусственного интеллекта. Это не лопнувший пузырь, а скорее зрелый рынок, на котором компании переориентируют инвестиции на повышение финансовой дисциплины и стратегической ценности.
В социальных сетях появилась статистика. По данным KPMG, почти половина руководителей отложили или сократили внедрение ИИ-агентов после того, как затраты превысили выгоды.
Рынок прогнозирования Polymarket увеличил это число вместе со своим рынком, оценив вероятность того, что пузырь искусственного интеллекта лопнет к концу года, примерно в пятнадцать процентов.
Начнем с того, откуда взялась эта цифра.
Он составлен на основе исследования KPMG Global AI Pulse за второй квартал 2026 года, в котором приняли участие 2145 руководителей высшего звена из 20 стран в организациях с годовой выручкой более 50 миллионов долларов. В ходе опроса 49% руководителей заявили, что они сократили внедрение ИИ-агентов, поскольку операционные издержки перевешивают выгоды.
ИИ остается главным инвестиционным приоритетом для 79% руководителей, по сравнению с 74% в предыдущем квартале, при этом средние расходы на ИИ остаются неизменными на уровне 188 миллионов долларов.
Доля организаций, использующих искусственный интеллект в повседневной работе, выросла с 13% в первом квартале до 22%, что является самым значительным ростом за один квартал на любом этапе кривой зрелости КПМГ.
В Азиатско-Тихоокеанском регионе 81 процент компаний сообщили, что ИИ уже приносит существенную пользу бизнесу, по сравнению с 69 процентами тремя месяцами ранее.
Компании, отказывающиеся от использования агентов, не уходят, но рассматривают возможность их реорганизации.
Почему резко возросли расходы на ИИ-агентовЧтобы понять, что происходит, вам нужно понять, как оценивается ИИ.
Большинство поставщиков перешли от фиксированных подписок к ценообразованию, основанному на использовании, и выставляют счета в токенах. Токен - это небольшой фрагмент текста, примерно односложный фрагмент. Каждый вопрос, который считывает система искусственного интеллекта, каждый записанный ею ответ и каждый предпринимаемый шаг потребляют токены, и компании платят за единицу так же, как они платят за электроэнергию.
Pilots were cheap and often subsidized. And sometimes companies cannot even ROI.
Agents changed the math because they work differently than chatbots. They run long tasks, call other software, and check their own work, and every one of those steps is metered. When GitHub Copilot moved to usage-based billing on June 1, one Visual Studio Magazine writer tracked his first day under the new meter and projected a $180 monthly bill on a plan that had been a flat $10, driven by a single long, tool-heavy session.
Most companies cannot even see the meter.
In KPMG's companion US pulse survey of 204 leaders at billion-dollar companies, only 26 percent report full, real-time visibility into what AI costs to run at scale. In the global survey, a third of leaders cite limited understanding of AI cost structures, including how token pricing works, as a barrier to deploying agents.
This is finance catching up with engineering.
What Leaders Should Do With The AI Agent DataThe question becomes what should you do before you start to scale.
- Install a meter before you scale. The organizations pulling ahead have AI cost dashboards, which 53 percent of leaders globally now report, and they see spending as it happens, not at invoice time.
- Make token economics a leadership literacy. Treat AI spend the way you treated cloud spend a decade ago, as a discipline with owners, forecasts, and unit costs per workflow.
- Put cost review inside the approval loop. In the global survey, 54 percent of organizations have embedded cost reviews into AI approval processes, so no agent scales without a projected cost-to-value case.
- Rephase rather than retreat. Concentrate investment where returns are strongest, which is exactly what KPMG says organizations are already doing.
The fuller dataset shows a market growing up, with less open-ended experimentation and more financial discipline, and budgets following results instead of promise.
The companies scaling back agents today are mostly clearing room to scale what works tomorrow. The bill came due. Reading it carefully is not a crash. It is AI agents reaching adulthood.
>