---
title: Парадокс агентного искусственного интеллекта в Бразилии: опережение кривой недостаточно
url: https://www.dataloco.com/ru/paradoks-agentnogo-iskusstvennogo-intellekta-v-brazilii-operezenie-krivoi-nedostatocno
published: 2026-10-27T12:30:23+00:00
language: ru
section: ИИ
source: https://itforum.com.br/artigos/paradoxo-ia-agentica-brasil-suficiente/
organizations: OutSystems
publisher: Dataloco
---

# Парадокс агентного искусственного интеллекта в Бразилии: опережение кривой недостаточно

Бразильские компании продвигаются в области агентного искусственного интеллекта, однако ограничения инфраструктуры угрожают их расширению и результатам. Это происходит на фоне перехода от изолированных приложений к агентам, способным выполнять задачи и взаимодействовать с различными системами. Качество данных и необходимость модернизации инфраструктуры информационных технологий становятся критическими факторами. Системы, построенные за десятилетия, должны теперь поддерживать новый слой интеллекта, требующий доступной информации, интеграции между средами и работы в реальном времени.

Глобальный отчет State of AI Development 2026 от OutSystems указывает, что Бразилия демонстрирует преимущественно средний уровень зрелости в области агентного искусственного интеллекта среди всех исследуемых рынков. При этом страна входит в число государств с наибольшим процентом компаний, выводящих большинство или почти все свои проекты в производство. Это свидетельствует о способности бразильских предприятий превращать эксперименты в конкретные бизнес-приложения, несмотря на наличие пространства для совершенствования стратегий.

Существующая статистика выявляет скрытые барьеры. Устаревшие системы, фрагментированные источники данных и трудности интеграции остаются главными препятствиями для расширения использования технологий. Глобально сорок восемь процентов респондентов отмечают интеграцию с устаревшими системами как самую важную способность для расширения применения агентного искусственного интеллекта. Тридцать восемь процентов называют эти системы основной причиной прекращения проектов. Это создает парадокс: быстрое продвижение к внедрению сочетается с ограничениями технологических баз, поддерживающих эту эволюцию.

Зрелость в области агентного искусственного интеллекта развивается нелинейно. В то время как некоторые страны сталкиваются с трудностями на старте, другие решают проблемы интеграции в реальных средах. Франция остается преимущественно на начальном этапе, где барьеры связаны со старыми системами и фрагментацией данных. Германия зафиксировала наибольшую долю лидеров, еще не использующих агентный искусственный интеллект, при этом вопросы управления и соответствия уже формируют дискуссию. Индия демонстрирует более продвинутую адаптацию с наибольшей долей экспертов.

В Бразилии внедренные системы больше не являются изолированными экспериментами. Они затрагивают рабочие процессы и клиентские взаимодействия, построенные за годы накопления технологической инфраструктуры. Вопрос заключается не в способности агентов выполнять задачи, а в том, может ли корпоративная архитектура поддерживать требуемый масштаб. Скорость вывода проектов в производство обнажает структурные пробелы, которые могут ограничить потенциал инициатив.

Данные о возврате инвестиций показывают концентрацию ценности в технологических отделах. Сорок процентов возврата инвестиций связано с производительностью разработки информационных технологий. Операции информационных технологий и анализ данных являются наиболее исследуемыми случаями использования, упомянутыми пятьюдесятью пятью и пятьюдесятью двумя процентами респондентов соответственно. Технологические отделы получают наибольшую выгоду благодаря близости к инструментам и компетенциям. Следующим рубежом является расширение на критические бизнес-функции, такие как финансы и цепочки поставок, где фрагментация устаревших систем становится потолком для роста. Управление рассматривается не как ограничение, а как стратегическая архитектура.

## This story in other languages

- [Italiano](https://www.dataloco.com/it/il-paradosso-dellintelligenza-artificiale-agenticca-in-brasile-infrastrutture-obsolete-frenano-la-scalabilita)
- [Español](https://www.dataloco.com/es/empresas-brasileiras-avancam-en-inteligencia-artificial-agentica-pero-chocan-con-limites-de-infraestructura-heredada)