KPMG два года учила всех не верить ИИ. А затем выпустила отчёт об ИИ, который писал... ИИ. И он наврал

KPMG убрала с части своих сайтов отчет об агентном ИИ после обвинений в массовых ошибках в источниках и фактах. Документ должен был показать, как новые ИИ-системы меняют бизнес, но в итоге сам стал примером проблемы, о которой консалтинговые компании давно предупреждают клиентов: текст выглядит убедительно, пока не начать проверять ссылки.

Речь идет об отчете, опубликованном в октябре 2025 года. Агентным ИИ называют системы, которые не ограничиваются ответом на вопрос, а могут планировать действия, обращаться к инструментам и выполнять цепочки задач. Для консалтинга это одна из самых продаваемых тем последних лет: компании обещают клиентам автоматизацию процессов, более быстрые решения и новые способы работы с данными.

Проблема началась после проверки GPTZero. Исследователи заявили, что внимательно разобрали отчет KPMG и нашли серьезные нарушения в ссылках. По их оценке, из 45 источников только пять действительно подтверждали утверждения, к которым были привязаны. Остальные ссылки либо вели не туда, либо не доказывали нужный тезис, либо были слишком расплывчатыми, либо выглядели частично вымышленными.

GPTZero назвала это «vibe citing» - по аналогии с «vibe coding», когда код пишут по общему ощущению, не очень понимая, как он работает. В случае со ссылками смысл похожий: генеративная модель может собрать правдоподобный список источников из реальных названий, похожих формулировок и обрывков документов. На странице все выглядит как нормальная аналитика, но при проверке выясняется, что факты не сходятся.

По данным GPTZero, примерно половина фактических утверждений в отчете была ложной, неподтвержденной или приписанной неправильным источникам. Особенно много вопросов вызвали примеры внедрения агентного ИИ в крупных организациях. В отчете упоминались UBS, Швейцарские федеральные железные дороги и Transport for London, но источники под этими кейсами, по версии проверяющих, не подтверждали заявленные детали или были пересказаны слишком свободно.

Один из самых понятных примеров связан с Emirates. В отчете говорилось, что авиакомпания использует мобильного чат-бота Sara, который общается с пассажирами и может менять бронирования. Проверка показала другую картину: Sara - не чат-бот, а робот-помощник, представленный Emirates в 2023 году. Он действительно может взаимодействовать с пассажирами, но менять рейсы не умеет.

Ошибки нашли не только в ссылках на внешние источники. В одном месте отчет KPMG утверждал, что 55% гендиректоров называют ИИ главным направлением для инвестиций. Но собственное исследование KPMG 2025 CEO Outlook, вышедшее в том же месяце, давало другую цифру - 71%. Для обычной статьи в интернете это была бы просто небрежность. Для отчета крупной консалтинговой фирмы, которая продает бизнесу проверенную аналитику, такое расхождение выглядит гораздо хуже.

После публикации претензий KPMG сняла отчет с части сайтов и начала разбираться, как он вообще вышел. В компании заявили, что проверяют обстоятельства публикации, а сотрудники должны соблюдать правила ответственного использования ИИ: материалы нужно проверять вручную, а независимые источники - подтверждать до выхода текста.

Эта история особенно неудобна для консалтингового рынка. Большие фирмы несколько лет продают клиентам внедрение ИИ и одновременно объясняют, что у генеративных моделей бывают галлюцинации. Они предупреждают, что ИИ может уверенно выдумывать факты, путать источники и писать текст, который выглядит профессионально, но плохо выдерживает проверку. Теперь похожие претензии предъявили к отчету самой KPMG.

Похожий случай уже был у Deloitte. В прошлом году компания вернула деньги правительству Австралии после того, как в оплаченный из бюджета отчет попал ИИ-сгенерированный текст с ошибками. Тогда это выглядело как предупреждение для всей отрасли. История с KPMG показывает, что даже крупные компании с внутренними процедурами контроля все еще могут пропускать слабую ИИ-аналитику в публичные материалы.

Главная проблема не в том, что консультанты используют ИИ при подготовке отчетов. Сам по себе ИИ может помогать искать материалы, собирать черновики и ускорять работу с большими массивами текста. Опасность начинается там, где сгенерированный фрагмент принимают за готовую экспертизу и не проверяют каждую ссылку, цифру, дату и пример.