Защо композиционната и суверенната AI архитектура са ключът към успешното мащабиране на изкуствения интелект в бизнеса

Днес отбелязваме ключов момент в приемането на изкуствения интелект (ИИ) в корпоративната среда

Въпреки вложените милиарди в генеративния ИИ, едва 5% от интегрираните пилотни проекти успяват да донесат измерима бизнес стойност, а почти половината компании изоставят своите ИИ инициативи още преди те да достигнат етап производство.

Основни предизвикателства при внедряването на ИИ

Основният проблем не са самите модели на изкуствения интелект, а инфраструктурата, която ги обкръжава. Ограниченият достъп до данни, твърде ригидната интеграция и нестабилните пътища за внедряване възпрепятстват мащабирането на ИИ проектите отвъд началните експерименти с големи езикови модели (LLM) и Retrieval-Augmented Generation (RAG).

В отговор на тези предизвикателства предприятията започват да преминават към композиционни и суверенни архитектури на изкуствения интелект. Тези архитектури намаляват разходите, запазват собствеността върху данните и се адаптират гъвкаво към бързата и непредсказуема еволюция на ИИ технологиите.

Според прогнозите на IDC до 2027 г. 75% от глобалните бизнеси ще приемат този подход.

От концепция до реално производство

Пилотните проекти с ИИ почти винаги са успешни и именно това се оказва проблемът. Пилотните доказателства на концепцията (Proofs of Concept - PoCs) имат за цел да докажат осъществимостта на идеята, да открият подходящи случаи за приложение и да изградят увереност за по-големи инвестиции.

Но успехът им се случва в условия, които рядко съвпадат с реалната ситуация в производството.

„PoC проектите живеят в защитена среда“. — Кристофър Кюл, главен директор по данните в Continent 8 Technologies

Данните се подбират внимателно, интеграциите са минимални, а работата се изпълнява от най-опитните и мотивирани екипи. Това създава привидна сигурност и гарантира успех на пилота, но не отразява предизвикателствата при пълната интеграция в сложните условия на реалния бизнес.

Гери Мъри, директор на изследвания в IDC, подчертава, че проблемът не е в провала на самите пилоти, а по-скоро в структурния недостатък на тяхното проектиране. Много ИИ инициативи на практика са „предопределени за провал още от самото си начало“ поради липсата на адекватна инфраструктура и стратегия за мащабиране.

Пречките пред успешното внедряване на ИИ

• Достъпът до данни: В бизнеса данните са разпределени по различни системи, формати и локации, често заключени зад сложни политики за поверителност и сигурност. Липсата на централизирана, но и гъвкава платформа за достъп до тези данни сериозно забавя процеса на подготовка и използване на качествени данни за обучение и приложение на ИИ модели.
• Интеграция с корпоративната инфраструктура: Твърде често използваните твърди и статични интеграционни подходи затрудняват бързата адаптация на променящите се ИИ системи към динамичните нужди на бизнеса, водейки до дублиране на функции, несъответствия в процесите и затруднения при актуализации.
• Непредвидими маршрути за внедряване и поддръжка: Традиционните методи за пускане в експлоатация и последваща поддръжка трудно се съчетават с бързата иновация в ИИ, което увеличава риска от несъвместимости, прекъсвания и неизпълнени бизнес цели.

Решението: композиционна и суверенна архитектура на ИИ

В отговор на тези предизвикателства, предприятията все по-често избират композиционен подход към разработката и внедряването на ИИ. Този подход се основава на изграждането на гъвкави, модулни компоненти, които могат да бъдат лесно интегрирани, актуализирани и адаптирани според конкретните бизнес нужди.

Суверенната архитектура поставя акцент върху пълния контрол и собственост върху данните. Това е особено важно при спазване на все по-строгите регулации за лични данни и сигурност, както и при необходимостта от защита на корпоративната интелектуална собственост.

Тази архитектура позволява на организациите да управляват данните си независимо от доставчици и трети страни, което намалява рисковете и повишава доверието в ИИ системите.

Освен това, тези иновативни архитектури позволяват по-ефективно управление на разходите чрез оптимизиране на ресурсите – както софтуерни, така и хардуерни – и чрез използване на отворени стандарти и компоненти, които лесно могат да бъдат заменяни или надграждани.

Перспективи за бъдещето

Според IDC, промените в начина на интегриране и управление на ИИ технологиите ще станат наложителни за три четвърти от глобалните компании до 2027 година. Тази трансформация ще отключи потенциала на ИИ от ранните експерименти и пилоти към стабилни решения, които могат да генерират реална и устойчива бизнес стойност.

Приемането на композиционни и суверенни AI архитектури ще позволи на организациите да:

• преодолеят сегашните технологични и оперативни ограничения,
• увеличат ефективността на своите процеси,
• създадат конкурентно предимство в бързо развиващия се дигитален свят.

Заключение

Днешната ситуация с приемането на изкуствения интелект в предприятието ясно показва, че успехът в пилотните проекти не е гаранция за мащабируем успех. За да могат бизнесите да реализират пълния потенциал на ИИ и да постигнат измерими резултати, е необходима една по-зряла, структурирана и адаптивна инфраструктура.

Композиционният и суверенен подход към ИИ обещава да бъде ключът към по-широкото и ефективно използване на тези технологии, които вече променят начина, по който работим и създаваме стойност.

Изправени пред бързите технологични промени и сложните реалности на данните, организациите ще трябва да изградят гъвкави и надеждни системи, които да поддържат иновациите и да гарантират устойчивостта и сигурността на процесите, базирани на изкуствен интелект.

Това е неизбежната еволюция, която корпоративният свят трябва да приеме, за да остане конкурентоспособен в бъдещето.