Миллиарды долларов, вложенные в инициативы в области генеративного ИИ, приносят на удивление малую отдачу: лишь 5% интегрированных пилотных программ приводят к измеримой коммерческой выгоде. Вызывает обеспокоенность тот факт, что 48% компаний отказываются от своих проектов в области ИИ еще до того, как они достигают стадии производства. По мнению отраслевых аналитиков, эта проблема связана не с самими моделями ИИ, а скорее с ограничениями окружающей инфраструктуры.

Основные проблемы заключаются в ограниченном доступе к данным, негибких процессах интеграции и ненадежных путях развертывания. В совокупности эти факторы препятствуют расширению инициатив в области ИИ за пределы первоначальных экспериментов с большими языковыми моделями (LLM) и генерацией, дополненной поиском (RAG).

В ответ на это все больше предприятий склоняются к компонуемым и суверенным архитектурам ИИ. Эти архитектуры обещают снизить затраты, сохранить право собственности на данные и адаптироваться к быстро меняющемуся ландшафту ИИ. Исследовательская фирма IDC прогнозирует, что к 2027 году 75% мировых компаний примут этот подход.

По иронии судьбы, проблема заключается в том, что пилотные проекты в области ИИ часто оказываются успешными. Концептуальные модели (PoC) предназначены для подтверждения осуществимости, выявления потенциальных вариантов использования и укрепления уверенности для более крупных инвестиций. Однако эти PoC обычно работают в условиях, далеких от сложностей реальных производственных сред. Данные Informatica и CDO Insights 2023 подчеркивают этот разрыв, выявляя значительную пропасть между контролируемой средой пилотного проекта и хаотичной реальностью масштабирования решений ИИ в масштабах организации.

Переход к компонуемому и суверенному ИИ представляет собой фундаментальное изменение в подходе предприятий к внедрению ИИ. Компонуемый ИИ позволяет предприятиям собирать решения ИИ из готовых компонентов, предлагая большую гибкость и возможности настройки. Суверенный ИИ гарантирует, что данные остаются под контролем организации, решая растущие проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Ожидается, что этот архитектурный сдвиг раскроет истинный потенциал ИИ, позволив предприятиям выйти за рамки изолированных экспериментов и интегрировать ИИ в свои основные операции. Будущее корпоративного ИИ зависит от преодоления инфраструктурных ограничений и принятия этих более адаптивных и безопасных подходов.