Миллиарды долларов, вложенные в генеративный ИИ, принесли на удивление мало ощутимой отдачи многим предприятиям. Несмотря на широкие инвестиции, лишь 5% интегрированных пилотных проектов в области ИИ приводят к измеримой коммерческой ценности. Этот неутешительный коэффициент конверсии, в сочетании с тем фактом, что почти половина всех инициатив в области ИИ забрасывается до выхода в производство, сигнализирует о серьезном узком месте во внедрении ИИ на предприятиях.

По мнению отраслевых аналитиков, основная проблема заключается не в самих моделях ИИ. Вместо этого проблема кроется в окружающей инфраструктуре. Ограниченная доступность данных, негибкие процессы интеграции и ненадежные пути развертывания препятствуют масштабируемости 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 переходят к компонуемым и суверенным архитектурам ИИ. Этот сдвиг, который, по прогнозам IDC, к 2027 году охватит 75% мировых компаний, направлен на снижение затрат, сохранение права собственности на данные и адаптацию к быстро развивающемуся ландшафту ИИ. Неотъемлемая проблема пилотных проектов в области ИИ заключается в том, что они разработаны для успеха. Концептуальные исследования (PoC) ценны для подтверждения осуществимости, определения вариантов использования и укрепления уверенности для более крупных инвестиций. Однако эти контролируемые среды часто не отражают сложностей и проблем реальных производственных развертываний.

Компонуемый ИИ позволяет компаниям выбирать и комбинировать компоненты ИИ от различных поставщиков, создавая индивидуальные решения, адаптированные к конкретным потребностям. Суверенный ИИ, с другой стороны, делает акцент на резидентности и контроле данных, гарантируя, что конфиденциальная информация остается в пределах границ организации и соответствует нормативным требованиям. Этот подход особенно важен для отраслей, работающих с данными, подлежащими строгому регулированию, таких как финансы и здравоохранение.

Переход к компонуемому и суверенному ИИ имеет серьезные последствия для более широкого рынка ИИ. Он способствует конкуренции между поставщиками ИИ, стимулируя инновации и снижая затраты. Он также позволяет компаниям создавать более устойчивые и адаптируемые системы ИИ, снижая их зависимость от отдельных поставщиков и смягчая риски, связанные с привязкой к поставщику. По мере того как ИИ продолжает развиваться, способность компоновать и контролировать решения ИИ будет становиться все более важной для предприятий, стремящихся раскрыть весь потенциал этой преобразующей технологии.