Миллиарды долларов, вложенные в инициативы в области генеративного ИИ, приносят на удивление малую отдачу: лишь 5% интегрированных пилотных проектов трансформируются в измеримую бизнес-ценность. Эта неутешительная цифра, в сочетании с тем фактом, что почти половина всех компаний отказываются от проектов в области ИИ еще до того, как они достигают стадии производства, подчеркивает существенное узкое место во внедрении ИИ на предприятиях.

По мнению отраслевых аналитиков, основная проблема заключается не в самих моделях ИИ. Вместо этого проблема кроется в окружающей инфраструктуре. Ограниченный доступ к данным, негибкие процессы интеграции и ненадежные пути развертывания мешают инициативам в области ИИ выйти за рамки первоначальных экспериментов с большими языковыми моделями (LLM) и генерацией, дополненной поиском (RAG). Об этом свидетельствуют данные, собранные MIT Technology Review Insights с данными Informatica, CDO Insights 2023.

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

Привлекательность пилотных проектов в области ИИ часто маскирует сложности реального развертывания. Концептуальные модели (PoC) предназначены для подтверждения осуществимости, выявления потенциальных вариантов использования и укрепления уверенности для более крупных инвестиций. Однако эти контролируемые среды редко отражают беспорядочные реалии производства, что приводит к разрыву между первоначальными обещаниями и фактическим влиянием на бизнес.

Переход к компонуемому и суверенному ИИ представляет собой фундаментальное изменение в подходе предприятий к ИИ. Компонуемый ИИ позволяет организациям собирать решения ИИ из готовых компонентов, предлагая большую гибкость и маневренность. Суверенный ИИ, с другой стороны, делает акцент на владении данными и контроле над ними, гарантируя, что конфиденциальная информация остается в пределах организации. Это особенно важно в отраслях со строгими нормативными требованиями. Будущее корпоративного ИИ зависит от преодоления инфраструктурных проблем, которые в настоящее время ограничивают его потенциал. Приняв компонуемые и суверенные архитектуры, предприятия смогут раскрыть истинную ценность ИИ и добиться значимых бизнес-результатов.