Миллиарды долларов, вложенные в инициативы по генеративному ИИ, принесли на удивление мало ощутимой отдачи для многих предприятий. Несмотря на масштабные инвестиции, всего лишь 5% интегрированных пилотных проектов в области ИИ приносят измеримую бизнес-ценность, и почти половина компаний отказываются от своих проектов в области ИИ еще до того, как они достигают стадии производства.

Эта отрезвляющая реальность высвечивает критическое узкое место: инфраструктуру, окружающую сами модели ИИ. 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).

Аналитики отрасли из IDC прогнозируют значительный сдвиг в ответ. К 2027 году они ожидают, что 75% мировых компаний перейдут на компонуемые и суверенные архитектуры ИИ. Этот шаг обусловлен необходимостью снижения затрат, сохранения контроля над данными и адаптации к быстро развивающемуся ландшафту ИИ.

Текущая проблема проистекает из самой природы пилотных проектов в области ИИ. Хотя эти Proofs of Concept (PoC) эффективно подтверждают осуществимость, выявляют потенциальные варианты использования и укрепляют уверенность для более крупных инвестиций, они часто работают в контролируемых средах, которые не отражают сложностей реального производства. Данные Informatica и CDO Insights 2023 еще больше подчеркивают этот момент, выявляя значительный разрыв между успехом пилотного проекта и готовностью к производству.

Компонуемый и суверенный ИИ предлагают потенциальное решение. Компонуемый ИИ позволяет предприятиям собирать решения ИИ из готовых компонентов, предлагая гибкость и более быстрое развертывание. Суверенный ИИ обеспечивает сохранение данных под контролем организации, решая растущие проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Этот архитектурный сдвиг обещает раскрыть истинный потенциал ИИ, превратив его из изолированных экспериментов в масштабируемые решения, приносящие пользу. Будущее корпоративного ИИ зависит от преодоления инфраструктурных проблем и принятия этих более адаптивных и безопасных подходов.