Миллиарды долларов, вложенные в генеративный ИИ, принесли на удивление мало ощутимой отдачи для многих предприятий. Несмотря на ажиотаж, лишь 5% интегрированных пилотных проектов ИИ приводят к измеримой коммерческой выгоде, и почти половина компаний отказываются от своих инициатив в области ИИ, прежде чем они когда-либо дойдут до стадии производства. Эта суровая реальность подчеркивает критическое узкое место: инфраструктуру, окружающую модели ИИ, а не сами модели.

Ограничения проистекают из-за ограниченной доступности данных, негибких процессов интеграции и уязвимых путей развертывания. Эти факторы в совокупности препятствуют масштабированию инициатив в области ИИ за пределы первоначальных экспериментов с большими языковыми моделями (LLM) и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Цена этих неудач значительна, она представляет собой пустую трату инвестиций и упущенные возможности для получения конкурентных преимуществ.

В ответ на это все большее число предприятий переходит к компонуемым и суверенным архитектурам ИИ. Эти архитектуры обещают снизить затраты, сохранить право собственности на данные и адаптироваться к быстро развивающемуся ландшафту ИИ. Аналитическая фирма IDC прогнозирует, что к 2027 году 75% мировых компаний примут этот подход, что сигнализирует о серьезном сдвиге в том, как предприятия подходят к развертыванию ИИ.

Проблема, согласно исследованию, составленному MIT Technology Review Insights с данными Informatica, заключается в том, что пилотные проекты ИИ почти всегда работают. Эти концептуальные проверки (PoC) предназначены для подтверждения осуществимости, выявления потенциальных вариантов использования и укрепления уверенности для более крупных инвестиций. Однако они часто работают в контролируемых средах, которые неточно отражают сложности и проблемы реальных производственных сценариев.

Компонуемый и суверенный ИИ предлагают потенциальное решение, позволяя предприятиям создавать системы ИИ из модульных компонентов, обеспечивая большую гибкость и кастомизацию. Суверенный ИИ, в частности, подчеркивает право собственности и контроль над данными, решая проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Этот подход позволяет компаниям использовать ИИ, сохраняя при этом контроль над своей конфиденциальной информацией, что является важным соображением во все более регулируемой среде.

Заглядывая вперед, ожидается, что внедрение компонуемых и суверенных архитектур ИИ ускорится, поскольку предприятия стремятся раскрыть весь потенциал инвестиций в ИИ. Способность эффективно масштабировать инициативы в области ИИ, сохраняя при этом суверенитет данных и контролируя затраты, станет ключевым фактором дифференциации для бизнеса в ближайшие годы. Этот переход потребует стратегического внимания к созданию надежной и адаптируемой инфраструктуры ИИ, выходящей за рамки изолированных пилотных проектов и переходящей к развертыванию в масштабах всего предприятия.