Внутренняя ИИ-платформа компании как стратегическая инфраструктура и бизнес-необходимость

Цифровой суверенитет: как компании сохраняют контроль над своим ИИ и данными

Эпоха экспериментов с ИИ закончилась. Искусственный интеллект больше не является факультативным инновационным проектом, а быстро стал решающим фактором конкурентоспособности, эффективности и будущей жизнеспособности. Компании удваивают темпы внедрения ИИ и осознают, что бездействие равносильно стратегическому регрессу. Однако, стремясь раскрыть потенциал ИИ, многие прибегают к быстрым внешним облачным решениям, упуская из виду долгосрочные последствия: скрытые расходы, опасную привязку к поставщику и серьёзные риски для конфиденциальности данных и цифрового суверенитета.

В этот критический момент собственная управляемая ИИ-платформа компании становится не просто одним из вариантов, а стратегической необходимостью. Она символизирует переход от простого использования внешних ИИ-технологий к самостоятельному созданию собственной ценности на основе данных. Это решение выходит далеко за рамки технической реализации — это фундаментальная корректировка курса, которая определяет, кто сохранит контроль над самыми ценными цифровыми ресурсами компании: данными, моделями и, как следствие, инновационным потенциалом.

В этой статье рассматриваются убедительные причины этой смены парадигмы. Анализируется сложная экономическая логика, которая часто делает внутреннюю платформу более экономичным решением при масштабировании, и демонстрируется, как регуляторное давление GDPR и Закона ЕС об искусственном интеллекте превращают суверенитет данных из рекомендации в обязательство. Кроме того, рассматривается стратегическая ловушка привязки к поставщику и критическая важность организационной готовности для раскрытия полного потенциала ИИ безопасно, с соблюдением требований и устойчивым развитием.

Когда цифровой суверенитет становится фактором конкурентоспособности: почему управляемый ИИ — это не вариант, а стратегия выживания.

Управление искусственным интеллектом в корпоративных структурах переживает переломный момент. То, что ещё несколько лет назад считалось экспериментальной темой, превращается в фундаментальное стратегическое решение с далеко идущими последствиями для конкурентоспособности, инноваций и цифровой автономии. Управляемая внутренняя платформа ИИ, как решение на основе управляемого ИИ, представляет собой смену парадигмы в том, как организации взаимодействуют с самыми революционными технологиями нашего времени.

Мировой рынок платформ искусственного интеллекта уже достиг внушительного объёма в 65,25 млрд долларов США в 2025 году и, по прогнозам, к 2030 году вырастет до 108,96 млрд долларов США, что соответствует среднегодовому темпу роста в 10,8%. Однако эти цифры скрывают фундаментальные преобразования, происходящие в настоящее время. Речь идёт не только о росте рынка, но и о реорганизации процесса создания бизнес-ценности с помощью интеллектуальных систем, способных действовать, обучаться и принимать решения самостоятельно.

В Германии 27% компаний теперь используют искусственный интеллект в своих бизнес-процессах, по сравнению с 13,3% в прошлом году. Этот удвоенный показатель за год сигнализирует о переломном моменте. Нежелание использовать ИИ сменяется осознанием того, что отказ от него — это уже не нейтральная позиция, а, скорее, активное конкурентное невыгодное положение. Компании ожидают роста производительности более чем на 10% благодаря использованию ИИ, что нельзя игнорировать в условиях экономической неопределенности и дефицита квалифицированных кадров.

Распределение внедрения ИИ по секторам особенно показательно. Лидируют поставщики ИТ-услуг с 42%, за ними следуют юридические и налоговые консалтинговые компании с 36%, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) с 36%. Эти секторы объединяют интенсивная обработка структурированных и неструктурированных данных, высокая наукоёмкость рабочих процессов и прямая связь между обработкой информации и созданием стоимости. Они служат ранними индикаторами развития, которое охватит все секторы экономики.

Экономическая рациональность внутренних платформ ИИ

Решение о внедрении собственной управляемой платформы ИИ следует сложной экономической логике, которая выходит далеко за рамки простого сравнения затрат. Совокупная стоимость владения типичными реализациями ИИ включает в себя гораздо больше, чем очевидные затраты на лицензирование и инфраструктуру. Она охватывает весь жизненный цикл: от затрат на приобретение и внедрение до эксплуатационных расходов и скрытых затрат, а также расходов на выход.

Стоимость внедрения проектов на основе ИИ значительно варьируется в зависимости от варианта использования. Простые решения на основе чат-ботов стоят от 1000 до 10 000 евро, а автоматизация обслуживания клиентов — от 10 000 до 50 000 евро. Стоимость предиктивной аналитики для процессов продаж составляет от 20 000 до 100 000 евро, а стоимость индивидуальных систем глубокого обучения начинается от 100 000 евро без ограничения по верхнему пределу. Однако эти цифры отражают только первоначальные инвестиции и систематически занижают общую стоимость.

Исследование показывает, что только 51% организаций могут достоверно оценить окупаемость инвестиций (ROI) в проекты ИИ. Эта неопределенность обусловлена ​​сложностью цепочек создания стоимости, в которых участвуют системы ИИ, и сложностью количественной оценки косвенных эффектов. Компании, использующие сторонние инструменты оптимизации затрат, демонстрируют значительно более высокую уверенность в расчетах ROI, что подчеркивает необходимость профессиональных структур управления.

Прогнозируется, что среднемесячные бюджеты на ИИ к 2025 году увеличатся на 36%, что отражает значительный сдвиг в сторону более крупных и сложных инициатив в области ИИ. Этот рост неравномерен для всех компаний, а сосредоточен в организациях, которые уже успешно реализовали небольшие проекты в области ИИ и теперь хотят масштабировать их. Эта динамика масштабирования значительно подчеркивает важность стратегического решения о выборе платформы.

В этом контексте различие между облачными и локальными решениями становится всё более важным. Хотя облачные решения предлагают более низкие барьеры для входа и позволяют быстро проводить эксперименты, локальные внедрения могут быть более экономичными при достаточной интенсивности использования. Капитализация локальных систем, амортизация в течение нескольких лет и возможность налоговой амортизации в сочетании с первоначальными затратами на обучение больших языковых моделей на основе данных всего предприятия делают локальные решения экономически привлекательными при масштабировании.

Модели ценообразования внешних поставщиков ИИ следуют разной логике. Модели на основе лицензий обеспечивают безопасность планирования при высоких первоначальных инвестициях. Модели с оплатой по факту использования обеспечивают гибкость в условиях колебаний спроса, но могут привести к экспоненциальному росту затрат при интенсивном использовании. Модели подписки упрощают финансовое планирование, но несут риск оплаты неиспользованных мощностей. Модели Freemium привлекают клиентов бесплатными базовыми функциями, но их стоимость может быстро расти по мере масштабирования.

Практический пример иллюстрирует экономический аспект. Компания с десятью сотрудниками, каждый из которых тратит на составление отчётности восемь часов в неделю, ежегодно тратит на эту задачу 3600 рабочих часов. Решение на базе ИИ, сокращающее это время до одного часа на отчёт, экономит 2700 рабочих часов в год. При средней почасовой ставке 50 евро это эквивалентно экономии в 135 000 евро в год. Даже при стоимости внедрения в размере 80 000 евро инвестиции окупаются в течение семи месяцев.

Общий анализ инвестиций в ИИ показывает, что компании с наиболее высокой степенью зрелости ИИ сообщают о доходности инвестиций на шесть процентных пунктов выше, чем организации с ограниченным внедрением. Почти две трети пользователей ИИ, а именно 65%, удовлетворены своими генеративными ИИ-решениями. Это подчёркивает, что экономическая ценность ИИ не гипотетическая, а измеримая и достижимая.

Управление, защита данных и соблюдение нормативных требований

Европейский общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон ЕС об искусственном интеллекте создают нормативную базу, которая не только позволяет, но и фактически обязывает использовать внутренние платформы искусственного интеллекта. По своей сути GDPR требует подотчётности, минимизации данных, ограничения целей и прозрачности при обработке персональных данных. Эти требования принципиально противоречат бизнес-моделям многих внешних поставщиков решений для искусственного интеллекта, основанным на сборе данных, обучении моделей на основе данных клиентов и непрозрачных процессах принятия решений.

Закон об ИИ вводит классификацию систем ИИ на основе риска, варьирующуюся от запрещённых до высокорисковых и минимально рисковых. Эта классификация требует комплексного документирования, тестирования, управления процессами и человеческого контроля для систем высокого риска. Организации должны быть в состоянии продемонстрировать, что их системы ИИ не оказывают дискриминационного воздействия, прозрачны в процессе принятия решений и постоянно контролируются на предмет предвзятости.

Суверенитет данных становится стратегическим императивом. Он подразумевает способность государств или организаций сохранять контроль над своими данными независимо от того, где они физически хранятся или обрабатываются. Суверенные системы ИИ хранят и управляют моделями и данными ИИ, соблюдая национальные или региональные правила и ограничения. Они контролируют, кто имеет доступ к данным и где обучаются модели.

Внедрение систем искусственного интеллекта, соответствующих требованиям GDPR, требует принятия ряда ключевых мер. Принципы «Конфиденциальность по умолчанию» и «Конфиденциальность по умолчанию» должны быть интегрированы в архитектуру системы с самого начала. Оценка воздействия на защиту данных обязательна практически для всех современных инструментов искусственного интеллекта в связи с высоким риском для прав субъектов данных. Крайне важно полное документирование всех потоков данных, целей обработки и мер безопасности. Стандартные договорные условия для международной передачи данных обязательны при передаче данных за пределы ЕС.

Практическая реализация этих требований существенно различается в зависимости от сценария развертывания. Облачные решения крупных американских поставщиков часто действуют в соответствии с Рамочным соглашением ЕС-США о конфиденциальности данных, которое, однако, стало более неопределенным после решения по делу Шремса II. Компании обязаны проводить оценку последствий передачи данных и демонстрировать, что передача данных соответствует требованиям GDPR.

Хранение данных о запросах представляет особый риск. Google Gemini хранит запросы до 18 месяцев, что может привести к серьёзным проблемам с соблюдением требований при случайном вводе персональных данных. Хотя Microsoft Copilot предлагает комплексные инструменты управления в составе Microsoft Purview, для их эффективности их необходимо правильно настроить. ChatGPT Enterprise позволяет разделить данные об использовании и данные об обучении и предлагает серверы в ЕС, но требует заключения соответствующих договорных соглашений.

Наличие собственной платформы искусственного интеллекта (ИИ) даёт критически важные преимущества. Данные никогда не покидают инфраструктуру компании, что минимизирует риски, связанные с конфиденциальностью данных, и упрощает соблюдение нормативных требований. Полный контроль над ограничениями доступа, процедурами обработки и аудитом автоматически достигается благодаря внутреннему управлению. Компании могут адаптировать политики управления к своим потребностям, не полагаясь на типовые политики поставщиков.

Формирование формальной структуры управления ИИ должно осуществляться на уровне высшего руководства, в идеале – директором по ИИ или комитетом по управлению ИИ. Этот уровень руководства должен обеспечивать соответствие стратегий в области ИИ общим бизнес-целям. Чёткое распределение ролей и обязанностей между ответственными за обработку данных, руководителями по ИИ и специалистами по обеспечению соответствия требованиям имеет решающее значение. Разработка воспроизводимых политик в области ИИ, служащих стандартами уровня обслуживания, облегчает масштабирование и адаптацию новых сотрудников.

Ловушка привязки к поставщику и важность взаимодействия

Привязка к поставщику становится критически важным стратегическим риском в эпоху искусственного интеллекта. Опора на проприетарные экосистемы отдельных поставщиков ограничивает гибкость в долгосрочной перспективе, увеличивает затраты и затрудняет доступ к инновациям за пределами выбранной системы. Эта зависимость развивается постепенно, через ряд, казалось бы, прагматичных индивидуальных решений, и часто становится очевидной только тогда, когда смена поставщика становится чрезмерно дорогой.

Механизмы привязки к поставщику многообразны. Проприетарные API создают технические зависимости, поскольку код приложения пишется непосредственно на основе интерфейсов, специфичных для поставщика. Миграция данных осложняется проприетарными форматами и высокой платой за исходящие данные. Договорные обязательства с долгосрочными обязательствами снижают переговорные позиции. Привязка к процессу возникает, когда команды обучаются исключительно инструментам одного поставщика. Затраты на смену поставщика — технические, договорные, процедурные и связанные с данными — со временем растут экспоненциально.

Почти половина немецких компаний пересматривают свою облачную стратегию из-за опасений по поводу роста затрат и зависимости. 67% организаций уже активно стараются избегать чрезмерной зависимости от отдельных поставщиков технологий ИИ. Эти цифры отражают растущее понимание стратегических рисков, связанных с собственными платформами.

Издержки зависимости проявляются на нескольких уровнях. Рост цен невозможно компенсировать переходом к конкурентам, если миграция технически или экономически нецелесообразна. Инновационное отставание возникает, когда передовые модели или технологии становятся доступны за пределами выбранной экосистемы, но не могут быть использованы. Переговорная сила ослабевает, когда поставщик понимает, что клиент фактически загнан в ловушку. Стратегическая гибкость теряется, когда собственный план действий привязан к плану поставщика.

Гипотетический пример иллюстрирует эту проблему. Розничная компания вкладывает значительные средства в комплексную маркетинговую платформу на основе искусственного интеллекта (ИИ) своего поставщика. Когда конкурент, работающий в узкой нише, предлагает значительно более совершенную модель прогнозирования оттока клиентов, компания обнаруживает, что переход невозможен. Глубокая интеграция собственных API исходного поставщика с системами обработки данных о клиентах и ​​реализацией кампаний означает, что перестройка займет больше года и обойдётся в миллионы.

Совместимость выступает в качестве противоядия от привязки к поставщику. Она подразумевает способность различных систем, инструментов и платформ ИИ бесперебойно работать вместе независимо от поставщика или базовой технологии. Эта совместимость действует на трёх уровнях. Совместимость на уровне модели позволяет использовать несколько моделей ИИ от разных поставщиков в рамках одного рабочего процесса без изменения инфраструктуры. Совместимость на уровне системы гарантирует согласованность работы поддерживающей инфраструктуры, такой как оперативное управление, защитные барьеры и аналитика, на различных моделях и платформах. Совместимость на уровне данных фокусируется на стандартизированных форматах данных, таких как JSON-схемы и встраивания, для бесперебойного обмена данными.

Стандарты и протоколы играют центральную роль. Протоколы «агент-агент» создают общий язык, позволяющий системам ИИ обмениваться информацией и делегировать задачи без участия человека. Mesh Communication Protocol создаёт открытую масштабируемую сеть, в которой агенты ИИ могут взаимодействовать без избыточной работы. Эти протоколы представляют собой движение к открытым экосистемам ИИ, позволяющим избежать привязки к поставщику.

Модульная архитектура, разработанная для защиты от зависимостей, позволяет заменять отдельные компоненты ИИ без необходимости полной перестройки системы. Например, технологически независимая платформа позволяет изменять базовую модель языка (LLM) без перепроектирования всего приложения. Такой подход снижает зависимость от одного технологического стека более чем на 90%.

Платформы без программирования дополнительно укрепляют независимость от внешних разработчиков и повышают автономность бизнес-подразделений. Когда бизнес-пользователи могут самостоятельно настраивать и настраивать рабочие процессы, снижается зависимость от специализированных команд разработчиков, которые могут быть знакомы только с экосистемой конкретного поставщика.

Поэтому стратегическая рекомендация такова: осознанно входить в зависимости, но защищать критически важные области. Для критически важных процессов следует планировать альтернативы и варианты выхода. Сохраняйте готовность экспериментировать с новыми услугами, но глубоко интегрируйте их только после тщательной оценки. Постоянно следите за состоянием поставщиков и наличием альтернатив. Следуйте стратегии эволюционной адаптации при изменении рыночных условий или потребностей.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемая платформа ИИ

Организационная готовность и кризис компетенций

Технологическая доступность решений в области ИИ не означает автоматически готовность организации к их эффективному использованию. Дефицит навыков в области ИИ отражает несоответствие между быстро растущим спросом на должности, связанные с ИИ, и имеющимися квалифицированными специалистами. Более 60% компаний испытывают трудности с привлечением экспертов в области ИИ. Этот дефицит затрагивает не только навыки программирования или анализа данных, но и сочетание технических знаний, деловой хватки, умения решать проблемы и этических соображений.

Глобальный дефицит специалистов в области ИИ достигнет критических масштабов к 2025 году. Спрос будет превышать предложение в соотношении 3,2 к 1 по всем ключевым позициям: более 1,6 миллиона открытых вакансий и всего 518 000 квалифицированных кандидатов. Наиболее серьёзные узкие места будут выявлены в сферах развития LLM, MLOps и этики ИИ: спрос превысит 85 из 100, а предложение составит менее 35 из 100. Средний срок заполнения вакансий в сфере ИИ составит шесть-семь месяцев.

Ожидаемая заработная плата для специалистов по искусственному интеллекту на 67% выше, чем для традиционных должностей в сфере программного обеспечения, при этом годовой рост составил 38% для всех уровней опыта. Такая динамика цен отражает фундаментальный дисбаланс между спросом и предложением и делает подбор персонала финансовой проблемой для многих организаций.

Искусственный интеллект меняет не только технологические системы, но и организационные структуры, рабочие процессы и корпоративную культуру. Управление изменениями становится критически важным фактором успеха при внедрении ИИ. Исследование IBM, проведенное в 2022 году, определяет недостаток знаний как самую большую проблему при использовании ИИ. Даже таким технологическим гигантам, как Microsoft, поначалу было сложно убедить своих сотрудников в преимуществах ИИ и привить им необходимые навыки.

Успешная интеграция ИИ требует комплексных программ обучения и инициатив по управлению изменениями, охватывающих всех сотрудников. Эти меры способствуют более широкому использованию технологий ИИ и повышению квалификации персонала. JPMorgan Chase разработал платформу COiN для использования машинного обучения в анализе юридических документов, что позволяет сэкономить около 360 000 рабочих часов при обработке 12 000 контрактов в год. Однако успех зависит от того, насколько сотрудники освоят ИИ и будут готовы к этому.

Готовность организации к внедрению ИИ включает в себя не только технологические предпосылки. Она требует сочетания технических и гибких навыков, организационной согласованности и способности выстраивать доверительные отношения с ИИ. Ключевые факторы готовности включают доверие, поддержку руководства, данные, навыки, стратегическую согласованность, ресурсы, культуру, инновационность, управленческие возможности, адаптивность, инфраструктуру, конкурентоспособность, стоимость, организационную структуру и размер.

Ключевой характеристикой, непосредственно способствующей формированию культуры, готовой к внедрению ИИ, является организационная культура, основанная на данных. Организации, принимающие решения на основе данных и фактов, а не интуиции или традиций, с большей вероятностью будут готовы к внедрению ИИ. Культура, основанная на данных, гарантирует сотрудникам всех уровней наличие инструментов и образа мышления для интеграции ИИ в повседневные процессы принятия решений.

Роль менеджеров по внедрению изменений в сфере ИИ становится всё более значимой. Эти специалисты помогают организациям успешно управлять трансформацией, осуществляемой с помощью искусственного интеллекта. Они уделяют особое внимание поддержке сотрудников в процессе изменений, стремясь способствовать принятию решений на основе ИИ, снижению уровня тревожности и формированию готовности к переменам. В их задачи входит планирование, управление и реализация процессов изменений; разработка стратегий изменений; донесение видения и преимуществ; проведение семинаров и сессий обратной связи; анализ потребностей в изменениях и препятствий для их принятия; а также разработка мер обучения и коммуникации.

Как ни парадоксально, управление внутренней платформой искусственного интеллекта может способствовать развитию навыков. Вместо того, чтобы сотрудникам приходилось разбираться с различными внешними инструментами и их разными интерфейсами, центральная платформа предлагает единую среду для обучения и экспериментов. Можно разработать стандартизированные программы обучения, адаптированные к конкретной платформе. Передача знаний упрощается, когда все используют одну и ту же систему.

Только шесть процентов сотрудников чувствуют себя комфортно, используя ИИ в своей работе, в то время как почти треть испытывают значительный дискомфорт. Это несоответствие между доступностью технологий и человеческими возможностями необходимо устранить. Исследования показывают, что навыки решения проблем, адаптивность и готовность к обучению являются критически важными компетенциями для управления будущим, основанным на ИИ.

Неспособность устранить эти пробелы в навыках может привести к потере мотивации, повышенной текучести кадров и снижению эффективности организации. 43% сотрудников, планирующих покинуть свои должности, отдают приоритет возможностям обучения и развития. Работодатели, инвестирующие в эти направления, могут не только удерживать талантливых сотрудников, но и укреплять свою репутацию прогрессивной организации.

Динамика рынка и будущее развитие

Ландшафт платформ искусственного интеллекта переживает период быстрой консолидации и дифференциации. С одной стороны, гипермасштабируемые платформы, такие как Microsoft Azure AI, AWS Bedrock и Google Vertex AI, доминируют благодаря своей интегрированной инфраструктуре, системам идентификации и биллинга. Эти поставщики используют свои существующие облачные экосистемы для защиты аккаунтов от перемещения. С другой стороны, поставщики, специализирующиеся исключительно на ИИ, такие как OpenAI, Anthropic и Databricks, расширяют границы возможностей с точки зрения размера модели, открытых релизов и расширяемости экосистемы.

Объем слияний и поглощений в 2024 году превысил 50 миллиардов долларов. Яркими примерами служат инвестиции Meta в Scale AI в размере 15 миллиардов долларов и раунд финансирования Databricks в размере 15,25 миллиарда долларов. Совместная разработка оборудования становится новым направлением: чипы TPU v5p от Google и Trainium2 от Amazon обещают снижение стоимости за токен и привлечение клиентов к собственным средам выполнения.

Доля программного обеспечения на рынке платформ искусственного интеллекта в 2024 году составила 71,57%, что отражает высокий спрос на интегрированные среды разработки моделей, объединяющие сбор данных, оркестровку и мониторинг. Сервисы, хотя и менее масштабные, растут со среднегодовым темпом роста 15,2%, поскольку компании стремятся получить поддержку на этапах проектирования и эксплуатации для сокращения циклов окупаемости инвестиций.

В 2024 году доля облачных конфигураций составила 64,72% от объёма рынка ИИ-платформ, и, по прогнозам, они будут расти быстрее всего, со среднегодовым темпом роста 15,2%. Тем не менее, локальные и периферийные узлы по-прежнему играют важную роль в работе здравоохранения, финансов и государственного сектора, где действуют правила суверенитета данных. Гибридные оркестраторы, абстрагирующие местоположение, позволяют организациям централизованно обучать системы, одновременно выполняя логический вывод на периферии, обеспечивая баланс между задержками и соответствием требованиям.

Особого внимания заслуживает переход к частному/периферийному ИИ для обеспечения суверенитета данных, инициируемый ЕС и распространяющийся на Азиатско-Тихоокеанский регион и регулируемые секторы США. Ожидается, что долгосрочный среднегодовой темп роста составит 1,7%. Регулятивные меры, направленные на обеспечение возможности аудита моделей, возглавляемые ЕС и ожидающие принятия на федеральном уровне США, добавляют ещё 1,2% к долгосрочному среднегодовому темпу роста.

В Германии картина неоднозначная. Хотя абсолютный уровень использования ИИ в компаниях составляет 11,6%, что превышает средний показатель по ЕС в 8%, с 2021 года этот показатель, как ни странно, стагнирует. Эта стагнация контрастирует с динамичным развитием приложений GenAI, таких как ChatGPT, и кажется нелогичной, учитывая их положительное влияние на производительность.

Однако более детальный анализ выявляет значительный рост. Если включить в исследование компании, которые сообщали об использовании ИИ в предыдущих опросах, но не сделали этого в 2023 году (возможно, из-за того, что процессы ИИ настолько интегрированы, что респонденты больше не считают их заслуживающими внимания), то можно увидеть явный рост использования ИИ в 2023 году по сравнению с 2021 годом. Это говорит о нормализации использования ИИ в бизнес-процессах.

91 процент немецких компаний теперь рассматривают генеративный ИИ как важный фактор для своей бизнес-модели и будущего создания стоимости, по сравнению с 55 процентами в прошлом году. 82 процента планируют увеличить инвестиции в течение следующих двенадцати месяцев, а более половины планируют увеличить бюджет как минимум на 40 процентов. 69 процентов разработали стратегию для генеративного ИИ, что на 38 процентов больше, чем в 2024 году.

Компании ожидают от ИИ таких преимуществ, как рост инноваций, эффективности, продаж и автоматизации, а также возможностей для развития продуктов и роста. Однако нехватка управления, этических норм и обучения остаётся проблемой, а надёжное использование ИИ остаётся ключевым препятствием.

Агентский ИИ будет доминировать в расширении ИТ-бюджета в течение следующих пяти лет, достигнув более 26 процентов мировых ИТ-расходов и составив 1,3 триллиона долларов США в 2029 году. Эти инвестиции, обусловленные ростом числа приложений и систем на базе агентского ИИ для управления парками агентов, сигнализируют о трансформации корпоративных ИТ-бюджетов, особенно в области программного обеспечения, в сторону инвестиционных стратегий, возглавляемых продуктами и услугами на основе агентского ИИ.

Прогноз демонстрирует чёткую взаимосвязь между ростом расходов на ИИ и уверенностью ИТ-руководителей в том, что эффективное использование ИИ может способствовать будущему успеху бизнеса. Поставщики приложений и услуг, которые отстают в интеграции ИИ в свои продукты и не дополняют их агентами, рискуют уступить долю рынка компаниям, которые решили сделать ИИ основой своей дорожной карты разработки продуктов.

Ожидается, что рынок ИИ в Германии к 2025 году превысит девять миллиардов евро, а к 2031 году, по прогнозам, вырастет до 37 миллиардов евро, что представляет собой годовой рост, значительно превышающий темпы общего экономического развития. В 2024 году число стартапов в сфере ИИ в Германии составило 687, что соответствует годовому росту на 35%. Берлин и Мюнхен доминируют в сфере ИИ-стартапов, на долю которых приходится около 50% всех ИИ-стартапов в стране.

73% компаний в Германии считают, что чёткие правила в отношении ИИ могут обеспечить европейским компаниям конкурентное преимущество при правильном применении. Это подчёркивает возможности, предоставляемые европейским подходом к регулированию: надёжный ИИ, созданный в Европе, может стать дифференцирующим фактором.

Матрица стратегических решений для сценариев развертывания

Выбор между облачной, локальной и гибридной моделями развертывания платформ ИИ не подчиняется универсальной логике, а должен учитывать конкретные требования, ограничения и стратегические приоритеты каждой организации. Каждая модель обладает своими преимуществами и недостатками, которые необходимо тщательно взвешивать с учетом бизнес-целей.

Модели локального развертывания обеспечивают максимальную безопасность и контроль над данными и интеллектуальной собственностью. Именно здесь лучше всего обрабатывать конфиденциальные данные, интеллектуальную собственность или данные, подлежащие строгому соблюдению нормативных требований, например, в сфере финансов или здравоохранения. Высокая степень настраиваемости позволяет адаптировать модели к конкретным потребностям. Локальная обработка данных потенциально снижает задержку для критически важных приложений реального времени. Преимущества в стоимости при масштабировании обусловлены возможностями капитализации и снижением переменных транзакционных издержек.

К проблемам локальных решений относятся высокие первоначальные инвестиции в инфраструктуру, более длительное время внедрения, необходимость привлечения собственных специалистов для обслуживания и обновления, а также ограниченная масштабируемость по сравнению с эластичностью облачных решений. Эти проблемы можно смягчить, выбрав партнера, который предлагает стандартный продукт, услуги по настройке и поддержку локального развертывания.

Развертывание в облаке обеспечивает быструю окупаемость для начальных экспериментов или проверки концепции. Требуется меньший начальный бюджет, поскольку не требуются инвестиции в оборудование. Автоматическая масштабируемость позволяет адаптироваться к меняющимся рабочим нагрузкам. Быстрый запуск стандартных продуктов ускоряет создание ценности. Поставщик берет на себя обслуживание, резервирование и масштабируемость.

Недостатки облачных решений проявляются в потенциально экспоненциальном росте затрат при интенсивном использовании, поскольку модели с оплатой по факту использования становятся дорогостоящими при больших объёмах. Ограниченная конкурентная дифференциация возникает, поскольку конкуренты могут использовать те же готовые решения. Право собственности на данные и модели остаётся за поставщиком, что создаёт проблемы конфиденциальности, безопасности и привязки к поставщику. Ограниченные возможности настройки ограничивают продвинутые эксперименты.

Гибридные облачные модели сочетают преимущества обоих подходов, одновременно устраняя их ограничения. Конфиденциальные рабочие нагрузки ИИ выполняются на физическом оборудовании или в частных кластерах для обеспечения соответствия требованиям, в то время как менее критичные задачи обучения передаются в публичное облако. Стационарные рабочие нагрузки выполняются в частной инфраструктуре, а эластичность публичного облака используется только при необходимости. Суверенитет данных обеспечивается за счёт хранения конфиденциальных данных локально и использования масштабируемости публичного облака там, где это разрешено.

Ускорение ИИ посредством генеративного ИИ, больших языковых моделей и высокопроизводительных вычислительных нагрузок меняет требования к инфраструктуре. Компаниям необходим доступ к кластерам графических процессоров, высокоскоростным сетям и межсоединениям с низкой задержкой, которые неравномерно распределены между поставщиками. В многооблачных средах предприятия выбирают поставщика на основе специализации в области ИИ, например, сервисов TPU от Google или интеграции OpenAI с Azure. В гибридных облачных средах критически важные рабочие нагрузки ИИ выполняются локально, а обучение передается на аутсорсинг в общедоступное облако.

Регуляторное давление усиливается во всем мире. Закон ЕС о цифровой операционной устойчивости, Закон Калифорнии о защите данных (CPRA) и новые требования к суверенитету данных в Азиатско-Тихоокеанском регионе требуют от предприятий прозрачности и контроля над местоположением данных. Мультиоблако обеспечивает географическую гибкость, позволяя хранить данные в юрисдикциях, где это требуется нормативными актами. Гибридное облако обеспечивает гарантию суверенитета, сохраняя конфиденциальные данные локально и используя масштаб публичного облака там, где это разрешено.

Практическая реализация управляемого ИИ-решения в качестве внутренней платформы обычно осуществляется в соответствии со структурированным подходом. Сначала определяются цели и требования, а также проводится подробный анализ целесообразности использования ИИ, способов и областей его применения. Выбор технологий и проектирование архитектуры предполагают использование модульных компонентов, которые можно гибко заменять. Интеграция и подготовка данных формируют основу для высокопроизводительных моделей. Разработка модели и настройка многозадачности (MLOps) обеспечивают непрерывные процессы развертывания и мониторинга.

К преимуществам внутренней платформы ИИ относятся сокращение времени разработки за счет стандартизации и повторного использования, автоматизированные процессы обучения, развертывания и мониторинга, безопасная интеграция в существующие системы с учетом всех требований соответствия, а также полный контроль над данными, моделями и инфраструктурой.

Платформа ИИ как стратегическая инфраструктура

Управляемая внутренняя платформа ИИ как управляемое решение на основе ИИ — это нечто большее, чем просто технологическое решение. Это стратегический сдвиг, имеющий фундаментальные последствия для конкурентоспособности, цифрового суверенитета, организационной гибкости и долгосрочного инновационного потенциала. Данные, полученные из рыночных данных, опыта компаний и изменений в нормативно-правовой базе, сходятся в чёткой картине: компаниям, серьёзно настроенным на внедрение ИИ, необходима целостная стратегия платформы, сочетающая в себе управление, гибкость и создание ценности.

Экономическое обоснование требует дифференцированного подхода. Хотя внешние облачные сервисы обеспечивают низкие барьеры для входа и быстрое экспериментирование, структура затрат резко меняется в пользу внутренних решений по мере масштабирования систем. Совокупную стоимость владения необходимо учитывать на протяжении всего жизненного цикла, включая скрытые расходы, связанные с зависимостью от поставщика, утечкой данных и отсутствием контроля. Организации с интенсивным использованием ИИ и строгими требованиями к соблюдению нормативных требований часто считают локальные или гибридные модели экономически и стратегически оптимальным решением.

Нормативно-правовая база в Европе, включая GDPR и Закон об искусственном интеллекте, делает внутренний корпоративный контроль над системами искусственного интеллекта не только желательным, но и всё более необходимым. Суверенитет данных превращается из приятного в необходимость. Возможность в любой момент продемонстрировать, где обрабатываются данные, кто имеет к ним доступ, как обучались модели и на основании чего принимаются решения, становится обязательным требованием. Внешние службы искусственного интеллекта зачастую не могут удовлетворить эти требования или требуют значительных дополнительных усилий.

Риск привязки к поставщику реален и возрастает с каждой интеграцией с проприетарным решением. Модульная архитектура, открытые стандарты и совместимость должны быть заложены в платформенные стратегии с самого начала. Возможность обмена компонентами, переключения между моделями и перехода на новые технологии гарантирует, что организация не станет заложницей экосистемы поставщика.

Не следует недооценивать организационный аспект. Наличие технологий не гарантирует их эффективного использования автоматически. Развитие навыков, управление изменениями и формирование культуры, основанной на данных, требуют систематических инвестиций. Внутренняя платформа может упростить эти процессы благодаря единообразной среде, стандартизированному обучению и четкому распределению обязанностей.

Динамика рынка показывает, что инвестиции в ИИ растут экспоненциально, и агентный ИИ представляет собой следующий этап эволюции. Компании, которые уже сейчас закладывают основу для масштабируемой, гибкой и безопасной инфраструктуры ИИ, готовятся к грядущей волне автономных систем. Выбор платформы управляемого ИИ — это не решение против инноваций, а скорее решение в пользу устойчивого инновационного потенциала.

В конечном счёте, всё сводится к вопросу контроля. Кто контролирует данные, модели, инфраструктуру и, следовательно, способность создавать ценность с помощью ИИ? Внешняя зависимость может показаться удобной в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе она делегирует основные стратегические компетенции третьим лицам. Внутренняя платформа ИИ как управляемое ИИ-решение — это способ для организаций сохранить контроль над своими данными, своим инновационным потенциалом и, в конечном счёте, своим будущим в условиях всё более ориентированной на ИИ среды и экономики.

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn