Ловушка расходов на ИИ: почему 70% расходов остаются незамеченными, как защитить себя и как компании оценивают поставщиков решений на основе ИИ

### 85% всех проектов в области ИИ терпят неудачу: как найти поставщика, который приведет вас к успеху ### Больше, чем просто ChatGPT: почему ваш следующий партнер по ИИ должен действовать автономно ### От шумихи к прибыли: как тщательно оценить рентабельность инвестиций вашего поставщика ИИ

Привязка к поставщику и компания: скрытые риски поставщиков ИИ и как их избежать

Внедрение искусственного интеллекта для компаний — уже не просто опция, а стратегическая необходимость. Хотя 83% руководителей считают ИИ одним из главных приоритетов, ключевой вопрос сместился: теперь речь идёт не о том, использовать ли ИИ, а о том, как найти подходящего партнёра для его использования. Этот выбор гораздо сложнее, чем традиционная закупка программного обеспечения, и может определить долгосрочный успех или неудачу целых бизнес-подразделений.

В отличие от традиционного программного обеспечения, требующего периодических обновлений, системы ИИ — это живые организмы. Они требуют постоянного обслуживания, регулярного переобучения моделей и глубокой интеграции в существующие ИТ-ландшафты. Выбор неправильного поставщика может привести к резкому росту расходов (до 70% общих расходов часто остаются скрытыми), провальным проектам и опасной зависимости от поставщика.

Это руководство поможет вам пройти сложный процесс оценки поставщика. Мы рассмотрим ключевые критерии: от экономической эффективности и скорости внедрения до масштабируемости, безопасности и соответствия требованиям. Узнайте, как обеспечить ощутимую окупаемость инвестиций, какие подводные камни таятся при интеграции и почему человеческий контроль так важен. Будьте готовы отделить зерна от плевел и принять взвешенное решение, ориентированное на будущее вашего бизнеса.

Почему оценка поставщиков решений на основе ИИ является стратегической необходимостью?

Оценка поставщиков решений на основе ИИ стала критически важной задачей для бизнеса. 83% компаний считают ИИ одним из главных приоритетов, а 77% уже активно его используют, поэтому вопрос уже не в том, стоит ли компаниям внедрять ИИ, а в том, как выбрать подходящего поставщика. Это стратегическое решение влияет не только на технические характеристики, но и на безопасность, соответствие требованиям, экономическую эффективность и долгосрочные бизнес-результаты.

Выбор поставщика решений на основе ИИ принципиально отличается от традиционных технологических решений. Системы ИИ требуют постоянного обслуживания, регулярного переобучения моделей и сложной интеграции в существующие системы. В то время как традиционное программное обеспечение может обходиться периодическими обновлениями, ИИ требует постоянного внимания и адаптации к меняющимся данным и бизнес-требованиям.

Каковы наиболее важные критерии оценки поставщиков решений в области ИИ?

Эффективность затрат как основной фактор

Как компании рассчитывают добиться экономической эффективности от поставщиков ИИ? Вопросы стоимости выходят далеко за рамки очевидных лицензионных сборов. Скрытые затраты могут быстро возникнуть из-за постоянной оптимизации моделей, модернизации инфраструктуры, привязки к поставщику и необходимости привлечения специалистов. Системный анализ показывает, что видимые затраты часто составляют лишь 30% от общих расходов на внедрение ИИ, а 70% остаются скрытыми.

Реальные затраты включают подготовку и очистку данных, которые часто недооцениваются. Организациям необходимо выделять время и ресурсы на подготовку данных для ИИ, включая классификацию данных, управление ими и постоянный контроль качества. Этот этап подготовки может занять месяцы и потребовать значительных человеческих ресурсов.

Расходы на инфраструктуру — ещё один критически важный фактор. Рабочие нагрузки ИИ предъявляют высокие требования к вычислительным, сетевым и хранилищным ресурсам, которые ИТ-отделы зачастую не учитывают. Фактическое влияние на инфраструктуру часто превышает первоначальные оценки в три-четыре раза, особенно когда успешные приложения ИИ быстро масштабируются на другие сферы бизнеса.

Скорость внедрения

Почему скорость внедрения так важна для решений на основе ИИ? Скорость внедрения ИИ определяется быстрым развитием технологий и динамикой рынка. Компании, которым требуются месяцы на интеграцию и адаптацию, рискуют потерять конкурентные преимущества. Успешные поставщики предлагают ускоренную поставку и итеративные улучшения.

Оценка скорости внедрения требует конкретных вопросов о времени интеграции с существующей инфраструктурой и четко определенных этапах проекта. Компаниям следует отдавать приоритет платформам, которые оптимизируют процесс развертывания и предлагают готовые коннекторы для широко используемых корпоративных приложений.

Современные поставщики ИИ используют подходы, основанные на шаблонах, которые обеспечивают сверхбыструю настройку под конкретные требования и цели. Эта методология исключает дорогостоящее и трудоемкое обучение моделей и позволяет создавать готовые решения.

Адаптивность и интеграция

Как компании оценивают интеграционные возможности поставщиков ИИ? Сложность корпоративных технологических стеков требует решений с бесшовной интеграцией. Системы ИИ должны адаптироваться к существующей среде, а не наоборот. Для этого требуются поставщики, способные работать с конкретными источниками данных и API, уделяя особое внимание гибкости.

В ходе оценки необходимо изучить конкретные возможности интеграции поставщика, включая готовые коннекторы для часто используемых корпоративных приложений и возможность реализации индивидуальных интеграций. Компаниям следует запросить информацию об опыте миграции и преобразования данных и убедиться в сохранении целостности и согласованности данных на протяжении всего процесса интеграции.

Устаревшие системы создают особые проблемы, поскольку они часто не предназначены для современных моделей искусственного интеллекта, больших наборов данных или облачной обработки. Специализированные поставщики решают эти проблемы с помощью промежуточного программного обеспечения (например, мостов), API-обёрток и постепенной модернизации компонентов, а не полной перестройки системы.

Доказанная рентабельность инвестиций

Как поставщики решений для ИИ демонстрируют измеримые бизнес-результаты? Учитывая, что 48,5% корпоративных инициатив в области ИИ реализуются на самом высоком уровне, демонстрация чёткой окупаемости инвестиций стала критически важной. Компании ищут поставщиков с проверенной репутацией, подтверждённой убедительными примерами, отзывами и количественными показателями.

Оценка рентабельности инвестиций в проекты ИИ представляет собой уникальную задачу, выходящую за рамки традиционных инвестиций в ИТ. Хотя базовая формула рентабельности инвестиций остаётся прежней: (рентабельность инвестиций – стоимость инвестиций) / стоимость инвестиций × 100%, компоненты проектов ИИ сложнее определить и измерить.

Ключевым аспектом оценки является количественная оценка преимуществ ИИ. Прямую экономию средств за счёт автоматизации измерить относительно легко, но косвенные выгоды оценить сложнее. К ним относятся повышение качества решений, рост удовлетворённости клиентов, ускорение вывода продукции на рынок и рост инноваций.

Масштабируемость

Что именно означает масштабируемость для решений на основе ИИ? Масштабируемость систем ИИ выходит за рамки просто технических возможностей и подразумевает гибкость, позволяющую адаптироваться к меняющимся потребностям и бизнес-приоритетам. Компаниям необходимо не ограничиваться сиюминутными потребностями, а оценивать долгосрочную жизнеспособность решения.

Оценка требует изучения инфраструктуры поставщика на предмет облачных технологий или распределённых систем, предназначенных для растущих рабочих нагрузок. Особую сложность представляет дрейф моделей, поскольку производительность снижается со временем из-за изменения реальных моделей данных, что требует постоянного мониторинга и переобучения.

Успешное масштабирование также подразумевает возможность поддержки растущего числа пользователей, источников данных и вариантов использования. Компаниям следует оценить, может ли решение стать узким местом по мере роста организации.

Безопасность и соответствие требованиям

Каким требованиям безопасности должны соответствовать поставщики ИИ? Данные — самый ценный актив компании и должны быть соответствующим образом защищены. Надёжные меры безопасности и строгое соблюдение нормативных требований крайне важны, поскольку передача конфиденциальных данных публичным магистрам управления знаниями (LLM) или другим системам за пределами безопасного периметра представляет значительный риск.

Оценка безопасности должна включать в себя комплексный анализ политик и процедур безопасности поставщика услуг. Компаниям необходимо уточнить, проводятся ли регулярные аудиты безопасности и тесты на проникновение, какой подход применяется к шифрованию данных и контролю доступа, а также обеспечивается ли соблюдение отраслевых норм, таких как HIPAA, GDPR или CCPA.

Современные нормативные акты, такие как Закон ЕС об искусственном интеллекте, устанавливают требования к соблюдению требований к системам искусственного интеллекта, особенно к тем, которые относятся к категории высокого риска. Эти правила требуют прозрачности, подотчётности и защиты данных для поставщиков услуг искусственного интеллекта и постоянно развиваются.

Управляемая платформа ИИ — Изображение: Xpert.Digital

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

Как развивается рынок поставщиков ИИ-решений?

Текущая динамика рынка

Как изменится ситуация с поставщиками ИИ в 2025 году? Рынок ИИ переживает фундаментальный переход от экспериментального к продуктивному использованию. Бюджеты на инновации сейчас составляют всего 7% расходов на программы магистратуры по управлению правами (LLM), что на квартал меньше, чем в прошлом году. Компании всё чаще финансируют модели и приложения ИИ через центральные бюджеты ИТ-отделов и бизнес-подразделений, что отражает тот факт, что генеративный ИИ уже не является экспериментальным, а играет важнейшую роль в бизнес-процессах.

Бюджеты программ магистратуры (LLM) превысили и без того высокие ожидания компаний, и ожидается, что в следующем году средний рост составит примерно 75%. Одна из крупных технологических компаний отметила: «До сих пор мы концентрировались преимущественно на внутренних сценариях использования, но в этом году мы переключаемся на клиентоориентированный генеративный ИИ, расходы на который будут значительно выше».

Технологические разработки

Какие технологические тренды определяют ландшафт поставщиков решений для искусственного интеллекта? Скорость изменений станет определяющей тенденцией 2025 года. Выпуск моделей ускоряется, возможности меняются ежемесячно, а то, что считается передовым, постоянно пересматривается. Стремительное развитие инноваций создаёт пробелы в знаниях для руководителей компаний, что может быстро привести к конкурентным недостаткам.

Акцент смещается на автономных ИИ-агентов. Хотя многие компании уже используют генеративный ИИ в основных системах, сейчас акцент делается на агентном ИИ — моделях, предназначенных для выполнения действий, а не только для генерации контента. Согласно недавнему опросу, 78% руководителей считают, что в ближайшие три-пять лет цифровые экосистемы должны быть разработаны для ИИ-агентов в той же степени, что и для людей.

Синтетические данные становятся стратегическим преимуществом. Поскольку высококачественные, разнообразные и этично используемые данные становится всё сложнее найти, а их обработка — всё дороже, поставщики разрабатывают методы создания синтетических наборов данных, имитирующих реалистичные закономерности. Исследования подтверждают, что при правильном применении синтетические наборы данных могут быть использованы для крупномасштабного обучения.

Каковы наилучшие практики выбора поставщиков?

Структурированная система оценки

Как компаниям следует структурировать процесс выбора поставщика ИИ? Методичный подход требует чётких критериев оценки, основанных на бизнес-целях. Этот подход включает в себя определение критериев оценки, оценку возможностей поставщика, оценку вариантов и переговоры по контракту, которые обычно занимают от 3 до 6 недель в зависимости от сложности решения.

Критерии оценки должны быть ориентированы на масштабируемость, соответствие требованиям и производительность. Структурированные механизмы принятия решений улучшают объективное сравнение поставщиков, а переговоры по контракту должны охватывать вопросы безопасности данных и гарантии производительности. Консультации с заинтересованными сторонами перед принятием окончательных решений крайне важны.

Система комплексной оценки поставщиков, состоящая из 13 категорий, охватывает критически важные для бизнеса области. Эти категории включают техническую оценку, оценку безопасности, проверку соответствия и операционную оценку. Для каждой категории следует разработать отдельные контрольные списки для обеспечения единообразия и объективности оценок.

Предварительная подготовка к оценке

Какие подготовительные шаги необходимо выполнить перед выбором поставщика? Первым шагом является формирование команды оценки с чётким распределением ролей. В состав команды должны входить специалисты по закупкам, ИТ-директора и бизнес-менеджеры, обладающие базовыми знаниями в области технологий искусственного интеллекта и концепций закупок.

Определение требований и вариантов использования следует за формированием команды. Компании должны чётко определить, в каких областях ИИ может принести пользу, например, в обслуживании клиентов, аналитике данных или автоматизации процессов. Эти чёткие цели определяют выбор поставщика, чьи решения соответствуют бизнес-целям.

Оценка текущей технологической инфраструктуры позволяет определить, способна ли она поддерживать интеграцию решений на базе ИИ. Некоторые поставщики предлагают комплексные решения, в то время как другие фокусируются на отдельных аспектах разработки ИИ.

Подход «Человек в контуре управления»

Почему человеческий контроль критически важен для решений на основе ИИ? Даже самые продвинутые системы ИИ требуют человеческого контроля. Подход «человек в контуре» (HITL) подразумевает непосредственное участие людей в процессе принятия решений ИИ, особенно в приложениях с высоким уровнем риска.

Речь идёт не о микроменеджменте технологий, а скорее о создании критических контрольных точек для проверки, валидации и вмешательства. При оценке поставщиков компаниям следует задаться вопросом, как их системы поддерживают это. Такой подход гарантирует, что команды сохраняют за собой право окончательного решения, снижает риск критических ошибок и укрепляет внутреннее доверие к внедряемой технологии.

Прозрачность и подотчетность

Как поставщики ИИ обеспечивают прозрачность? Истинная прозрачность со стороны поставщика подразумевает чёткую и понятную информацию о том, как работает его модель ИИ. Карточки моделей могут стать эффективным инструментом для этого, требуя от поставщиков достаточно подробного объяснения назначения, ограничений, рисков и производительности ИИ.

Компании должны требовать этой ясности и сделать подотчётность одним из основных компонентов своих критериев закупок. Это включает в себя информацию о том, как поставщики управляют рисками, отслеживают эффективность моделей и объясняют результаты работы своих систем. Необходимо обеспечить возможности детального анализа и составления отчётов.

Какие проблемы возникают при выборе поставщика ИИ?

Управление рисками

Какие конкретные риски необходимо учитывать при работе с поставщиками ИИ? Управление рисками поставщиков ИИ критически важно, поскольку 85% проектов ИИ не достигают своих целей. Компании сталкиваются с такими проблемами, как утечки данных, предвзятые модели и нарушения нормативных требований. К этим рискам относятся защита данных, безопасность моделей, соответствие требованиям и привязка к поставщику.

Структурированная система управления рисками поставщиков ИИ снижает количество инцидентов на 35% и обеспечивает соблюдение требований. Категоризация рисков должна включать критический, высокий, средний и низкий уровень в зависимости от конфиденциальности данных и эксплуатационной важности. Критически важные системы, управляющие конфиденциальными данными или влияющие на основные операции, требуют ежемесячных аудитов и постоянного мониторинга.

Избежание привязки к поставщику

Как компаниям избежать привязки к поставщику решений на базе ИИ? Привязка к поставщику представляет значительный риск, особенно для специализированных приложений ИИ. Компаниям следует оценивать поставщиков, поддерживающих открытые стандарты и обеспечивающих миграцию данных. Контракты должны включать чёткие условия выхода из договора и обеспечивать переносимость данных.

Оценка должна учитывать долгосрочную стабильность поставщика, включая его финансовое положение, рыночную позицию и стратегический план развития. Диверсификация за счёт нескольких поставщиков может снизить риски, но требует более сложной интеграции и управления.

Соблюдение нормативных требований

Каким нормативным требованиям должны соответствовать поставщики ИИ? Нормативно-правовая база постоянно меняется: по всему миру появляются новые правила в области ИИ и защиты данных. Компаниям необходимо понимать, как географическое присутствие и конкретные области применения их систем ИИ могут повлиять на их нормативные обязательства.

Ключевые нормативные акты включают Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе, который устанавливает строгие правила сбора, обработки данных и получения согласия пользователей. Закон ЕС об искусственном интеллекте устанавливает требования к системам искусственного интеллекта, особенно к тем, которые относятся к категории высокого риска, и требует прозрачности, подотчётности и защиты данных.

Как развиваются модели ценообразования для поставщиков ИИ?

Ценообразование на основе результатов

Каковы преимущества моделей ценообразования, основанных на результатах, для решений на базе ИИ? Модели ценообразования, основанные на результатах, представляют собой революционное развитие в индустрии ИИ. Эти модели напрямую связывают успех поставщика с бизнес-результатами клиента, снижая риски для покупателя и создавая стимулы для достижения оптимальных результатов.

Компании могут оценить полностью действующие решения на базе ИИ, прежде чем принять решение о их внедрении. Эта методология устраняет традиционный риск, связанный с приобретением технологий, и позволяет компаниям оценить истинную ценность бизнеса до значительных инвестиций.

Прозрачность ценообразования становится конкурентным преимуществом, поскольку скрытые затраты на ИИ наконец-то становятся очевидными. Традиционные модели ценообразования часто скрывают истинные затраты на внедрение ИИ, включая текущее обслуживание, переобучение моделей и модернизацию инфраструктуры.

Общая стоимость владения

Как компании рассчитывают совокупную стоимость владения (TCO) для решений на базе ИИ? Расчет совокупной стоимости владения (TCO) для решений на базе ИИ требует комплексного учета всех сопутствующих расходов. К ним относятся лицензионные сборы, затраты на внедрение и текущие расходы, включая ресурсы, необходимые для обучения моделей ИИ и управления организационными изменениями.

Расходы на инфраструктуру могут быстро расти и требуют тщательного планирования. Рабочие нагрузки ИИ предъявляют более высокие требования к вычислительным, хранилищным и сетевым ресурсам, чем стандартные ИТ-системы. ИТ-отделы часто недооценивают необходимую мощность, что может привести к непредвиденным расходам при масштабировании инфраструктуры.

Временной фактор представляет собой ещё одну проблему. Проекты ИИ часто имеют долгосрочные последствия, охватывающие несколько лет. Например, компания инвестирует 50 000 евро в систему обслуживания клиентов на базе ИИ и ежегодно экономит 72 000 евро на расходах на персонал, обеспечивая рентабельность инвестиций в размере 44%. Однако соотношение затрат и выгод может меняться со временем из-за дрейфа модели, изменения бизнес-требований или развития технологий.

Планирование бюджета и распределение ресурсов

Какие тенденции в бюджетах инвестиций в ИИ наблюдаются? Бюджеты на ИИ превзошли и без того высокие ожидания компаний: руководители ожидают среднего роста примерно на 75% в следующем году. Этот рост расходов отчасти обусловлен тем, что компании находят более актуальные внутренние сценарии использования и всё более активно внедряют ИИ среди сотрудников.

92% опрошенных руководителей ожидают увеличения расходов на ИИ в течение следующих трёх лет, причём 55% ожидают инвестиций в объём более 500 000 долларов США. Эти инвестиции всё больше ориентированы на клиентоориентированные сценарии использования, которые потенциально могут привести к экспоненциальному росту расходов.

Какие будущие тенденции будут определять ландшафт поставщиков ИИ?

Автономные агенты ИИ

Как автономные ИИ-агенты меняют рынок поставщиков? Тенденция к использованию автономных ИИ-агентов представляет собой следующий этап в развитии внедрения ИИ. Эти системы предназначены для выполнения действий, а не только для генерации контента. Они могут запускать рабочие процессы, взаимодействовать с программным обеспечением и выполнять задачи с минимальным участием человека.

Интеграция в качестве оператора позволяет ИИ автоматизировать более сложные бизнес-процессы. Компаниям приходится перестраивать свои цифровые экосистемы для поддержки как людей, так и агентов ИИ, что предъявляет новые требования к поставщикам.

Синтетические данные и обучение модели

Какую роль играют синтетические данные в развитии поставщиков услуг? Синтетические данные становятся стратегическим преимуществом, поскольку высококачественные, разнообразные и этически приемлемые наборы данных становится всё сложнее найти. Вместо сбора данных из интернета модели генерируют синтетические данные для имитации реалистичных моделей.

Исследование проекта Microsoft SynthLLM подтверждает, что синтетические наборы данных могут поддерживать масштабное обучение при правильном использовании. Результаты показывают, что синтетические наборы данных можно настроить для достижения предсказуемой эффективности, и что для эффективного обучения более крупных моделей требуется меньше данных.

Специализация и отраслевые решения

Как развиваются специализированные поставщики услуг ИИ? Лучшие поставщики ИИ понимают, что у каждой компании свои уникальные потребности. Они предлагают специализированные услуги, адаптированные к требованиям организации, для достижения оптимальных результатов в конкретных отраслях.

Отраслевой опыт и знание предметной области становятся критически важными факторами, определяющими преимущества. Поставщики, уже разрабатывающие индивидуальные решения на основе ИИ для компаний в конкретных отраслях, понимают нюансы, связанные с уникальными задачами, нормативными требованиями, динамикой рынка и предпочтениями клиентов.

Переход к мониторингу и принятию решений в режиме реального времени становится всё более важным. Возможности потоковой обработки критически важны для мгновенного принятия решений на основе данных. Поставщики, отправляющие отчёты в режиме реального времени, позволяют компаниям немедленно реагировать на изменения в работе, улучшая функциональность и обеспечивая принятие обоснованных решений, способствующих повышению эффективности работы.

Успешный выбор поставщика ИИ-решений требует систематической оценки, которая выходит за рамки технических возможностей и охватывает бизнес-стратегию, управление рисками и создание долгосрочной ценности. Компании, внедряющие структурированные системы оценки, уделяющие первостепенное внимание прозрачности и обеспечивающие непрерывный мониторинг, позиционируют себя как компании, стремящиеся к устойчивому успеху в быстро меняющемся мире ИИ.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus