Управляемые корпоративные решения на основе ИИ с подходом Blueprint: смена парадигмы в интеграции промышленного ИИ

Когда крупным корпорациям придется научиться отказываться от контроля и при этом экономить миллиарды

Искусственный интеллект больше не разрабатывается в рамках крупномасштабных проектов, а скорее координируется. Управляемые платформы ИИ, подобные описанным здесь, ломают прежнюю логику длительных внедрений и открывают доступ к высоконастраиваемым решениям ИИ, кардинально меняя правила игры для промышленных альянсов, консорциумов и совместных предприятий. В отличие от традиционных проектов ИИ, подход, основанный на чертежах, позволяет создавать готовые к производству решения в течение нескольких недель или дней — без обмена данными, без первоначальных затрат и без технологических компромиссов.

Подходит для:

• Готовая корпоративная платформа искусственного интеллекта: промышленная автоматизация на базе искусственного интеллекта с решением Unframe.AI

Новая валюта промышленной конкурентоспособности: скорость без потери контроля

В экономике, где одна технологическая компания сотрудничает с другой, химическая компания развивается совместно с производителем промышленного оборудования, а ведущие автопроизводители совместно разрабатывают программные стеки, успех больше не определяется размером, а скоростью интеграции. Управляемые платформы ИИ предлагают именно то, что так остро необходимо сложным консорциумным структурам: быстрые, безопасные и масштабируемые реализации ИИ, которые легко интегрируются в гетерогенные ИТ-ландшафты, сохраняя при этом суверенитет данных каждого отдельного партнера.

Вопрос уже не в том, будет ли использоваться ИИ, а в том, насколько быстро компании готовы трансформировать свои инновационные циклы. Для крупномасштабных промышленных проектов это может означать разницу между глобальным успехом и дорогостоящим устареванием.

Искусственный интеллект больше не является обещанием будущего, а стал центральным строительным блоком создания промышленной ценности. Хотя его теоретический потенциал звучит впечатляюще, согласно исследованиям Массачусетского технологического института, шокирующие 95% всех внедрений ИИ на предприятиях терпят неудачу на практике. Причины многочисленны: неудовлетворительное качество данных, плохая интеграция в существующие системы, недостаток опыта и, прежде всего, длительные циклы разработки традиционных ИИ-проектов. В эпоху, когда крупные технологические компании сотрудничают в консорциумах со специалистами по автоматизации или локальными интеграторами, эта проблема ещё больше усугубляется. Неоднородность ИТ-ландшафтов, различные требования к защите данных и сложные структуры управления настолько усложняют внедрение ИИ-решений, что традиционные подходы оказываются на пределе своих возможностей.

Именно здесь на помощь приходят платформы управляемого ИИ. Они предлагают принципиально иной подход: вместо разработки систем ИИ с нуля они предлагают полностью управляемые, гибко настраиваемые решения на базе ИИ, готовые к запуску в эксплуатацию в течение нескольких дней. Ведущий поставщик усовершенствовал этот подход, представив модель Blueprint – процесс, который заменяет традиционные этапы анализа требований, разработки архитектуры программного обеспечения и внедрения автоматизированным процессом генерации. Результатом являются кастомизированные приложения ИИ, которые можно легко интегрировать в существующие ERP-системы, системы управления производством и даже в неструктурированные источники данных.

Актуальность такого подхода становится особенно очевидной при рассмотрении динамики крупномасштабных промышленных проектов. Современные инфраструктурные проекты – будь то строительство электростанций, железнодорожной инфраструктуры или комплексные решения промышленной автоматизации – в настоящее время реализуются практически исключительно в рамках консорциумов, совместных предприятий или альянсов. Например, в марте 2025 года крупная энергетическая технологическая группа получила контракт на 1,6 млрд долларов США на строительство газовых электростанций в Саудовской Аравии в сотрудничестве с международным поставщиком оборудования для электростанций в качестве генерального подрядчика (EPC). Такие структуры необходимы, поскольку отдельные компании редко могут обеспечить все необходимые компетенции и ресурсы. Однако они создают значительные трудности в координации, особенно в вопросах цифровой трансформации и интеграции искусственного интеллекта.

В этом контексте управляемые платформы ИИ открывают совершенно новую форму технологического сотрудничества. Они обеспечивают гибкость, необходимую различным партнерам, не требуя при этом передачи конфиденциальных данных за пределы компании. Они позволяют каждому участнику консорциума получать доступ к одной и той же современной инфраструктуре ИИ, полностью сохраняя при этом суверенитет данных. Кроме того, они снижают инвестиционный риск благодаря моделям ценообразования, основанным на успешности, когда компании платят только после достижения очевидных бизнес-результатов.

В данной статье систематически рассматривается, как управляемые платформы ИИ меняют подходы к использованию ИИ в крупномасштабных промышленных проектах. От исторических истоков концепции ИИ как услуги, её технических механизмов и современных вариантов применения до критических проблем и перспектив развития, дается комплексная картина этой технологии. Особое внимание уделяется конкретным преимуществам альянсов, консорциумов, совместных предприятий и субподрядных структур — именно тех организационных форм, которые доминируют в современной промышленной среде.

От изолированных вычислительных машин к организованному интеллекту: история развития управляемого ИИ

История управляемых платформ ИИ неразрывно связана с развитием облачных вычислений и демократизацией искусственного интеллекта. Их история восходит к началу 2000-х годов, когда ведущие поставщики облачных услуг начали предлагать решения «платформа как услуга». Эти первые платформы впервые позволили разработчикам развертывать приложения без необходимости использования собственной инфраструктуры. Следующим этапом эволюции стала концепция «инфраструктура как услуга», которая позволила клиентам самостоятельно предоставлять виртуальные машины и ресурсы хранения данных.

Но настоящая история ИИ как услуги началась лишь с прорывом в области машинного обучения в 2010-х годах. Период с 2015 по 2018 год стал переломным. В этот период методы глубокого обучения прошли путь от академических экспериментов до инструментов промышленного применения. Значительные улучшения в распознавании речи и изображений впервые сделали ИИ пригодным для массового использования. В то же время объём доступных данных резко увеличился, а инвестиции в ИИ выросли с 80 миллиардов долларов в 2018 году до 280 миллиардов долларов за четыре года.

Крупные поставщики облачных услуг быстро осознали этот потенциал. Ведущие технологические компании начали предлагать специализированные сервисы машинного и глубокого обучения в период с 2016 по 2018 год. Одна из крупных технологических компаний представила в 2018 году собственную языковую модель, которая на тот момент была крупнейшей в своем роде, насчитывая 17 миллиардов параметров. Другая ведущая технологическая компания под руководством своего генерального директора официально объявила о стратегическом переходе к подходу, ориентированному на ИИ, в 2016 году. Эти разработки заложили технологическую основу для того, что позже стало известно как AIaaS.

Период с 2018 по 2020 год характеризовался ростом внедрения и появлением отраслевых решений. Специализированные компании, работающие в сфере искусственного интеллекта как услуги (AIaaS), закрепились, сосредоточившись на отраслевых приложениях. Инструменты AutoML значительно упростили процесс разработки и обучения моделей, позволив даже организациям без глубоких знаний в области науки о данных интегрировать ИИ в свои приложения. Глобальное расширение предложений AIaaS с центрами обработки данных в различных регионах обеспечило минимальную задержку.

Однако реальный сдвиг парадигмы начался в 2020 году с появлением крупных языковых моделей и генеративного ИИ. В мае 2020 года ведущая исследовательская компания в области ИИ опубликовала языковую модель со 175 миллиардами параметров — в десять раз больше, чем у модели крупной технологической компании. Эта модель впервые продемонстрировала, что ИИ способен не только решать специализированные задачи, но и выполнять сложную генерацию текста, написание кода и творческие задачи. Запуск известного приложения для генеративного ИИ в ноябре 2022 года ознаменовал собой прорыв в информировании общественности: всего за два месяца число пользователей приложения достигло 100 миллионов, став самым быстрорастущим потребительским приложением за всю историю.

Однако это развитие создало новые проблемы для промышленных приложений. В то время как возможности моделей ИИ росли экспоненциально, их реализация становилась всё сложнее. Компании столкнулись с выбором между собственными облачными решениями от крупных поставщиков, что несло риск привязки к поставщику, и сложными собственными разработками, требующими значительных инвестиций и специализированного персонала. Показатели успешности оставались тревожно низкими: исследования показывают, что 85% традиционных проектов ИИ терпят неудачу, в то время как показатель успешности собственных разработок составляет всего 33%.

В этой напряженной области, начиная с 2023 года, в качестве третьего варианта появились управляемые платформы ИИ. Эти платформы сочетают масштабируемость и экономичность облачных сервисов с возможностью настройки индивидуальных решений, но лишены типичных недостатков обоих подходов. Пионер в этой области разработал подход Blueprint, который устраняет разрыв между стандартными инструментами ИИ и дорогостоящими индивидуальными разработками. Платформа позволяет создавать индивидуальные решения ИИ за несколько дней, а не месяцев, настраивая модульные компоненты ИИ с помощью оркестрированных спецификаций.

Это развитие отражает фундаментальный сдвиг в восприятии и использовании искусственного интеллекта компаниями. Из изолированных экспериментов в лабораториях по анализу данных ИИ превратился в организованный операционный интеллект, глубоко интегрированный в бизнес-процессы. Акцент сместился с вопроса «Можем ли мы создать ИИ?» на вопрос «Как быстро мы сможем продуктивно использовать ИИ?» – этот сдвиг особенно важен для промышленных консорциумов, где ключевыми факторами являются временные ограничения и снижение рисков.

Строительные блоки интеллекта: техническая архитектура современных управляемых платформ ИИ

Технологическая основа управляемых платформ ИИ принципиально отличается от традиционных подходов к разработке программного обеспечения. В её основе лежит подход «чертежей» – инновационный процесс преобразования бизнес-требований в функциональные решения на основе ИИ. Этот подход исключает традиционные этапы анализа требований, разработки архитектуры и внедрения программного обеспечения, заменяя их автоматизированным процессом генерации на основе предопределённых модульных строительных блоков.

Архитектура такой платформы состоит из четырёх центральных технических компонентов, которые органично взаимодействуют друг с другом. Первый включает расширенные возможности поиска и анализа, которые преобразуют неструктурированные корпоративные данные в структурированную информацию, доступную для поиска. Эта функциональность позволяет промышленным компаниям получать доступ к накопленным за десятилетия знаниям в своей области, которые ранее были скрыты в электронных письмах, отчётах и ​​устаревших системах. Для консорциумов это означает, что разнородные источники данных от различных партнёров могут быть систематически доступны и использованы без необходимости централизованного хранения данных.

Второй блок сосредоточен на автоматизации и агентах искусственного интеллекта. Эти автономные системы выполняют сложные рабочие процессы и принимают проактивные решения на основе данных в режиме реального времени. В промышленной среде эти агенты могут, например, оптимизировать интервалы технического обслуживания, проводить контроль качества или принимать решения по цепочке поставок без вмешательства человека. Это особенно актуально для крупномасштабных проектов в консорциумных структурах, поскольку такие агенты могут действовать за пределами корпоративных границ, сохраняя при этом контроль над принятием критически важных решений совместно с соответствующими партнерами.

Компонент абстракции и обработки данных образует третий технический блок. Платформа преобразует неструктурированный контент, такой как данные датчиков, журналы работы оборудования или производственная документация, в удобные для использования структурированные форматы. Эта возможность особенно актуальна для немецких промышленных компаний, которые часто имеют неоднородные ИТ-ландшафты с различными форматами данных и устаревшими системами. В совместных предприятиях химической компании и производителя оборудования, совместно разрабатывающих технологии дегидрирования, этот блок обеспечивает интеграцию различных источников данных, полученных в ходе разработки химических катализаторов и проектирования технологических установок.

Четвёртый компонент включает функции модернизации, которые преобразуют устаревшие системы в программное обеспечение, разработанное специально для ИИ. Это решает одну из важнейших задач, стоящих перед немецкими промышленными компаниями: интеграцию современных технологий ИИ в существующую производственную среду без внесения существенных изменений в систему. Когда три крупных автопроизводителя сотрудничают над открытыми программными стеками для подключённых автомобилей, эти новые системы должны быть способны взаимодействовать с производственными системами, которым уже несколько десятилетий, — именно здесь вступает в игру компонент модернизации.

Периферийные вычисления играют центральную роль в архитектуре платформы, хотя изначально разрабатывались как облачные решения. Промышленные приложения часто требуют обработки данных в режиме реального времени с задержкой менее миллисекунды. Периферийные вычисления приближают обработку данных к датчикам и производственному оборудованию, позволяя принимать критически важные решения без задержек, связанных с передачей данных по сети. В крупномасштабных проектах, таких как строительство электролизных установок для водорода поставщиком энергии совместно с такими партнерами, как производитель электролизеров и поставщик промышленных услуг, эти периферийные возможности критически важны для управления чувствительными производственными процессами.

Архитектура безопасности основана на принципе нулевого доверия. Данные клиентов никогда не покидают защищённую корпоративную среду, поскольку платформа может быть развернута как в частном облаке, так и локально. Это архитектурное решение особенно актуально для немецких промышленных компаний, которые подчиняются строгим правилам защиты данных и должны защищать конфиденциальные производственные данные. Когда компания оборонно-технологического сектора оказывает логистическую поддержку военным операциям, к данным предъявляются самые высокие требования безопасности, и архитектура нулевого доверия гарантирует их бескомпромиссное соблюдение.

Ещё одна инновационная техническая особенность платформы заключается в её интеграционных возможностях. Она может подключаться практически к любой системе: ERP-системам, системам управления производством, базам данных и даже к неструктурированным источникам данных. Эта универсальная возможность подключения устраняет одно из самых серьёзных препятствий для внедрения традиционных проектов ИИ. Такая гибкость критически важна в консорциумах, где партнёры используют разные ИТ-системы. Когда поставщик услуг электролиза PEM сотрудничает с поставщиком промышленных услуг, их системы должны бесперебойно взаимодействовать — платформа обеспечивает такую ​​совместимость без сложной индивидуальной разработки.

Модульная архитектура также обеспечивает итеративную разработку и непрерывную оптимизацию. Изменения бизнес-требований могут быть немедленно отражены в программном обеспечении посредством корректировки чертежей, без необходимости сложного перепрограммирования. Такая гибкость критически важна для немецких промышленных компаний, работающих на динамичных рынках и нуждающихся в быстром реагировании на меняющиеся требования. В таких альянсах, как альянс между специалистом по клеям и производителем полимеров для экологичных клеев в деревянном строительстве, где технические требования и цели устойчивого развития постоянно меняются, эта гибкость обеспечивает постоянную адаптацию без необходимости новых разработок.

Часто упускаемый из виду, но критически важный аспект — независимость платформы от уровня LLM. В то время как многие приложения ИИ тесно привязаны к конкретной большой языковой модели, архитектура платформ управляемого ИИ обеспечивает гибкое переключение между различными моделями. Это защищает компании от привязки к поставщику и гарантирует им возможность всегда использовать модели, оптимальные для их сценария использования, — важнейшее преимущество на быстро меняющемся рынке, где доминирующие сегодня модели могут уже завтра устареть.

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

Промышленная оркестровка: управляемый ИИ в современной практике консорциумов и альянсов

Промышленная оркестровка: управляемый ИИ в современной практике консорциумов и альянсов – Изображение: Xpert.Digital

Практическая значимость управляемых платформ ИИ особенно очевидна в условиях современных крупномасштабных промышленных проектов. В настоящее время эти проекты практически всегда реализуются в рамках сложных партнерств, принимающих различные организационные формы: консорциумы объединяют несколько компаний для реализации конкретных проектов в юридически связанные проектные сообщества; совместные предприятия создают совместные компании для конкретных рынков или долгосрочного сотрудничества; а субподрядные структуры позволяют крупным поставщикам брать на себя управление проектами и передавать подзадачи на аутсорсинг специализированным партнерам.

Автомобильная промышленность является ярким примером этой новой формы сотрудничества. В июне 2025 года одиннадцать ведущих европейских компаний автомобильной промышленности подписали Меморандум о взаимопонимании для совместной разработки экосистемы программного обеспечения с открытым исходным кодом для подключенных автомобилей. Эта инициатива направлена ​​на разработку недифференцированного программного обеспечения для автомобилей на основе открытого, сертифицируемого программного стека, что ускорит переход к программно-управляемым автомобилям. В чем ее особенность: хотя каждый производитель продолжает разрабатывать собственные пользовательские интерфейсы и информационно-развлекательные системы, они используют общую базовую инфраструктуру.

Управляемые платформы ИИ предлагают ряд ключевых преимуществ для таких созвездий. Во-первых, они обеспечивают быструю разработку прототипов без длительных процессов координации между партнёрами. Каждая компания может протестировать ИИ-решения в течение нескольких дней, которые затем легко интегрируются в общую экосистему. Во-вторых, сохраняется суверенитет данных каждого партнёра: конфиденциальные данные о разработке одного производителя не нужно передавать конкуренту, даже если оба работают на одной и той же ИИ-инфраструктуре. В-третьих, модель ценообразования, основанная на результатах, значительно снижает финансовые риски для партнёров консорциума.

Аналогичная динамика наблюдается в энергетическом секторе. Крупный поставщик энергии совместно с европейскими партнерами разрабатывает в Германии газовые электростанции, работающие на водороде. Поставщик сформировал итало-испанский консорциум для строительства парогазовой электростанции, работающей на водороде, на одной из своих площадок номинальной мощностью около 800 МВт. Договорное соглашение между тремя партнерами включает в качестве первого шага разработку разрешения на строительство электростанции. Параллельно поставщик энергии реализует электролизную установку мощностью 300 МВт для получения «зелёного» водорода на другой площадке. Производитель электролизёров поставляет электролизер мощностью 100 МВт, а поставщик промышленных услуг занимается интеграцией третьего электролизного блока, а также проектированием и установкой вспомогательных систем.

В таких сложных крупномасштабных проектах, где взаимодействуют поставщик энергии, производитель электролизеров и поставщик промышленных услуг, возникают серьёзные проблемы координации. Управляемые платформы ИИ решают эти проблемы, создавая общую цифровую основу, на которой все партнёры могут работать, не жертвуя своей технологической независимостью. Платформа способна интегрировать данные из различных подсистем в режиме реального времени, генерировать предложения по оптимизации и развертывать автономных агентов, работающих за пределами компании, при этом всегда сохраняя суверенитет данных.

Химическая промышленность также демонстрирует, как управляемый ИИ может создавать добавленную стоимость в рамках уже существующих партнерских отношений. Глобальная химическая компания и диверсифицированная промышленная группа подписали соглашение о совместной разработке, направленное на расширение сотрудничества в области разработки запатентованного процесса дегидрирования. Этот процесс позволяет получать пропилен из пропана или изобутилен из изобутана с использованием особо стабильного катализатора. Промышленная группа концентрируется на разработке процесса, а химическая компания – на разработке катализатора. Совместная цель – значительно повысить эффективность процесса с точки зрения потребления ресурсов и энергии за счет целенаправленных усовершенствований катализатора и конструкции установки.

В такой конфигурации управляемые платформы ИИ могут значительно ускорить циклы разработки. Моделирование с использованием ИИ позволит тестировать различные конструкции катализаторов и конфигурации установок в компьютерном режиме до создания дорогостоящих физических прототипов. Модели машинного обучения смогут анализировать технологические данные с пилотных установок и выявлять возможности оптимизации, которые могут быть упущены инженерами-людьми. Автономные агенты смогут взять на себя непрерывный мониторинг и тонкую настройку действующих установок для обеспечения максимальной эффективности.

Для промышленных альянсов особенно важна способность управляемых платформ ИИ интегрировать разнородные источники данных, сохраняя при этом контроль над конфиденциальной информацией. Когда производитель клея и специалист по полимерам сотрудничают в разработке экологичных клеев для деревянного строительства, каждый партнёр вносит свой вклад в виде специфического опыта: специалист по полимерам предоставляет полиуретановые материалы на основе биоатрибутированного сырья, а производитель клея использует их для создания высокоэффективных клеевых решений. Однако соответствующие производственные процессы и химические формулы являются строго конфиденциальной коммерческой тайной. Управляемые платформы ИИ позволяют обучать и использовать модели ИИ на основе этих данных без необходимости обмена исходными данными между партнёрами.

Другим критически важным аспектом современной практики является скорость внедрения. В то время как традиционные проекты с использованием ИИ обычно достигают промышленной готовности за 12–18 месяцев, платформы управляемого ИИ позволяют развернуть их за недели или даже дни. Эта экономия времени имеет огромное значение для консорциумов, где задержки могут быстро привести к росту затрат и штрафным санкциям. Для крупномасштабных проектов, таких как контракт на строительство электростанции в Саудовской Аравии стоимостью 1,6 миллиарда долларов, реализованный крупной энергетической технологической компанией и включающий 25-летнее соглашение на техническое обслуживание, даже небольшое повышение эффективности благодаря предиктивному обслуживанию с использованием ИИ может привести к экономии в миллионы долларов.

Практическое применение также отражается в конкретных успехах клиентов. Глобальный поставщик услуг в сфере недвижимости сообщает, что сотрудничество с платформой значительно улучшило его возможности по получению ценной информации и предоставлению результатов клиентам. Другой клиент смог полностью автоматизировать процесс подготовки коммерческих предложений, сократив время обработки с 24 часов до нескольких секунд. Такой рост эффективности также актуален для промышленных консорциумов, где быстрая подготовка предложений и точный расчет стоимости могут иметь решающее значение для конкурентного преимущества.

Инновации, проверенные на практике: два примера из проектов промышленных консорциумов

Чтобы проиллюстрировать практическую значимость управляемых платформ ИИ для крупномасштабных промышленных проектов, стоит подробно рассмотреть конкретные варианты использования, иллюстрирующие специфические проблемы и подходы к их решению в консорциумных структурах.

Первый вариант использования — это сфера производства экологически чистого водорода, где поставщик технологии электролиза методом протонной мембраны (ПЭМ) и международный поставщик услуг для промышленных установок заключили стратегическое партнерство для разработки эффективных крупномасштабных проектов в Европе. Сотрудничество сосредоточено на крупномасштабных проектах электролиза и объединяет взаимодополняющие возможности обеих компаний: одной как ведущего поставщика технологии электролиза методом протонной мембраны (ПЭМ), а другой — международного поставщика услуг для промышленных установок.

Сложность таких проектов заключается в сложности интерфейсов между основной зоной электролиза, которую обычно покрывает OEM-производитель, и элементами установки, для которых заказчики обычно привлекают поставщика EPC/EPCM или интегратора установки. Партнеры признали, что четко определенные интерфейсы и проработанные, стандартизированные концепции установок представляют значительную добавленную стоимость для всех участвующих сторон. Поэтому основой их сотрудничества является совместная разработка концепций проектов «зеленого» водорода и координация технических и коммерческих взаимосвязей между сторонами.

В этом сценарии управляемая платформа на основе ИИ может выполнять несколько критически важных функций. Во-первых, она может значительно ускорить разработку стандартизированных проектов предприятий, извлекая закономерности из исторических данных проекта и предлагая оптимальные конфигурации. Во-вторых, она может автоматизировать техническую интеграцию между системами двух партнёров, выступая в качестве интеллектуального промежуточного программного обеспечения, преобразующего данные и обменивающегося ими в режиме реального времени. В-третьих, она может непрерывно отслеживать параметры проекта на этапах планирования и реализации, предупреждая о потенциальных проблемах на ранних этапах, прежде чем они приведут к дорогостоящим задержкам.

Особенно важна способность платформы агрегировать знания между проектами без раскрытия конфиденциальных данных. Обе компании работают над неисключительным стратегическим партнерством, что означает возможность параллельного сотрудничества с другими партнерами. Управляемая платформа ИИ может синтезировать информацию из разных проектов и вырабатывать обобщенные передовые практики без необходимости обмена информацией по конкретным проектам между конкурирующими предприятиями. Это обеспечивает непрерывное обучение и совершенствование по всему портфелю проектов, сохраняя при этом коммерческую конфиденциальность.

Ощутимые преимущества очевидны и при масштабировании. Обе компании убеждены, что «зелёный» водород сыграет центральную роль в трансформации энергетического рынка, а совместные подходы между заинтересованными сторонами станут ключом к развитию водородной экономики. Поскольку ожидается, что в ближайшие годы и десятилетия глобальный спрос на «зелёный» водород значительно возрастёт, партнёры видят многообещающий бизнес-потенциал в освоении этого рынка. Благодаря взаимодополняющим навыкам они могут внести значительный вклад в эту трансформацию. Управляемая платформа на базе искусственного интеллекта значительно упростит масштабирование, сделав проверенные шаблоны проектов воспроизводимыми и значительно сократив сроки реализации новых проектов.

Второй вариант использования относится к автомобильной промышленности и касается вышеупомянутой программной инициативы. Одиннадцать ведущих компаний европейской автомобильной промышленности, включая производителей автомобилей и крупных поставщиков, совместно продвигают инициативу с открытым исходным кодом. Цель — разработка недифференцированного программного обеспечения для автомобилей на основе открытого, сертифицируемого программного стека для ускорения перехода к программно-определяемым автомобилям.

Проблема очевидна: каждый из этих производителей обладает сложнейшими IT-системами и производственной инфраструктурой, развивавшейся десятилетиями. В то же время эти компании ведут жёсткую конкуренцию на рынке и должны сохранять свои отличительные особенности. Поэтому альянс разработчиков программного обеспечения намеренно фокусируется на компонентах, которые водители и пассажиры не воспринимают напрямую, таких как аутентификация компонентов автомобиля, взаимодействие между ними, а также взаимодействие с облачными сервисами, пользовательскими интерфейсами и операционными системами более высокого уровня. Пользовательские интерфейсы и информационно-развлекательные системы, специфичные для каждого производителя, по-прежнему будут разрабатываться внутри компании и останутся полностью дифференцированными.

Благодаря сотрудничеству компании надеются снизить затраты на разработку программного обеспечения и сократить сроки поставок новых моделей, чтобы сохранить конкурентоспособность на мировом рынке. Модульная платформа разработана для поддержки автономного вождения и будет доступна другим участникам отрасли к 2026 году. Ожидается, что это позволит сэкономить сотни миллионов долларов на разработке, а выпуск первого серийного автомобиля с этой технологией запланирован на 2030 год.

В этом сложном сценарии управляемая платформа ИИ могла бы служить общей технологической основой, выполняя несколько критически важных функций. Во-первых, она могла бы выступать в качестве центрального уровня оркестровки, координируя интеграцию разрозненных программных компонентов разных партнёров, не требуя от них раскрытия их собственного кода. Платформа могла бы функционировать как интеллектуальное промежуточное программное обеспечение, стандартизируя интерфейсы и обеспечивая совместимость, при этом каждый партнёр использовал бы собственные инструменты и процессы разработки.

Во-вторых, платформа может обеспечить расширенную автоматизацию тестирования. Обеспечение совместимости и надежности с программными стеками, разработанными одиннадцатью различными компаниями, — сложная задача. Агенты ИИ могли бы непрерывно выполнять автоматизированные тесты, выявлять потенциальные несовместимости и даже генерировать предлагаемые решения до того, как проблемы попадут в производственные системы. Это было бы особенно ценно для критически важных для безопасности компонентов, связанных с автономным вождением.

В-третьих, платформа могла бы обеспечить агрегацию знаний между всеми компаниями-партнерами. Если один из партнеров находит конкретное решение технической проблемы, ИИ мог бы абстрагировать этот подход и сделать его доступным для других партнеров, не раскрывая деталей реализации этого решения этим партнером. Это способствовало бы коллективному обучению, сохраняя при этом конкурентные преимущества — баланс, которого, как известно, трудно достичь в консорциумах.

В-четвертых, модели ценообразования на основе производительности для управляемой платформы ИИ могут снизить финансовые риски для партнеров по консорциуму. Вместо крупных первоначальных инвестиций в инфраструктуру ИИ, компании будут платить только за очевидные результаты, такие как сокращение времени разработки, повышение качества кода или ускорение циклов тестирования. Это особенно привлекательно в отрасли, которая в настоящее время испытывает серьезные финансовые трудности из-за электрификации и трансформации программного обеспечения.

Оба варианта использования иллюстрируют общую закономерность: крупномасштабные промышленные проекты в консорциумах требуют баланса между сотрудничеством и конкуренцией, стандартизацией и дифференциацией, скоростью и тщательностью. Управляемые платформы ИИ предоставляют технологическую инфраструктуру для согласования этих противоречивых требований. Они обеспечивают быстрые инновации без потери контроля, совместное использование ресурсов без раскрытия коммерческой тайны и коллективное обучение без снижения конкурентных преимуществ.

Другая сторона медали: риски и противоречия при внедрении управляемого ИИ

Критически важная проблема касается качества данных и управления ими. Управляемые платформы ИИ обещают быть способными обрабатывать неструктурированные и разнородные источники данных. Однако основной принцип остаётся в силе: некачественные данные приводят к неудовлетворительным результатам ИИ. Исследование показывает, что 42% руководителей компаний опасаются, что у них недостаточно собственных данных для эффективного обучения или адаптации моделей ИИ. В консорциумах эта проблема усугубляется фрагментацией данных: релевантная информация распределена между разными партнёрами, хранится в разных форматах и ​​часто недоступна для совместно используемых моделей ИИ.

Проблема усугубляется разрозненностью данных. В корпоративных альянсах существует не только техническая разобщенность внутри отдельных организаций, но и юридические и коммерческие барьеры между партнёрами. Даже если управляемая платформа ИИ технически способна интегрировать различные источники данных, соглашения о конфиденциальности и вопросы конкуренции часто препятствуют необходимому обмену данными. Это подрывает ключевое преимущество ИИ: способность обучаться на больших и разнообразных наборах данных.

Вторая проблемная область касается прозрачности и объяснимости решений ИИ. Многие модели ИИ функционируют как «чёрные ящики», процессы принятия решений в которых сложно понять. Это особенно важно в регулируемых отраслях, таких как энергетика или оборонные технологии, где решения должны быть обоснованными и поддающимися проверке. Когда агент ИИ в консорциумном проекте принимает критически важное решение, например, о корректировке производственных параметров на химическом заводе или перенаправлении потоков энергии на электростанции, все партнёры должны понимать и быть в состоянии осознать, почему было принято это решение.

Европейский закон об искусственном интеллекте (ИИ), который постепенно вступит в силу в августе 2025 года, значительно ужесточает эти требования. Системы ИИ с высоким уровнем риска подлежат строгому документированию и прозрачности. Управляемые платформы ИИ должны гарантировать, что их системы соответствуют этим требованиям, что является сложной задачей, учитывая, что ИИ действует за пределами корпоративных границ и принимает решения, затрагивающие несколько юридически независимых субъектов.

Третий риск связан с безопасностью и поверхностью кибератак. Системы ИИ значительно расширяют поверхность атак компаний. Злонамеренные данные могут манипулировать моделями ИИ и приводить к принятию ошибочных или вредоносных решений. В промышленных консорциумах, где критически важная инфраструктура находится под контролем, такие атаки могут иметь катастрофические последствия. Взломанная система ИИ в проекте электролиза водорода может обойти механизмы безопасности и создать опасные условия эксплуатации.

Проблема усугубляется автономностью агентов ИИ. Когда агенты уполномочены выполнять действия самостоятельно, например, финансовые транзакции, модификацию систем или операционные корректировки, некорректные или ошибочные решения могут иметь далеко идущие последствия ещё до того, как вмешается человеческий контроль. Управляемые платформы ИИ должны внедрять надёжные механизмы ограничения автономности и гарантировать, что критически важные решения требуют одобрения человека.

Четвёртая проблема касается организационной инертности и неприятия. Даже технически сложные решения на основе ИИ часто терпят неудачу из-за недостаточной адаптации пользователями и сопротивления организации. В консорциумах эта проблема усугубляется, поскольку убеждать приходится не только отдельные компании, но и скоординированные партнёрские сети. Если один из партнёров консорциума отвергает решение на основе ИИ или использует его неэффективно, это может повлиять на весь проект.

Культурные различия между организациями усугубляют эту проблему. Немецкая машиностроительная компания, где процесс принятия решений определяется инженерами, имеет принципиально иную культуру, чем гибкий технологический стартап или бюрократически структурированный поставщик энергии. Управляемые платформы ИИ должны адаптироваться к этим разнообразным контекстам — задача, которую часто недооценивают.

Пятый риск касается алгоритмической предвзятости и объективности. Модели ИИ могут наследовать и закреплять предрассудки и искажения, заложенные в их обучающих данных. В промышленных приложениях это может приводить к систематически неоптимальным решениям. Например, если система ИИ для планирования рабочей силы обучается в рамках проекта консорциума, и исторические данные показывают недостаточную представленность определенных групп, ИИ может закреплять и усиливать эту предвзятость.

Наконец, существует фундаментальный вопрос прозрачности затрат и окупаемости инвестиций. Хотя управляемые платформы ИИ рекламируют модели ценообразования, основанные на успехе, часто остаётся неясным, как именно измеряется успех и кто контролирует это измерение. В консорциумах, где затраты обычно распределяются по сложным формулам, распределение выгод, создаваемых ИИ, между отдельными партнёрами может вызывать споры. Если оптимизация с помощью ИИ повышает эффективность совместного процесса на 15%, как эта выгода распределяется между поставщиком технологий, интегратором установки и оператором?

Эти проблемы не означают, что управляемые платформы ИИ непригодны для промышленных консорциумов. Однако они подчёркивают необходимость тщательной комплексной проверки, надёжных договорных гарантий и реалистичных ожиданий. Успешное внедрение требует не только технического совершенства, но и продуманных структур управления, чёткого порядка ответственности и постоянного мониторинга.

Горизонты интеллекта

Будущие разработки в области управляемой экосистемы ИИ – Изображение: Xpert.Digital

Разработка управляемых платформ ИИ только начинается. Несколько общих тенденций указывают на то, что в ближайшие годы экосистема претерпит фундаментальные изменения, которые будут иметь серьёзные последствия для промышленных консорциумов и крупномасштабных проектов.

Наиболее заметной тенденцией является развитие агентного ИИ — автономных цифровых работников, способных выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством человека. Ведущая исследовательская компания прогнозирует, что к 2026 году более 30% новых приложений будут включать встроенных автономных агентов. Эти агенты будут ставить цели, принимать решения, извлекать знания и выполнять задачи практически самостоятельно. Для промышленных консорциумов это может означать, что агенты будут регулярно действовать за пределами организационных границ, например, агент, оптимизирующий цепочку поставок совместного предприятия, автономно взаимодействуя с системами нескольких партнеров.

Международная консалтинговая компания уже внедрила более 50 ИИ-агентов в различные отделы и планирует к концу года увеличить число агентов до более чем 100. Поставщик ИИ-агентов предлагает своим агентам ценообразование, основанное на успешности их работы, заявляя: «Мы получаем оплату только за реальные результаты». Эта модель может стать стандартом для управляемых ИИ-платформ и ещё больше снизить финансовые риски промышленных консорциумов.

Вторая важная тенденция — рост эмоционального интеллекта в системах искусственного интеллекта. Разговорный ИИ интегрирует эмоциональный интеллект для лучшего понимания человеческих эмоций и реагирования на них, улучшая пользовательский опыт. Для промышленных приложений это может означать, что системы искусственного интеллекта не только предлагают технические оптимизации, но и учитывают организационные и человеческие факторы, критически важные для успешного внедрения. ИИ-агент может обнаружить растущее сопротивление предлагаемому изменению процесса в команде консорциума и предложить альтернативные, менее разрушительные подходы.

Третья важная тенденция — суверенитет данных и ИИ, ориентированный на конфиденциальность. По мере того, как организации всё больше инвестируют в генеративный ИИ, растёт осведомлённость о рисках, связанных с конфиденциальностью данных, и о необходимости защиты личной и клиентской информации. Это приведёт к повышенному вниманию к моделям ИИ, ориентированным на конфиденциальность, где обработка данных происходит локально или непосредственно на устройствах пользователей. Одна из крупных технологических и аппаратных компаний выделяется тем, что уделяет первостепенное внимание конфиденциальности данных, и, вероятно, другие производители и разработчики оборудования для ИИ последуют её примеру в 2026 году.

Это особенно актуально для промышленных консорциумов. Возможность обучения моделей ИИ на федеративных данных (когда модель обращается к данным, а не наоборот) могла бы решить фундаментальную проблему обмена данными между партнёрами. Модель ИИ могла бы обучаться на данных химической компании, производителя оборудования и других партнёров, при этом этим компаниям никогда не придётся раскрывать свои исходные данные.

Четвёртая тенденция касается синтетических данных для анализа и моделирования. Помимо генерации текста и изображений, генеративный ИИ всё чаще используется для получения важных данных, необходимых для понимания реального мира, моделирования различных систем и обучения дополнительных алгоритмов. Это позволяет банкам моделировать мошеннические схемы, не подвергая риску реальные данные клиентов, а поставщикам медицинских услуг — моделировать лечение и клинические испытания, не нарушая конфиденциальность пациентов.

В промышленных консорциумах генерация синтетических данных может произвести революцию в разработке и тестировании новых процессов. Партнеры могли бы совместно обучать модели ИИ на синтетических данных, отражающих свойства их реальных систем, не раскрывая при этом конфиденциальную операционную информацию. Это позволило бы совместно разрабатывать инновации, сохраняя при этом коммерческую тайну.

Пятая тенденция — продолжающаяся консолидация и стандартизация рынка искусственного интеллекта как услуги (ИИ как услуги). Ожидается, что мировой рынок ИИ как услуги вырастет с 16,08 млрд долларов США в 2024 году до 105,04 млрд долларов США к 2030 году при среднегодовом темпе роста 36,1%. Одна из маркетинговых компаний прогнозирует рост с 20,26 млрд долларов США в 2025 году до 91,20 млрд долларов США к 2030 году при среднегодовом темпе роста 35,1%.

Такое масштабное расширение рынка, вероятно, приведёт к усилению консолидации, при которой одни платформы займут доминирующее положение, а другие уйдут с рынка. Для промышленных консорциумов это означает необходимость тщательного выбора поставщиков, учитывающего не только текущие возможности, но и долгосрочную жизнеспособность. В то же время, повышение зрелости и стандартизации облегчит интеграцию и потенциально снизит затраты на переключение между платформами.

Шестая ключевая тенденция — отраслевая специализация. Регулируемые отрасли, такие как финансовые услуги, страхование, здравоохранение и производство, лидируют во внедрении ИИ. Эти секторы обладают прочной базой управления и защиты данных, что делает переход на ИИ небольшой, но высокоэффективной инвестицией. Управляемые платформы ИИ будут всё чаще разрабатывать специализированные решения для конкретных отраслей, отражая глубокое понимание их рабочих процессов, проблем и нормативно-правовой среды.

Для промышленных консорциумов это может означать создание платформ, специально адаптированных к потребностям многопартнерских проектов — с интегрированными механизмами управления, системами защиты данных и моделями выставления счетов, учитывающими сложность структур консорциумов.

Седьмая тенденция касается интеграции с новыми технологиями, такими как 5G и Интернет вещей. Будущие возможности кроются в разработке более настраиваемых решений на основе ИИ, улучшенной защите данных и интеграции с такими новыми технологиями, как Интернет вещей и 5G. Для крупномасштабных промышленных проектов, где требуется координация работы тысяч датчиков и исполнительных механизмов в режиме реального времени, такая конвергенция может иметь преобразующее значение. Агенты ИИ смогут напрямую взаимодействовать с периферийными устройствами, принимать решения за миллисекунды и непрерывно обучаться на основе полученных потоков данных.

Наконец, восьмая тенденция указывает на фундаментальный сдвиг в бизнес-моделях разработки программного обеспечения. Интеграция ИИ может открыть новые модели дохода, такие как ценообразование на основе использования и успеха, которые обеспечивают большую гибкость и лучше соответствуют ценности, получаемой клиентами. Поставщик облачной платформы для корпоративных рабочих процессов внедрил как ценообразование на основе использования, так и успеха, позволяя клиентам платить за автоматизированное решение инцидентов или за рабочий процесс на базе ИИ, одновременно привязывая цены к сокращению времени решения заявок и снижению трудозатрат.

Для промышленных консорциумов такие модели могли бы значительно упростить распределение затрат. Вместо сложных предварительных соглашений об инвестициях и распределении рисков партнёры просто платили бы за фактически полученную выгоду, измеряемую экономией рабочего времени, снижением затрат на электроэнергию или повышением производительности. Это позволило бы не только снизить финансовые риски, но и лучше скоординировать стимулы: все партнёры получили бы прямую выгоду от успешного внедрения ИИ.

Эти сходящиеся тенденции указывают на будущее, в котором управляемые платформы ИИ станут незаменимыми связующими звеньями для промышленного взаимодействия. Они будут не только обеспечивать техническую инфраструктуру, но и выступать интеллектуальными посредниками между партнёрами, балансируя между сотрудничеством и конкуренцией, агрегируя знания, не раскрывая секретов, и обеспечивая непрерывное обучение вне зависимости от проекта. Консорциумы, которые заблаговременно предвидят эту эволюцию и инвестируют в развитие соответствующих возможностей, получат значительное конкурентное преимущество.

Систематическая классификация: что означает управляемый ИИ для промышленного сотрудничества

Анализ управляемых платформ ИИ выявляет фундаментальный сдвиг парадигмы в подходах к проектированию и реализации крупномасштабных промышленных проектов. Ключевые выводы можно систематизировать по нескольким направлениям.

Во-первых, эти платформы обеспечивают беспрецедентную скорость интеграции ИИ. В то время как традиционные внедрения занимают от 12 до 18 месяцев и характеризуются 85% ошибок, подходы, основанные на чертежах, позволяют создавать готовые к производству решения в течение нескольких дней или недель. Это преобразует промышленные консорциумы, где задержки напрямую приводят к увеличению затрат и штрафным санкциям по контрактам. Проект энергетической технологической группы в Саудовской Аравии объёмом 1,6 млрд долларов и продолжительностью 25 лет иллюстрирует масштаб, в котором даже незначительное повышение эффективности может иметь значительный финансовый эффект.

Во-вторых, управляемые платформы ИИ решают фундаментальную дилемму суверенности данных в многопартнёрских проектах. Архитектуры с нулевым доверием и возможность локального или частного облачного развертывания позволяют компаниям использовать ИИ, не раскрывая конфиденциальные данные. Это особенно актуально в таких сценариях, как сотрудничество химической компании и производителя оборудования в разработке катализаторов, где каждый партнёр должен защищать конфиденциальные коммерческие тайны, одновременно требуя тесной технической интеграции.

В-третьих, эти платформы демократизируют доступ к передовым возможностям ИИ. Если раньше эффективно использовать ИИ могли только компании с обширными командами специалистов по анализу данных и значительным бюджетом, то управляемые подходы позволяют компаниям среднего размера и специализированным поставщикам получать доступ к ИИ корпоративного уровня. В консорциумах, где крупный генеральный подрядчик обычно работает с множеством более мелких субподрядчиков, это нивелирует технологические дисбалансы и обеспечивает настоящую цифровую интеграцию по всей цепочке поставок.

В-четвертых, модели ценообразования, основанные на успехе, трансформируют структуру рисков инвестиций в ИИ. Вместо высоких первоначальных вложений с неопределенным результатом, компании платят только за очевидный успех бизнеса. Это особенно привлекательно в нынешних экономических условиях, когда промышленные компании испытывают давление маржи, а инвестиционные решения все больше зависят от рентабельности инвестиций. Альянс производителей программного обеспечения для автомобилей четко нацелен на снижение затрат на разработку — управляемые платформы ИИ с моделями, основанными на успехе, могли бы способствовать достижению этой цели.

В-пятых, архитектуры, не зависящие от уровня магистра юриспруденции (LLM), обеспечивают готовность к будущему, что крайне важно на быстро меняющемся рынке. Компании не привязаны к конкретным моделям или поставщикам и могут гибко реагировать на технологические прорывы. Это защищает от участи организаций, которые полагаются на устаревшие технологии и вынуждены проводить дорогостоящую миграцию.

В-шестых, эти платформы решают организационную задачу управления ИИ в консорциумах. Благодаря интегрированным аудиторским журналам, механизмам прозрачности и функциям обеспечения соответствия требованиям, многопартнёрские проекты могут соответствовать всё более строгим нормативным требованиям, таким как Закон ЕС об ИИ, без необходимости создания каждым партнёром отдельных структур управления.

Однако было бы наивно игнорировать выявленные риски и проблемы. Риски привязки к поставщику, проблемы защиты данных и безопасности, проблемы прозрачности и объяснимости, а также сложности организационного внедрения остаются реальными и требуют тщательного решения. Успешное внедрение требует не только технологического совершенства, но и продуманных договорных соглашений, надежных структур управления, постоянного мониторинга и приверженности организационным изменениям со стороны всех партнеров консорциума.

Окончательная оценка должна быть точной. Управляемые платформы ИИ не являются панацеей, автоматически решающей все проблемы промышленной интеграции ИИ. Тем не менее, они представляют собой значительный шаг вперед по сравнению с традиционными подходами и решают многие структурные проблемы, которые способствовали высокой частоте неудач проектов ИИ. Для промышленных консорциумов и крупномасштабных проектов они предлагают прагматичный компромисс между самостоятельными разработками и полной зависимостью от универсальных облачных сервисов.

Стратегическое значение этих платформ, вероятно, продолжит расти в ближайшие годы. Значительный рост рынка с 16 до более чем 100 миллиардов долларов к 2030 году, повышение сложности агентного ИИ и продолжающаяся стандартизация указывают на зрелость экосистемы. Компании, которые получат ранний опыт работы с этими платформами и разовьют соответствующий потенциал, будут иметь все возможности для того, чтобы возглавить следующую волну промышленных инноваций.

Для немецких промышленных компаний, традиционно лидирующих в таких областях, как машиностроение, химическая промышленность и автомобилестроение, управляемые платформы ИИ могут стать ключом к поддержанию глобальной конкурентоспособности в условиях всё более цифровизированного мира. Примеры крупных химических и промышленных корпораций, автопроизводителей и поставщиков энергии с партнёрами показывают, что эти компании уже активно работают над будущим совместных инноваций. Управляемые платформы ИИ могут и должны стать неотъемлемой частью этого будущего – не как замена человеческому опыту и предпринимательскому суждению, а как мощный мультипликатор, принципиально повышающий скорость, точность и масштабируемость совместных инноваций.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn