Эксперты в области ИИ на грани исчезновения? Почему интеллектуальные платформы ИИ теперь заменяют человека-мост.

Трансформация архитектуры корпоративного ИИ: от парадигмы человеческого соответствия к интеллектуальной интеграции контекста

Долгое время внедрение искусственного интеллекта в бизнес-среду ассоциировалось с индивидуальными, трудоёмкими проектами. Когда сложное программное обеспечение сталкивалось с ещё более сложной бизнес-реальностью, проверенным решением было привлечение большего количества человеческих ресурсов. В этой ключевой роли преуспели так называемые инженеры передового развертывания – высокоспециализированные гибриды разработчика, консультанта и менеджера по продукту, которые служили гибким связующим звеном между жёсткими технологиями и уникальными требованиями каждого клиента. Они переводили, адаптировали и создавали сложные индивидуальные решения там, где стандартные продукты не справлялись. Эта модель стала золотым стандартом и позволила реализовать новаторские проекты цифровизации.

Однако эта парадигма, основанная на человеческом посредничестве, достигает своих фундаментальных пределов. Благодаря экспоненциальному развитию технологий искусственного интеллекта, появляется новое поколение платформ, которое кардинально меняет правила игры. Вместо того, чтобы полагаться на ручной перевод, выполняемый дорогостоящими специалистами, эти интеллектуальные системы способны напрямую интерпретировать и интегрировать бизнес-контекст — от структур данных и бизнес-процессов до правил управления. Этот сдвиг знаменует собой поворотный момент и бросает вызов не только роли человека-интегратора, но и устоявшимся бизнес-моделям и инвестиционным стратегиям.

В этой статье анализируется этот глубокий переход от архитектуры искусственного интеллекта, зависящей от человека, к архитектуре, ориентированной на платформу. В ней рассматриваются структурные недостатки ручного подхода в эпоху масштабируемости и демонстрируется, как контекстно-зависимые платформы, благодаря машиночитаемой семантике и автоматизированным циклам обучения, создают значительные экономические и эксплуатационные преимущества. Этот сдвиг меняет представление о том, как компании будут создавать ценность, расти и сохранять конкурентоспособность во всё более автоматизированном мире.

Почему интеллектуальные платформы меняют роль отдельного системного интегратора

Классическим ответом на сопротивление при внедрении корпоративных проектов ИИ было найм дополнительного персонала. Инженеры прямого развертывания долгое время заполняли этот пробел, выступая гибким связующим звеном между технологиями и реальными бизнес-приложениями. Они трансформировали техническую сложность в индивидуальные решения и обеспечивали функциональность систем, изначально не предназначенных для совместной работы. Долгое время этот подход был стандартной моделью для внедрения общекорпоративных проектов цифровизации. Однако по мере экспоненциального развития искусственного интеллекта менялись и фундаментальные требования бизнеса. Способность современных платформ ИИ напрямую интерпретировать бизнес-контекст, не прибегая к обширной ручной интеграции, знаменует собой поворотный момент в том, как организации строят и масштабируют свою ИТ-инфраструктуру.

Это развитие не только бросает вызов бизнес-моделям системных интеграторов, но и поднимает более глубокие вопросы об экономической эффективности ручной настройки, масштабируемости процессов обучения и долгосрочной окупаемости инвестиций. Ключевые технологические преобразования, происходящие в настоящее время в сфере корпоративного ИИ, указывают на необходимость переосмысления организациями своих стратегий в отношении кадровых ресурсов, архитектурных решений и бизнес-моделей.

Подходит для:

• Инженеры передового развертывания и ИИ: меняющаяся роль от ручной корректировки к стратегическому консультированию

Объем функций и оперативная реальность системно-интегративного подхода

Инженер прямого развертывания (Forward Deployed Engineer) — это, по сути, гибрид инженера, консультанта и эксперта по продукту, чья миссия заключается в непосредственном погружении в среду клиента и предоставлении высокоспециализированных решений, которые стандартные команды по продукту зачастую не могут обеспечить. Эта роль отличается от роли традиционного разработчика программного обеспечения или системного администратора, а представляет собой специализированную функциональную категорию, которая успешно работает в средах с высокой сложностью и специфическими требованиями.

Типичные обязанности инженера по передовому развертыванию охватывают различные аспекты корпоративной интеграции. Они тесно сотрудничают с командами клиентов, чтобы понять их бизнес-процессы, рабочие процессы и институциональные особенности. Эта работа выходит за рамки поверхностного изучения документации и требует глубоких, неявных знаний о том, как люди фактически работают в организационных структурах. Инженер по передовому развертыванию разрабатывает индивидуальные интеграционные решения, конвейеры данных и инфраструктурные решения, специально адаптированные к потребностям каждой организации клиента. Эта деятельность выходит далеко за рамки предопределенных конфигураций и часто требует инновационных подходов к решению проблем, которые ранее не встречались в подобной форме.

Основное внимание уделяется предоставлению конкретных возможностей для одной организации или даже одного отдела, а не разработке универсальных решений, которые можно легко перенести на других клиентов. Это приводит к высокоперсонализированному подходу, где каждая реализация имеет свои уникальные характеристики. По сути, инженеры прямого развертывания выступают в роли посредников между командой разработчиков продукта и реальными потребностями клиента. Эта посредническая роль оказалась особенно ценной в критически важных областях, где интеграция сложна, каждое развертывание уникально, а стоимость сбоя может быть существенной.

Рост принципа ручной интеграции на ранних этапах развития бизнес-ландшафта ИИ

Чтобы понять, почему модель «Forward Deployed Engineer» стала центральным элементом на ранних этапах развития корпоративных ИИ-инициатив, необходимо рассмотреть технологический ландшафт на этих начальных этапах. На ранних этапах разработки корпоративного ИИ доступные продукты часто не обладали достаточной гибкостью и адаптивностью к разнообразию существующих корпоративных сред. Существующие системы часто были негибкими, ориентированными на конкретные сценарии использования и неспособными эффективно справляться с неоднородностью реальных корпоративных ландшафтов.

Инженеры передового развертывания помогали организациям преодолевать эти ограничения, адаптируя программное обеспечение к каждому конкретному развертыванию. Эта поддержка была особенно ценна в ситуациях, когда системам требовалось взаимодействие с устаревшими хранилищами данных, ручными процессами, развивавшимися десятилетиями, или средами с строгими требованиями к соблюдению нормативных требований. Опыт этих инженеров был незаменим, когда речь шла о подключении современных систем искусственного интеллекта к устаревшим технологическим уровням, которые зачастую разрабатывались с использованием совершенно иных парадигм.

Инженеры прямого развертывания стали естественной стратегией решения в ситуациях, когда продукты требовали обширной кастомизации. Данные клиентов часто были фрагментированы и разбросаны по нескольким устаревшим системам, не предназначенным для современной интеграции данных. Сложные конвейеры данных приходилось проектировать и внедрять вручную, поскольку автоматизированных решений, учитывающих специфику каждой клиентской системы, не хватало. Для реализации коммерческой ценности требовалось глубокое понимание контекста организации клиента, ее рынков, конкурентов и стратегических целей.

В течение длительного времени этот подход оказался весьма успешным, особенно в период, когда внедрения происходили нечасто, а объёмы бизнеса по клиентским контрактам были огромными. Крупные финансовые учреждения платили миллионы за индивидуальные решения, отвечающие их уникальным операционным требованиям. Промышленные гиганты, стремясь защитить собственные производственные процессы, были готовы вкладывать значительные средства в индивидуальные интеграционные решения. В этом контексте привлечение инженеров передового базирования было не только разумным, но и зачастую обязательным условием для успеха корпоративных сделок.

Структурные ограничения принципа ручной интеграции в эпоху требований масштабируемости

Однако бизнес-ландшафт в сфере корпоративного ИИ радикально изменился. Современные платформы ИИ начинают анализировать и понимать контекст напрямую, улавливая смысл, структуру и взаимосвязи в наборах данных без необходимости ручного перевода. В этой новой технологической среде модель доставки с большим количеством FDE сталкивается с фундаментальными проблемами, которые невозможно решить просто за счёт улучшения подбора персонала или обучения.

Первый критический предел наступает, когда изменчивость данных и сложность модели превышают уровень человеческой интеграции, сохраняющий масштабируемость. Инженеры прямого развертывания поразительно эффективны, когда вариативность заложена в рабочих процессах, то есть когда различия между разными клиентами заключаются, главным образом, в том, как люди организуют свою работу. Однако системы искусственного интеллекта вносят изменчивость на нескольких уровнях, которые выходят далеко за рамки различий в организационных процессах. Существует изменчивость самих исходных данных, статистических свойств этих данных, уровней значимости различных элементов данных, частоты обновления данных, а также качества и согласованности этих данных с течением времени. Существует изменчивость моделей, используемых для обработки этих данных, гиперпараметров этих моделей, требований к точности моделей и критериев оценки их эффективности.

Требования к управлению вносят свой собственный уровень изменчивости. В разных юрисдикциях действуют разные законы о защите данных. В разных отраслях действуют разные требования к соблюдению требований. В отдельных организациях существуют собственные внутренние структуры управления, которые ограничивают доверие к автоматизированным системам принятия решений. Управление этой сложностью исключительно посредством человеческой интеграции не масштабируется. Чтобы идти в ногу со временем, необходимы автоматизированные, контекстно-зависимые уровни данных и моделей.

Вторая критическая граница заключается в динамике цикла обучения, возникающей между автоматизированной и ручной передачей знаний. Системы искусственного интеллекта совершенствуются благодаря непрерывным циклам обратной связи. Чем быстрее эти системы могут собирать обратную связь, переобучать модели и внедрять обновлённые версии в производство, тем быстрее они достигают реальной бизнес-ценности. Когда между продуктовой системой и клиентским контекстом находятся люди-посредники, эти циклы обратной связи значительно замедляются. Автоматизированные конвейеры обучения позволяют продуктам развиваться быстрее и с большей точностью. Телеметрические данные из продуктовой системы можно непрерывно комбинировать с клиентской контекстной информацией для получения аналитических данных, которые улучшают весь продуктовый портфель.

В модели FDE, реализуемой вручную, обратная связь часто носит эпизодический и отрывочный характер. Инженер, работающий на передовой, сообщает после нескольких месяцев работы на объекте, что у клиентов возникли проблемы с решением X, что приводит к необходимости спонтанной корректировки. Эта информация не собирается систематически, не объединяется с проблемами других клиентов и не канонизируется в процессе разработки продукта. Цикл обучения фрагментирован, неоптимален и не позволяет команде разработчиков системно направлять их к принятию более эффективных проектных решений.

Третья критическая граница заключается в размывании границ продукта, которое происходит, когда инженеры глубоко вовлечены в каждое клиентское развертывание. Основной характеристикой настоящего продукта является его повторяемость. Продукт можно развернуть у разных клиентов, не требуя при этом полной перестройки каждого внедрения с нуля. Когда инженеры прямого развертывания внедряются в каждое клиентское развертывание, они рискуют сделать каждое развертывание уникальной сборкой, требующей уникальных архитектур и фирменных решений. Это фундаментально разрушительно для платформы ИИ, которая должна обучаться и обобщать агрегированный контекст в разных организациях. Если каждое развертывание полностью уникально, не существует канонического пути для взаимного усиления развертываний.

Технологический поворотный момент: контекстно-зависимые платформы как новая основа

Новое поколение корпоративных ИИ-платформ обеспечивает фундаментальный архитектурный сдвиг, встраивая контекстуальные аспекты непосредственно в ядро ​​системной архитектуры. Это достигается с помощью различных технологических механизмов, включая онтологии, семантические слои и адаптивные коннекторы, которые позволяют системам автоматически адаптироваться к любой среде без необходимости значительного вмешательства человека.

Первое фундаментальное отличие заключается в том, что на этих современных платформах контекст становится машиночитаемым. Старые системы фиксировали контекст на уровне разработчиков концепций: люди понимали бизнес-процессы клиента, а затем неформально сохраняли это понимание в памяти или фиксировали его в неструктурированной документации. Новые платформы распознают смысл на каждом уровне и отображают его между системами, позволяя системам искусственного интеллекта осмысленно интерпретировать данные. Например, семантический уровень может фиксировать взаимосвязь между различными элементами данных клиента: например, «номер клиента» в системе A эквивалентен «идентификатору клиента» в системе B, оба относятся к одним и тем же бизнес-сущностям, и транзакции, зарегистрированные в системе A, должны быть подтверждены в системе B.

Второе фундаментальное изменение заключается в том, что кастомизация перемещается от людей к системам. В старой модели кастомизация выполнялась вручную: инженер изучал код заказчика, разбирался в устаревших интерфейсах, а затем писал новый код, объединяющий эти два мира. В контекстно-зависимых системах кастомизация достигается посредством настройки и машинного обучения, а не ручного кодирования. Система может автоматически распознавать различные источники данных, понимать их структуру и формулировать соответствующие преобразования, и всё это без необходимости взаимодействия инженера с кодом заказчика.

Третий фундаментальный сдвиг заключается в непрерывности процессов обучения. В модели FDE каждое развертывание представляло собой перезагрузку. Знания, накопленные инженером за месяцы работы на объекте клиента A, не были систематически применимы к развертыванию у клиента B. В модели, основанной на контексте, знания накапливаются. Если платформа развертывается у ста клиентов, знания, полученные в ходе этих девяноста девяти предыдущих развертываний, служат контекстом для сотого развертывания.

Четвёртый фундаментальный сдвиг заключается в масштабируемости процессов управления. В ручной модели менеджер по управлению должен был обеспечивать соблюдение политик посредством прямого аудита. В автоматизированной модели метаданные и данные о происхождении данных встроены в саму платформу, что позволяет алгоритмически обеспечивать соблюдение требований управления, при этом система масштабируется автоматически.

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

Экономическая трансформация: от зависимости от отдельных лиц к эффективности платформ

Бизнес-модель организаций, использующих инженеров передового базирования, принципиально отличается от модели организаций, использующих контекстно-зависимые платформы. Эта экономическая динамика объясняет, почему технологические изменения сопровождаются таким экономическим давлением.

В модели, зависящей от FDE, каждый час, потраченный инженером на интеграцию с клиентом, представляет собой альтернативную стоимость, которая не переносится на других клиентов. Инженер проводит шестнадцать недель с клиентом A, изучая его системы, процессы и требования к управлению. Эти шестнадцать недель обучения практически исчезают после внедрения. Когда этот инженер переходит к клиенту B, ему приходится начинать весь процесс обучения с нуля. Хотя некоторые знания (методы интеграции устаревших систем, общие передовые практики) могут сохраняться, большая часть контекстно-зависимых знаний теряется.

Более того, каждая настройка, написанная инженером, становится долгосрочным обязательством для организации. Если клиент А получает индивидуальный интеграционный скрипт, работающий только с его конкретной версией базы данных, такой скрипт потребует поддержки в течение многих лет. При обновлении версии базы данных, изменении бизнес-процессов и необходимости новых точек интеграции скрипт необходимо адаптировать заново. Стоимость поддержки — это фиксированная и увеличивается с каждым новым клиентом. Сто клиентов, у каждого из которых есть сто индивидуальных скриптов, создают бремя технического долга, которое растёт экспоненциально.

Более того, зависимость от инженеров, работающих по принципу прямого развертывания, сигнализирует рынку и клиентам о том, что продукт ещё не полностью завершён. Настоящий продукт должен быть готов к развертыванию с минимальной настройкой. Когда организация сообщает клиентам, что для полного развертывания её ИИ-решения требуется трёхмесячная поддержка высококвалифицированного инженера, она посылает сигнал: это не совсем продукт, а скорее сервисный подход. Это ограничивает количество клиентов, на которое организация может масштабироваться. Типичная организация с десятью высококвалифицированными инженерами, работающими по принципу прямого развертывания, может обслуживать от двадцати до сорока клиентов (в зависимости от сложности задач). Это представляет собой существенно ограниченный потенциал масштабирования для роста.

С другой стороны, контекстно-зависимые платформы обеспечивают экономию за счёт масштаба. Первоначальная реализация онтологии финансовых услуг требует значительных инвестиций в архитектурные решения, семантическое моделирование и технологическую инфраструктуру. Однако эта первоначальная реализация значительно ускоряет и удешевляет последующие реализации. Второй финансовый клиент может использовать существующую семантическую модель, адаптируя её только под свои конкретные потребности и экономя месяцы времени на разработку. Сотый клиент получает выгоду от девяноста девяти лет опыта, заложенного в платформу.

Такая экономия за счёт масштаба позволяет организации с той же численностью сотрудников обслуживать сотни или тысячи клиентов. Экономическое преимущество весьма существенно. Организация, инвестирующая миллионы в разработку контекстно-зависимой платформы, может распространить эти инвестиции на значительно более широкий сегмент клиентов.

Архитектура фабрики знаний: технологическая реализация

Чтобы понять, как этот архитектурный сдвиг реализуется на практике, полезно рассмотреть конкретный технологический пример. Архитектура Knowledge Fabric, реализованная в современных корпоративных платформах искусственного интеллекта, становится хрестоматийным примером такого сдвига.

Структура знаний объединяет источники данных, бизнес-таксономии и операционные метаданные в единый граф значений. Эта структура графа позволяет моделям ИИ, агентам и системам принятия решений анализировать сам бизнес. Модель ИИ, которая ранее не знала, что означает «группа клиентов» или как она связана с «типом клиента», теперь может извлекать эти понятия непосредственно из графа знаний. Система принятия решений, которая ранее не знала, как связаны различные бизнес-подразделения, теперь может считывать эти структуры из структуры знаний.

Конкретная замена действий FDE функциональностью фабрики знаний принимает различные формы. Инженер прямого развертывания транслировал рабочие процессы клиентов в исполняемые системы. Эквивалент фабрики знаний кодировал бы семантику предметной области в онтологии, формальные представления концепций и их взаимосвязей, пригодные для машинной обработки. Инженер нормализовал бы данные в разных системах, создавая преобразования для согласования различных форматов данных. Эквивалент фабрики знаний использовал бы адаптивную схему и уровни метаданных, которые автоматически обнаруживали бы различия в форматах данных и предлагали бы соответствующие преобразования.

Инженер интегрировал пользовательские конвейеры, обмениваясь точками соединения между системами. Фабрика знаний использовала бы унифицированные коннекторы данных и API, которые являются обобщенными коннекторами, работающими во многих системах. Инженер вручную управлял бы процессом управления, проверяя, что определенные элементы данных не попали в руки злоумышленников, что контроль доступа был реализован, а происхождение данных отслеживалось. Фабрика знаний автоматизировала бы реализацию политики и контроля происхождения, встраивая эти требования непосредственно в архитектуру потоков данных.

Эта технологическая трансформация нетривиальна. Она требует значительных инвестиций в архитектуру, семантику и инфраструктуру. Но как только эти инвестиции сделаны, эффект масштаба становится очевидным.

Последствия для организаций и их стратегических решений

Для руководителей предприятий, оценивающих платформы ИИ, переход от моделей, зависящих от FDE, к моделям, учитывающим контекст, поднимает несколько стратегических вопросов, которые необходимо тщательно рассмотреть.

Первый вопрос: обеспечивает ли исследуемая платформа реальную экономию масштаба или всё ещё застряла на этапе проекта? Простой диагностический тест: если платформа заявляет, что для каждой реализации у клиента требуется инженер, работающий на передовой, то платформа ещё не перешла к масштабируемому продукту. Это может быть отличный продукт, отвечающий узкоспециализированным требованиям, но он не масштабируемый.

Второй вопрос: действительно ли инвестиции компании в технологии ИИ приводят к созданию многоразовой платформы или каждая инвестиция остаётся разрозненной. Если компания инвестирует в разработку конкретного приложения ИИ для клиента A, и эти инвестиции не способствуют его внедрению для клиента B, то компания инвестирует в разрозненные решения. Контекстно-зависимые платформы должны гарантировать, что инвестиции в онтологические структуры, семантические модели и фреймворки управления будут повторно использоваться для каждого нового клиента.

Третий вопрос: какие специалисты понадобятся организации в будущем. Потребность в инженерах передового опыта не исчезнет полностью, но характер требуемой работы кардинально изменится. Вместо инженеров, которые месяцами пишут код на месте, организациям потребуется больше архитекторов, способных проектировать абстрактные семантические модели, обобщать контекстные конструкции и создавать онтологические структуры, позволяющие другим инженерам использовать их повторно. Акцент смещается с индивидуального решения проблем на систематическое структурирование знаний.

Управление и соответствие требованиям в новой архитектуре

Распространенное возражение против перехода от управления, ориентированного на людей, к управлению, ориентированному на платформу, заключается в том, что этому препятствуют требования к управлению. Компании в регулируемых отраслях утверждают, что любое использование данных должно быть поддающимся аудиту и проверке, и что для принятия решений по управлению необходим человеческий опыт. Это понятное возражение, но оно часто приводит к неверному пониманию механизмов, с помощью которых платформы с учётом контекста реализуют управление.

При традиционном подходе управление осуществляется посредством человеческого контроля. Специалист по защите данных вручную проверяет, что определённые категории данных не используются в определённых целях. Менеджер по соблюдению нормативных требований проверяет единообразие доступа к данным в журналах аудита. Это занимает много времени, подвержено ошибкам и плохо масштабируется.

На платформе, учитывающей контекст, управление автоматизировано. Метаданные, описывающие классификацию элементов данных, встроены в платформу. Руководства, описывающие, какие категории данных можно использовать для каких целей, кодируются в виде исполняемых правил. Система может автоматически проверять перед выполнением операции ИИ, попадает ли эта операция в рамки управления. Если нет, система блокирует операцию или запрашивает разрешение на её выполнение.

Эта автоматизированная модель управления не только более эффективна, но и более строга, чем ручное управление. Человек-проверяющий может допустить ошибку из-за усталости или невнимательности. Автоматизированная система выполняет одну и ту же проверку идентично десятки тысяч раз. Это означает, что контекстно-зависимые платформы могут обеспечить лучшие результаты управления, чем подходы, основанные на передовом развертывании инженеров или других ручных процессах.

Для регулируемых отраслей это означает, что переход на контекстно-зависимые платформы не является регрессом в качестве управления, а, скорее, улучшением. Аудиторы должны иметь возможность видеть полные, неизменяемые следы каждой операции ИИ, включая информацию о том, какие данные были использованы, какие модели были применены и какие правила управления были проверены. Это действительно более сильная позиция аудита, чем опора на ручную проверку человеком.

Последствия для различных сегментов клиентов

Хотя общий переход от моделей, зависящих от FDE, к моделям, учитывающим контекст, неизбежен, он проявляется по-разному в разных сегментах клиентов.

Для организаций среднего бизнеса этот сдвиг имеет преобразующее значение. Исторически эти организации часто не могли позволить себе расходы на привлечение инженеров, что фактически исключало их из корпоративных решений на основе ИИ. Контекстно-зависимые платформы, масштабируемые и требующие минимальной настройки, открывают эти рынки. Поставщик финансовых услуг среднего бизнеса теперь может получить доступ к платформе, которая уже понимает принципы работы финансовых услуг, без необходимости тратить миллионы на настройку.

Для крупных корпоративных клиентов этот сдвиг не означает уменьшения масштабов трансформации. Крупная организация по-прежнему может позволить себе расходы на значительное присутствие FDE. Но теперь такая организация может выбирать, инвестировать ли в это направление или вместо этого внедрить контекстно-зависимую платформу и сосредоточить внутренние ресурсы на мониторинге, валидации и постоянном улучшении платформы, а не на утомительном написании собственного кода.

Для системных интеграторов и консалтинговых компаний этот сдвиг означает фундаментальную трансформацию их бизнес-моделей. Компании, которые традиционно создавали ценность посредством ручной настройки и интеграции, обнаружат, что этот источник ценности сходит на нет. Это не обязательно фатально, но, скорее, требует переориентации. Консалтинговые компании могут изменить свою роль с «разработчика, пишущего код» на «стратегического консультанта, руководящего трансформацией бизнеса». Они могут управлять переносом в существующие организационные процессы, обучать команды эффективному использованию новых систем и разрабатывать бизнес-процессы для создания ценности за счет новых технологических возможностей.

Измерение зрелости платформы и качества реализации

Когда организации выбирают между различными платформами ИИ, всё важнее оценить зрелость и реальную масштабируемость этих платформ. Наличие инженеров прямого развертывания само по себе не является негативным сигналом (крупным организациям могут временно потребоваться специализированные инженеры), но должно вызывать вопросы. Правильный диагностический вопрос — не «Нужны ли этой платформе инженеры прямого развертывания?», а «Зачем они нужны этой платформе?»

Понятно, что платформа требует FDE (функциональной интеграции данных), поскольку требования организаций-клиентов полностью выходят за рамки платформы. Однако, если платформа требует FDE из-за отсутствия у неё возможностей для понимания контекста, невозможности адаптации через настройку и неспособности обрабатывать гетерогенность, это означает, что платформа ещё не достигла зрелости для промышленной эксплуатации.

Ещё один диагностический тест — насколько быстро можно провести второе и третье внедрение для определённого класса организаций-клиентов. Если первое внедрение в финансовом учреждении занимает шесть месяцев, а второе и третье — шесть недель, это хороший признак того, что платформа масштабируется и накапливает знания о предметной области. Если каждое внедрение занимает шесть месяцев, независимо от количества внедрений, это говорит об отсутствии реального масштабирования.

Долгосрочные последствия для структуры отрасли ИИ

Переход от моделей, зависящих от FDE, к моделям, учитывающим контекст, имеет широкие последствия для структурного развития отрасли ИИ.

Поставщики платформ будут более чётко выделяться на фоне конкурентов благодаря своей способности систематизировать глубокий контекстный анализ для конкретных областей или отраслей. Поставщик, обладающий реальным опытом в области финансовых услуг и способный систематизировать этот опыт в своих онтологиях, семантических моделях и структурах управления, будет иметь значительное конкурентное преимущество перед поставщиками, использующими универсальные подходы.

Это, в свою очередь, означает, что специализированные вертикальные платформы, вероятно, превзойдут по эффективности универсальные горизонтальные платформы. Специализированный поставщик финансовых услуг может понимать, что требования к соблюдению нормативных требований зависят от конкретной области, что методы моделирования рисков различаются, а классификация клиентов соответствует отраслевым стандартам. Универсальному поставщику с широкой клиентской базой пришлось бы обобщать эти особенности, что привело бы к неоптимальным результатам.

Это также означает, что индустрия ИИ переживает своего рода консолидацию, где глубокая экспертиза в конкретной области становится оправданным конкурентным преимуществом. Стартапы, занимающие нишевые позиции в конкретных отраслях, могут превзойти более релевантные платформы просто потому, что они более узкоспециализированы.

Это также подразумевает, что отрасль формирует своего рода двухуровневую структуру, в которой поставщики инфраструктурного уровня (предоставляющие базовые возможности) и поставщики уровня, специфичного для конкретной области (кодифицирующие экспертные знания в данной области) сосуществуют и дополняют друг друга. Организация может выбрать базовую модель, предоставленную поставщиком A, в то время как аналитика, специфичная для конкретной области, кодифицируется поставщиком B.

Поворотный момент в ИТ: от FDE к контекстно-зависимым платформам

Переход от инженеров, работающих на передовой, к контекстно-ориентированным платформам — это не просто технологическая эволюция, а фундаментальное преобразование того, как корпоративные организации концептуализируют и строят свою ИТ-инфраструктуру. Этот переход обусловлен экономическими императивами (масштабируемость платформ в сравнении с людьми), технологическими императивами (способность современных систем искусственного интеллекта понимать контекст) и стратегическими императивами (долгосрочная окупаемость инвестиций в платформенный интеллект в сравнении с проектно-ориентированной кастомизацией).

Для руководителей бизнеса это означает, что подход к оценке платформ ИИ должен измениться. Уже недостаточно просто спросить: «Может ли эта платформа решить нашу конкретную проблему?» Правильный вопрос: «Может ли эта платформа масштабироваться, и если нет, то почему?» Ответы на эти вопросы будут определять стратегические инвестиционные решения на долгие годы вперёд.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях