Внутрішня платформа штучного інтелекту компанії як стратегічна інфраструктура та бізнес-необхідність

Цифровий суверенітет: Як компанії зберігають контроль над своїм штучним інтелектом та даними

Ера експериментів зі штучним інтелектом закінчилася. Штучний інтелект більше не є необов'язковим інноваційним проектом, а швидко став вирішальним фактором конкурентоспроможності, ефективності та майбутньої життєздатності. Компанії подвоюють темпи впровадження ШІ та усвідомлюють, що бездіяльність рівнозначна стратегічному регресу. Однак, поспішаючи розкрити потенціал ШІ, багато хто вдається до швидких зовнішніх хмарних рішень, нехтуючи довгостроковими наслідками: прихованим витратам, небезпечній прив'язці до постачальника та серйозним ризикам для конфіденційності даних та цифрового суверенітету.

У цей критичний момент власна керована платформа штучного інтелекту компанії утверджується не як один із багатьох варіантів, а як стратегічна необхідність. Вона являє собою перехід від простого використання зовнішніх технологій штучного інтелекту до того, щоб бути суверенним архітектором власного створення цінності на основі даних. Це рішення виходить далеко за рамки технічної реалізації – це фундаментальна корекція курсу, яка визначає, хто зберігає контроль над найціннішими цифровими ресурсами компанії: даними, моделями та результуючою інноваційною силою.

У цій статті висвітлюються переконливі причини такої зміни парадигми. У ній аналізується складна економічна логіка, яка часто робить внутрішню платформу більш економічно ефективним рішенням під час масштабування, а також демонструється, як регуляторний тиск з боку GDPR та Закону ЄС про штучний інтелект перетворює суверенітет даних з рекомендації на зобов'язання. Крім того, у ній розглядається стратегічна пастка прив'язки до постачальника та критична важливість організаційної готовності до безпечного, відповідного та сталого розкриття повного потенціалу штучного інтелекту.

Коли цифровий суверенітет стає конкурентним фактором: чому керований ШІ — це не варіант, а стратегія виживання.

Управління штучним інтелектом у корпоративних структурах переживає вирішальний переломний момент. Те, що ще кілька років тому вважалося експериментальною маргінальною темою, перетворюється на фундаментальне стратегічне рішення з далекосяжними наслідками для конкурентоспроможності, інновацій та цифрової автономії. Керована внутрішня платформа штучного інтелекту, як кероване рішення на основі штучного інтелекту, являє собою зміну парадигми в тому, як організації справляються з найбільш трансформаційною технологією нашого часу.

Глобальний ринок платформ штучного інтелекту вже досяг значного розміру в 65,25 мільярда доларів у 2025 році та, за прогнозами, зросте до 108,96 мільярда доларів до 2030 року, що становить середньорічні темпи зростання на рівні 10,8 відсотка. Однак ці цифри приховують фундаментальну трансформацію, що відбувається. Йдеться не лише про зростання ринку, а й про реорганізацію створення бізнес-цінності за допомогою інтелектуальних систем, які можуть діяти, навчатися та приймати рішення самостійно.

У Німеччині 27 відсотків компаній зараз використовують штучний інтелект у своїх бізнес-процесах, порівняно з лише 13,3 відсотка минулого року. Це подвоєння протягом року сигналізує про переломний момент. Небажання поступається місцем усвідомленню того, що утримання від ШІ вже не є нейтральною позицією, а радше являє собою активну конкурентну невигідність. Компанії очікують зростання продуктивності більш ніж на десять відсотків завдяки використанню ШІ, що не можна ігнорувати в часи економічної невизначеності та дефіциту кваліфікованих кадрів.

Розподіл впровадження штучного інтелекту за секторами є особливо показовим. Постачальники ІТ-послуг лідирують з 42 відсотками, далі йдуть юридичні та податкові консалтингові компанії з 36 відсотками та дослідницькі та розробницькі компанії, також з 36 відсотками. Ці сектори об'єднує інтенсивна обробка структурованих та неструктурованих даних, висока наукоємність їхніх робочих процесів та прямий зв'язок між обробкою інформації та створенням цінності. Вони слугують ранніми індикаторами розвитку, який пошириться на всі сектори економіки.

Економічна раціональність власних платформ штучного інтелекту

Рішення про впровадження власної керованої платформи штучного інтелекту (ШІ) випливає зі складної економічної логіки, яка виходить далеко за рамки простого порівняння витрат. Загальна вартість володіння типовими впровадженнями ШІ охоплює набагато більше, ніж очевидні витрати на ліцензування та інфраструктуру. Вона охоплює весь життєвий цикл, від витрат на придбання та впровадження до експлуатаційних витрат та прихованих витрат і витрат на вихід.

Вартість впровадження проектів штучного інтелекту значно варіюється залежно від варіанту використання. Прості рішення для чат-ботів коливаються від 1000 до 10 000 євро, тоді як автоматизація обслуговування клієнтів коштує від 10 000 до 50 000 євро. Прогнозна аналітика для процесів продажів коштує від 20 000 до 100 000 євро, а кастомні системи глибокого навчання починаються від 100 000 євро без верхньої межі. Однак ці цифри відображають лише початкові інвестиції та систематично занижують загальні витрати.

Дослідження показує, що лише 51 відсоток організацій можуть достовірно оцінити рентабельність інвестицій (ROI) для проектів ШІ. Ця невизначеність виникає через складність ланцюгів створення вартості, які пронизують системи ШІ, та труднощі кількісної оцінки непрямих ефектів. Компанії, які використовують сторонні інструменти оптимізації витрат, повідомляють про значно вищу впевненість у своїх розрахунках рентабельності інвестицій, що підкреслює необхідність професійних структур управління.

Прогнозується, що середні щомісячні бюджети на штучний інтелект зростуть на 36 відсотків у 2025 році, що відображає значний зсув у бік більших та складніших ініціатив у сфері штучного інтелекту. Це зростання не є рівномірним для всіх компаній, а зосереджене в організаціях, які вже успішно впровадили менші проекти у сфері штучного інтелекту та тепер хочуть масштабуватися. Така динаміка масштабування значно підкреслює важливість стратегічного рішення щодо платформи.

У цьому контексті набуває значення різниця між хмарними та локальними рішеннями. Хоча хмарні рішення пропонують нижчі бар'єри для входу та дозволяють швидко експериментувати, локальні впровадження можуть бути більш економічно ефективними за умови достатньої інтенсивності використання. Капіталізація локальних систем, амортизація протягом кількох років та варіанти податкової амортизації, у поєднанні з початковими витратами на навчання великих мовних моделей на даних усього підприємства, роблять локальні рішення економічно привабливими при масштабуванні.

Моделі ціноутворення зовнішніх постачальників штучного інтелекту дотримуються різних логік. Моделі на основі ліцензій пропонують безпеку планування з високими початковими інвестиціями. Моделі оплати за використання на основі споживання забезпечують гнучкість в умовах коливань попиту, але можуть призвести до експоненціального зростання витрат при інтенсивному використанні. Моделі передплати спрощують фінансове планування, але несуть ризик оплати за невикористані потужності. Підходи Freemium приваблюють клієнтів безкоштовними базовими функціями, але витрати можуть швидко зростати з масштабуванням.

Практичний приклад ілюструє економічний вимір. Компанія з десятьма співробітниками, кожен з яких витрачає вісім годин на тиждень на звітність, щорічно витрачає на це завдання 3600 робочих годин. Рішення на основі штучного інтелекту, яке скорочує цей час до однієї години на звіт, заощаджує 2700 робочих годин на рік. За середньої погодинної ставки 50 євро це дорівнює економії коштів у розмірі 135 000 євро на рік. Навіть за витрат на впровадження у розмірі 80 000 євро інвестиції окупляться протягом семи місяців.

Загальний аналіз інвестицій у штучний інтелект показує, що компанії з найвищим рівнем зрілості ШІ повідомляють про рентабельність інвестицій до шести відсоткових пунктів вищу, ніж організації з обмеженим впровадженням. Майже дві третини користувачів ШІ, а саме 65 відсотків, задоволені своїми генеративними рішеннями ШІ. Це підкреслює, що економічна цінність ШІ не є гіпотетичною, а вимірною та досяжною.

Управління, захист даних та дотримання нормативних вимог

Загальний регламент ЄС про захист даних (GDPR) та Закон ЄС про штучний інтелект створюють регуляторну базу, яка не лише дозволяє, а й фактично зобов’язує використовувати власні платформи штучного інтелекту. За своєю природою GDPR вимагає підзвітності, мінімізації даних, обмеження цілей та прозорості обробки персональних даних. Ці вимоги принципово суперечать бізнес-моделям багатьох зовнішніх постачальників ШІ, які базуються на зборі даних, навчанні моделей з використанням даних клієнтів та непрозорих процесах прийняття рішень.

Закон про штучний інтелект запроваджує класифікацію систем штучного інтелекту на основі ризиків, починаючи від заборонених, закінчуючи високоризиковими та мінімально ризикованими класами. Ця категоризація вимагає комплексної документації, тестування, процесів управління та людського нагляду за системами високого ризику. Організації повинні мати змогу продемонструвати, що їхні системи штучного інтелекту не створюють дискримінаційних наслідків, є прозорими в процесах прийняття рішень та постійно контролюються на предмет упередженості.

Суверенітет даних перетворюється на стратегічний імператив. Він стосується здатності держав або організацій контролювати свої дані, незалежно від того, де вони фізично зберігаються або обробляються. Суверенні системи штучного інтелекту зберігають та керують моделями та даними ШІ, дотримуючись національних або регіональних правил та обмежень. Вони контролюють, хто має доступ до даних і де навчаються моделі.

Впровадження систем штучного інтелекту, що відповідають вимогам GDPR, вимагає кількох ключових заходів. Конфіденційність за проектом та конфіденційність за замовчуванням повинні бути інтегровані в архітектуру системи з самого початку. Оцінки впливу на захист даних є обов'язковими практично для всіх сучасних інструментів штучного інтелекту через високий ризик для прав суб'єктів даних. Вичерпна документація всіх потоків даних, цілей обробки та заходів безпеки є важливою. Стандартні договірні положення щодо міжнародної передачі даних є незамінними, коли дані залишають ЄС.

Практичне впровадження цих вимог значно відрізняється залежно від сценаріїв розгортання. Хмарні рішення від великих американських постачальників часто працюють відповідно до Угоди про конфіденційність даних між ЄС та США, яка, однак, зазнає підвищеної правової невизначеності після рішення у справі Schrems II. Компанії повинні проводити оцінки впливу передачі даних та демонструвати, що передача даних відповідає вимогам GDPR.

Зберігання даних запитів становить особливий ризик. Google Gemini зберігає запити до 18 місяців, що може спричинити значні проблеми з дотриманням вимог, якщо випадково ввести персональні дані. Хоча Microsoft Copilot пропонує комплексні інструменти управління з Microsoft Purview, вони повинні бути правильно налаштовані, щоб бути ефективними. ChatGPT Enterprise дозволяє розділяти дані про використання та навчання та пропонує розташування серверів у ЄС, але вимагає відповідних договірних угод.

Наявність власної платформи штучного інтелекту пропонує вирішальні переваги. Дані ніколи не залишають інфраструктуру компанії, що мінімізує ризики для конфіденційності даних та спрощує дотримання вимог. Повний контроль над обмеженнями доступу, процедурами обробки та аудиту автоматично досягається завдяки внутрішньому управлінню. Компанії можуть адаптувати політики управління спеціально до своїх потреб, не покладаючись на загальні політики постачальників.

Створення офіційної структури управління для ШІ має здійснюватися на рівні керівництва, в ідеалі з директором зі ШІ або комітетом з управління ШІ. Цей рівень керівництва має гарантувати, що стратегії ШІ відповідають загальним бізнес-цілям. Чіткі ролі та обов'язки розпорядників даних, керівників ШІ та співробітників з питань дотримання вимог є надзвичайно важливими. Розробка повторюваних політик ШІ, які слугують стандартами рівня обслуговування, сприяє масштабуванню та адаптації нових співробітників.

Пастка прив'язки до постачальника та важливість сумісності

Залежність від постачальника стає критичним стратегічним ризиком в епоху штучного інтелекту. Покладання на власні екосистеми окремих постачальників обмежує гнучкість у довгостроковій перспективі, збільшує витрати та обмежує доступ до інновацій поза обраною системою. Ця залежність розвивається поступово через низку, здавалося б, прагматичних індивідуальних рішень і часто стає очевидною лише тоді, коли перехід вже став непомірно дорогим.

Механізми прив'язки до постачальника різноманітні. Власні API створюють технічні залежності, оскільки код програми пишеться безпосередньо для інтерфейсів, специфічних для певного постачальника. Міграція даних ускладнюється власницькими форматами та високими комісіями за вихід. Договірні зобов'язання з довгостроковими зобов'язаннями зменшують переговорну силу. Прив'язка до процесу виникає, коли команди навчаються виключно інструментам одного постачальника. Витрати на перехід від постачальника до іншого — технічні, договірні, процедурні та пов'язані з даними — з часом зростають експоненціально.

Майже половина німецьких компаній переглядає свою хмарну стратегію через побоювання щодо зростання витрат та залежності. Вже зараз 67 відсотків організацій активно намагаються уникнути надмірної залежності від окремих постачальників технологій штучного інтелекту. Ці цифри відображають зростаючу усвідомленість стратегічних ризиків, пов'язаних з пропрієтарними платформами.

Витрати залежності проявляються на кількох рівнях. Зростання цін не може бути компенсовано переходом до конкурентів, якщо міграція є технічно або економічно недоцільною. Інноваційне відставання виникає, коли передові моделі або технології стають доступними поза межами обраної екосистеми, але не можуть бути використані. Переговорна сила зменшується, коли постачальник знає, що клієнт фактично опинився в пастці. Стратегічна гнучкість втрачається, коли власна дорожня карта пов'язана з дорожньою картою постачальника.

Гіпотетичний приклад ілюструє проблему. Роздрібна компанія значно інвестує в комплексну платформу штучного інтелекту для маркетингу свого постачальника. Коли нішевий конкурент пропонує значно кращу модель прогнозування відтоку клієнтів, компанія виявляє, що перехід неможливий. Глибока інтеграція власних API оригінального постачальника із системами обробки даних клієнтів та виконанням кампаній означає, що перебудова займе понад рік і коштуватиме мільйони.

Взаємодія діє як протиотрута від прив'язки до постачальника. Вона стосується здатності різних систем, інструментів та платформ штучного інтелекту безперебійно працювати разом, незалежно від їхнього постачальника чи базової технології. Ця взаємодія працює на трьох рівнях. Взаємодія на рівні моделі дозволяє використовувати кілька моделей штучного інтелекту від різних постачальників в одному робочому процесі без змін інфраструктури. Взаємодія на рівні системи гарантує, що допоміжна інфраструктура, така як оперативне управління, захисні огорожі та аналітика, функціонує узгоджено на різних моделях та платформах. Взаємодія на рівні даних зосереджена на стандартизованих форматах даних, таких як схеми JSON та вбудовування для безперебійного обміну даними.

Стандарти та протоколи відіграють центральну роль. Протоколи агент-агент встановлюють спільну мову, яка дозволяє системам штучного інтелекту обмінюватися інформацією та делегувати завдання без втручання людини. Протокол Mesh Communication Protocol створює відкриту, масштабовану мережу, в якій агенти штучного інтелекту можуть співпрацювати без надмірної роботи. Ці протоколи представляють собою рух до відкритих екосистем штучного інтелекту, які уникають прив'язки до певного постачальника.

Модульна архітектура, розроблена для захисту від залежностей, дозволяє замінювати окремі компоненти штучного інтелекту без необхідності повного перероблення системи. Технологічно незалежна платформа, наприклад, дозволяє змінювати базову модель великої мови програмування (Large Language Model) без перевпровадження всієї програми. Такий підхід зменшує залежність від одного технологічного стеку більш ніж на 90 відсотків.

Платформи без коду ще більше посилюють незалежність від зовнішніх розробників і збільшують автономію бізнес-відділів. Коли бізнес-користувачі можуть самостійно налаштовувати та налаштовувати робочі процеси, залежність від спеціалізованих команд розробників, які можуть бути знайомі лише з певною екосистемою постачальників, зменшується.

Отже, стратегічна рекомендація полягає в наступному: свідомо входити в залежності, але захищати критичні області. Для критично важливих процесів слід планувати альтернативи та варіанти виходу. Підтримуйте готовність експериментувати з новими послугами, але глибоко інтегруйте їх лише після ретельної оцінки. Постійно контролюйте стан постачальників та наявність альтернатив. Дотримуйтесь еволюційної стратегії адаптації, коли змінюються ринкові умови або потреби.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Організаційна готовність та криза компетенцій

Технологічна доступність рішень штучного інтелекту не автоматично означає готовність організації до їх ефективного використання. Розрив у навичках роботи зі штучним інтелектом описує невідповідність між швидко зростаючим попитом на посади, пов'язані зі штучним інтелектом, та наявними кваліфікованими талантами. Понад 60 відсотків компаній мають труднощі з наймом експертів зі штучного інтелекту. Цей розрив впливає не лише на навички кодування чи обробки даних, але й на поєднання технічної експертизи, ділової хватки, здібностей до вирішення проблем та етичних міркувань.

Глобальний дефіцит спеціалістів у сфері штучного інтелекту досягне критичних розмірів до 2025 року. Попит перевищуватиме пропозицію у співвідношенні 3,2 до 1 на всіх ключових посадах, з понад 1,6 мільйона відкритих вакансій та лише 518 000 кваліфікованих кандидатів. Розробка магістра права (LLM), MLOps (Movement Local Own Properties) та етика штучного інтелекту продемонструють найбільш серйозні труднощі, з показниками попиту вище 85 зі 100, але показниками пропозиції нижче 35 зі 100. Середній час заповнення посад у сфері штучного інтелекту становитиме від шести до семи місяців.

Очікувані зарплати для посад у сфері штучного інтелекту на 67 відсотків вищі, ніж для традиційних посад у сфері програмного забезпечення, зі зростанням на 38 відсотків у річному обчисленні для всіх рівнів досвіду. Така цінова динаміка відображає фундаментальний дисбаланс між попитом і пропозицією та робить рекрутинг фінансовим викликом для багатьох організацій.

Штучний інтелект змінює не лише технологічні системи, а й організаційні структури, робочі процеси та корпоративну культуру. Управління змінами стає критичним фактором успіху для впровадження ШІ. Дослідження IBM, проведене у 2022 році, визначає брак знань як найбільшу проблему у використанні ШІ. Навіть технологічні гіганти, такі як Microsoft, спочатку мали труднощі з тим, щоб переконати своїх співробітників у перевагах ШІ та передати їм необхідні навички.

Успішна інтеграція штучного інтелекту вимагає комплексних навчальних програм та ініціатив з управління змінами, які залучають усіх співробітників. Ці заходи призводять до ширшого сприйняття технологій штучного інтелекту та покращення навичок робочої сили. JPMorgan Chase розробила платформу COiN для використання машинного навчання для аналізу юридичних документів, що заощадило приблизно 360 000 робочих годин під час обробки 12 000 контрактів на рік. Однак успіх залежить від того, чи навчаться співробітники використовувати штучний інтелект, і чи будуть вони готові до цього.

Готовність організацій до ШІ охоплює більше, ніж просто технологічні передумови. Вона вимагає взаємодії технічних та м’яких навичок, організаційної узгодженості та здатності будувати довіру до ШІ. Ключові фактори готовності включають довіру, управлінську підтримку, дані, навички, стратегічну узгодженість, ресурси, культуру, інноваційність, управлінські здібності, адаптивність, інфраструктуру, конкурентоспроможність, вартість, організаційну структуру та розмір.

Ключовою характеристикою, яка безпосередньо сприяє культурі, готовій до ШІ, є організаційна культура, що базується на даних. Організації, які приймають рішення на основі даних та доказів, а не інтуїції чи традицій, мають більше шансів бути готовими до ШІ. Культура, що базується на даних, гарантує, що працівники на всіх рівнях мають інструменти та настрій для інтеграції ШІ у свої щоденні процеси прийняття рішень.

Роль менеджерів змін у сфері штучного інтелекту набуває все більшого значення. Ці фахівці допомагають організаціям успішно керувати трансформацією, спричиненою штучним інтелектом. Вони зосереджуються, зокрема, на підтримці співробітників під час цього процесу змін, прагнучи сприяти прийняттю рішень на основі штучного інтелекту, зменшити тривогу та сприяти готовності до змін. Їхні завдання включають планування, управління та впровадження процесів змін; розробку стратегій змін; комунікацію бачення та переваг; проведення семінарів та сесій зворотного зв'язку; аналіз потреб у змінах та перешкод для їх прийняття; а також розробку навчальних та комунікаційних заходів.

Як не парадоксально, управління власною платформою штучного інтелекту може сприяти розвитку навичок. Замість того, щоб співробітникам доводилося боротися з різними зовнішніми інструментами та їхніми різними інтерфейсами, центральна платформа пропонує узгоджене середовище для навчання та експериментів. Можна розробити стандартизовані навчальні програми, адаптовані до конкретної платформи. Передача знань спрощується, коли всі використовують одну й ту саму систему.

Лише шість відсотків працівників почуваються дуже комфортно, використовуючи штучний інтелект на своїх посадах, тоді як майже третина відчуває значний дискомфорт. Цю невідповідність між технологічною доступністю та людськими можливостями необхідно вирішити. Дослідження визначають навички вирішення проблем, адаптивність та готовність до навчання як критично важливі компетенції для управління майбутнім, керованим штучним інтелектом.

Неврахування цих прогалин у навичках може призвести до втрати зацікавленості, збільшення плинності кадрів та зниження ефективності організації. Сорок три відсотки співробітників, які планують залишити свої посади, надають пріоритет можливостям навчання та розвитку. Роботодавці, які інвестують у ці сфери, можуть не лише зберегти таланти, але й зміцнити свою репутацію як прогресивної організації.

Динаміка ринку та майбутній розвиток

Ландшафт платформ штучного інтелекту переживає період швидкої консолідації та диференціації. З одного боку, гіпермасштабовані системи, такі як Microsoft Azure AI, AWS Bedrock та Google Vertex AI, домінують завдяки своїй інтегрованій інфраструктурі, системам ідентифікації та білінгу. Ці постачальники використовують свої існуючі хмарні екосистеми для захисту облікових записів від витіснення. З іншого боку, постачальники послуг, що базуються виключно на платформі, такі як OpenAI, Anthropic та Databricks, розширюють межі з точки зору розміру моделі, релізів відкритої ваги та розширюваності екосистеми.

У 2024 році обсяг злиттів та поглинань перевищив 50 мільярдів доларів, яскравими прикладами чого є інвестиції Meta у розмірі 15 мільярдів доларів у Scale AI та раунд фінансування Databricks у розмірі 15,25 мільярда доларів. Спільне проектування обладнання стає новим пріоритетом, а чіпи TPU v5p від Google та Trainium2 від Amazon обіцяють зниження вартості токена та залучають клієнтів до пропрієтарних середовищ виконання.

У 2024 році програмний компонент займав 71,57% ринку платформ штучного інтелекту, що відображає високий попит на інтегровані середовища розробки моделей, які об'єднують прийом даних, оркестрацію та моніторинг. Сервіси, хоча й менші за розміром, зростають зі середньорічним темпом зростання (CAGR) у 15,2%, оскільки компанії шукають підтримку в проектуванні та експлуатації, щоб скоротити цикли рентабельності інвестицій.

Хмарні конфігурації становили 64,72 відсотка ринку платформ штучного інтелекту у 2024 році та, за прогнозами, зростатимуть найшвидше, зі середньорічним темпом зростання (CAGR) 15,2 відсотка. Однак локальні та периферійні вузли залишаються важливими в робочих навантаженнях охорони здоров'я, фінансів та державного сектору, де застосовуються правила суверенітету даних. Гібридні оркестратори, які абстрактно розподіляють дані, дозволяють організаціям навчатися централізовано, одночасно роблячи висновки на периферії, балансуючи затримку та відповідність вимогам.

Особливої ​​уваги заслуговує перехід до приватного/периферійного штучного інтелекту для забезпечення суверенітету даних, що стимулюється ЄС та поширюється на Азіатсько-Тихоокеанський регіон та регульований сектор США, з оціночним впливом на довгостроковий сукупний річний темп зростання (CAGR) у 1,7%. Регуляторний тиск на забезпечення можливості аудиту моделей, очолюваний ЄС, на тлі очікуваного прийняття на федеральному рівні в США, додає ще 1,2% до довгострокового сукупного темпу зростання.

У Німеччині картина неоднозначна. Хоча абсолютний рівень використання штучного інтелекту в компаніях становить 11,6%, що перевищує середній показник по ЄС у вісім відсотків, цей показник напрочуд стагнує з 2021 року. Цей застій контрастує з динамічним розвитком застосунків GenAI, таких як ChatGPT, і видається нелогічним, враховуючи позитивний вплив на продуктивність.

Однак, більш детальний аналіз показує значне зростання. Якщо врахувати компанії, які повідомляли про використання ШІ в попередніх опитуваннях, але не робили цього у 2023 році – можливо, тому, що процеси ШІ настільки інтегровані, що респонденти більше не вважають їх вартими уваги – то у 2023 році спостерігається явне зростання використання ШІ порівняно з 2021 роком. Це свідчить про нормалізацію ШІ в бізнес-процесах.

91 відсоток німецьких компаній зараз розглядають генеративний ШІ як важливий фактор для своєї бізнес-моделі та створення цінності в майбутньому, порівняно з лише 55 відсотками минулого року. 82 відсотки планують збільшити інвестування протягом наступних дванадцяти місяців, а понад половина планує збільшення бюджету щонайменше на 40 відсотків. 69 відсотків розробили стратегію для генеративного ШІ, що на 38 відсотків більше, ніж у 2024 році.

Переваги, яких компанії очікують від штучного інтелекту, включають підвищення інноваційності, ефективності, продажів та автоматизації, а також можливості для розвитку продуктів та продуктів. Однак, накопичення питань управління, етичних рекомендацій та навчання залишається проблемою, а надійне використання штучного інтелекту залишається ключовою перешкодою.

Агентний ШІ домінуватиме у розширенні ІТ-бюджету протягом наступних п'яти років, досягнувши понад 26 відсотків світових ІТ-витрат, а у 2029 році він становитиме 1,3 трильйона доларів. Ці інвестиції, зумовлені зростанням програм та систем на базі агентного ШІ для управління парками агентів, сигналізують про трансформацію ІТ-бюджетів підприємств, особливо в програмному забезпеченні, у бік інвестиційних стратегій, що базуються на продуктах та послугах на основі агентного ШІ.

Прогноз демонструє чіткий зв'язок між зростанням витрат на штучний інтелект та впевненістю ІТ-лідерів у тому, що ефективне використання ШІ може призвести до успіху бізнесу в майбутньому. Постачальники додатків та послуг, які відстають в інтеграції ШІ у свої продукти та не вдосконалюють їх за допомогою агентів, ризикують втратити частку ринку на користь компаній, які вирішили поставити ШІ в основу своєї дорожньої карти розробки продуктів.

За оцінками, ринок штучного інтелекту в Німеччині досягне понад дев'яти мільярдів євро у 2025 році та, за прогнозами, зросте до 37 мільярдів євро до 2031 року, що являє собою річний темп зростання, який значно перевищує загальний економічний розвиток. У 2024 році ландшафт стартапів у сфері штучного інтелекту в Німеччині налічував 687 стартапів, що відповідає зростанню на 35 відсотків у річному обчисленні. Берлін і Мюнхен домінують у ландшафті стартапів у сфері штучного інтелекту, на які припадає приблизно 50 відсотків усіх стартапів у галузі штучного інтелекту в країні.

73 відсотки компаній у Німеччині вважають, що чіткі правила щодо штучного інтелекту можуть забезпечити конкурентну перевагу для європейських компаній, якщо їх правильно впровадити. Це підкреслює можливості, які надає європейський регуляторний підхід: надійний штучний інтелект, вироблений у Європі, може стати фактором диференціації.

Матриця стратегічних рішень для сценаріїв розгортання

Вибір між хмарними, локальними та гібридними моделями розгортання для платформ штучного інтелекту не відповідає універсальній логіці, а має відображати конкретні вимоги, обмеження та стратегічні пріоритети кожної організації. Кожна модель пропонує окремі переваги та недоліки, які необхідно ретельно зважити з урахуванням бізнес-цілей.

Моделі локального розгортання пропонують максимальну безпеку та контроль над даними й інтелектуальною власністю. Тут найкраще обробляються високочутливі дані, інтелектуальна власність або дані, що підпадають під суворі вимоги до дотримання нормативних вимог, наприклад, у фінансовому секторі чи секторі охорони здоров'я. Висока налаштовуваність дозволяє адаптувати моделі до конкретних потреб. Потенційно нижча затримка для критично важливих програм реального часу є результатом локальної обробки. Переваги у вартості під час масштабування є результатом можливостей капіталізації та нижчих змінних транзакційних витрат.

Проблеми локальних рішень включають високі початкові інвестиції в інфраструктуру, триваліший час впровадження, необхідність власних фахівців для обслуговування та оновлень, а також обмежену масштабованість порівняно з хмарною еластичністю. Ці проблеми можна пом'якшити, вибравши партнера, який може запропонувати стандартний продукт, послуги конфігурації та підтримку локального розгортання.

Розгортання у хмарі пропонує швидку окупність початкових експериментів або перевірки концепції. Потрібні менші стартові бюджети, оскільки не потрібні інвестиції в обладнання. Автоматична масштабованість дозволяє адаптуватися до коливань робочих навантажень. Швидке введення в експлуатацію стандартних продуктів прискорює створення цінності. Постачальник займається технічним обслуговуванням, резервуванням та масштабованістю.

Недоліки хмарних рішень проявляються в потенційно експоненціальному зростанні витрат при інтенсивному використанні, оскільки моделі оплати за використання стають дорогими при великих обсягах. Обмежена конкурентна диференціація виникає, оскільки конкуренти можуть використовувати ті самі готові рішення. Право власності на дані та моделі залишається за постачальником, що створює проблеми конфіденційності, безпеки та прив'язки до постачальника. Обмежена можливість налаштування обмежує розширені експерименти.

Гібридні хмарні моделі поєднують переваги обох підходів, одночасно усуваючи їхні обмеження. Чутливі робочі навантаження штучного інтелекту виконуються на голому залізі або приватних кластерах для забезпечення відповідності вимогам, тоді як менш критичне навчання переноситься у публічну хмару. Стаціонарні робочі навантаження працюють на приватній інфраструктурі, тоді як еластичність публічної хмари використовується лише за потреби. Суверенітет даних забезпечується шляхом зберігання конфіденційних даних локально, а також використанням масштабу публічної хмари, де це дозволено.

Прискорення штучного інтелекту за допомогою генеративного штучного інтелекту, моделей великих мов програмування та високопродуктивних обчислювальних навантажень змінює вимоги до інфраструктури. Бізнесу потрібен доступ до кластерів графічних процесорів, мереж з високою пропускною здатністю та з'єднань з низькою затримкою, які нерівномірно розподілені між постачальниками. У багатохмарних середовищах підприємства обирають постачальника на основі спеціалізації ШІ, наприклад, сервіси TPU від Google або інтеграцію OpenAI від Azure. У гібридних хмарних середовищах чутливі робочі навантаження ШІ виконуються локально, тоді як навчання передається на аутсорсинг до публічної хмари.

Регуляторний тиск посилюється в усьому світі. Закон ЄС про цифрову операційну стійкість, Закон Каліфорнії про захист даних (CPRA) та нові мандати щодо суверенітету даних в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні вимагають від підприємств прозорості та контролю над місцем розташування даних. Мультихмарність пропонує географічну гнучкість, дозволяючи зберігати дані в юрисдикціях, де цього вимагають нормативні акти. Гібридна хмара забезпечує гарантію суверенітету, зберігаючи конфіденційні дані локально, використовуючи при цьому масштаб публічної хмари, де це дозволено.

Практичне впровадження керованого рішення на основі штучного інтелекту як внутрішньої платформи зазвичай дотримується структурованого підходу. Спочатку визначаються цілі та вимоги, а також проводиться детальний аналіз того, чи має сенс використання штучного інтелекту, як і де. Вибір технології та архітектурне проектування враховують модульні компоненти, які можна гнучко обмінювати. Інтеграція та підготовка даних формують основу для високопродуктивних моделей. Розробка моделі та налаштування MLOps забезпечують процеси безперервного розгортання та моніторингу.

Переваги використання власної платформи штучного інтелекту включають скорочення часу розробки завдяки стандартизації та повторному використанню, автоматизовані процеси навчання, розгортання та моніторингу, безпечну інтеграцію в існуючі системи з урахуванням усіх вимог до відповідності, а також повний контроль над даними, моделями та інфраструктурою.

Платформа штучного інтелекту як стратегічна інфраструктура

Керована внутрішня платформа штучного інтелекту, як кероване рішення на основі штучного інтелекту, являє собою набагато більше, ніж просто технологічне рішення. Вона являє собою стратегічний зсув із фундаментальними наслідками для конкурентоспроможності, цифрового суверенітету, організаційної гнучкості та довгострокових інноваційних можливостей. Дані ринку, досвід компаній та зміни в регуляторних питаннях сходяться до чіткої картини: компанії, які серйозно ставляться до впровадження штучного інтелекту, потребують узгодженої стратегії платформи, яка збалансує управління, гнучкість та створення цінності.

Економічне обґрунтування свідчить про необхідність диференційованого підходу. Хоча зовнішні хмарні сервіси пропонують низькі бар'єри для входу та швидке експериментування, структура витрат різко змінюється на користь внутрішніх рішень у міру масштабування систем. Загальну вартість володіння необхідно враховувати протягом усього життєвого циклу, включаючи приховані витрати через залежність від постачальника, витік даних та відсутність контролю. Організації з інтенсивним використанням штучного інтелекту та суворими вимогами до дотримання вимог часто знаходять економічно та стратегічно оптимальне рішення в локальних або гібридних моделях.

Нормативно-правовий ландшафт у Європі, завдяки GDPR та Закону про штучний інтелект, робить внутрішній корпоративний контроль над системами штучного інтелекту не лише бажаним, але й дедалі більш необхідним. Суверенітет даних перетворюється з бажаної необхідності на обов'язкову. Можливість у будь-який час продемонструвати, де обробляються дані, хто має до них доступ, як навчалися моделі та на якій основі приймаються рішення, стає імперативом відповідності. Зовнішні служби штучного інтелекту часто не можуть виконати ці вимоги або витрачають значні додаткові зусилля.

Ризик прив'язки до певного постачальника є реальним і зростає з кожною пропрієтарною інтеграцією. Модульні архітектури, відкриті стандарти та сумісність повинні бути вбудовані в стратегії платформи з самого початку. Можливість обмінюватися компонентами, перемикатися між моделями та переходити на нові технології гарантує, що організація не стане в'язнем екосистеми постачальників.

Не слід недооцінювати організаційний аспект. Наявність технологій не гарантує автоматичної здатності їх ефективно використовувати. Розвиток навичок, управління змінами та створення культури, що базується на даних, вимагають систематичних інвестицій. Внутрішня платформа може сприяти цим процесам завдяки узгодженому середовищу, стандартизованому навчанню та чіткому розподілу обов'язків.

Динаміка ринку показує, що інвестиції в штучний інтелект зростають експоненціально, а агентний штучний інтелект (AI) представляє наступний етап еволюції. Компанії, які зараз закладають основи для масштабованої, гнучкої та безпечної інфраструктури штучного інтелекту, позиціонують себе для майбутньої хвилі автономних систем. Вибір керованої платформи штучного інтелекту – це не рішення проти інновацій, а радше рішення на користь сталого інноваційного потенціалу.

Зрештою, все зводиться до питання контролю. Хто контролює дані, моделі, інфраструктуру, а отже, і здатність генерувати цінність зі штучного інтелекту? Зовнішні залежності можуть здаватися зручними в короткостроковій перспективі, але в довгостроковій перспективі вони делегують основні стратегічні компетенції третім сторонам. Внутрішня платформа штучного інтелекту як кероване рішення штучного інтелекту – це спосіб для організацій підтримувати контроль – над своїми даними, своїм інноваційним потенціалом і, зрештою, своїм майбутнім у середовищі та економіці, де все більше керує штучний інтелект.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn