Штучний інтелект як цеглинки Lego замість моноліту: багаторазові будівельні блоки ШІ як новий стандарт у розробці програмного забезпечення

Виробляти чи купувати? Чому 76% компаній зараз радикально змінюють свою стратегію ШІ

У розробці програмного забезпечення відбувається тиха, але масштабна трансформація. Роками на ринку домінували громіздкі, монолітні моделі штучного інтелекту – дорогі в розробці, негнучкі в адаптації та часто рецепт невдалих ІТ-проектів. Але ера індивідуально розроблених систем штучного інтелекту, запрограмованих з нуля, добігає кінця. Їх замінює «принцип Lego»: модульні, багаторазові будівельні блоки штучного інтелекту, які можна гнучко та з максимальною економічною ефективністю комбінувати залежно від випадку використання.

Чи то у фармацевтичній промисловості, фінансовому секторі, чи виробництві – так звані компоновані архітектури різко скорочують час отримання вигоди з місяців до кількох днів і фундаментально змінюють стратегічне рішення «виробляти чи купувати» в компаніях. У цій статті досліджується, чому відхід від монолітних архітектур неминучий, які величезні переваги у вартості пропонують модульні платформи та як компанії можуть успішно опанувати стрибок у нову еру промислової логіки штучного інтелекту, не ставлячи під шкода свій суверенітет даних.

Кінець монолітної епохи: кожен, хто досі думає про ШІ як про окреме рішення, втратив десятиліття.
Протягом десятиліть у розробці програмного забезпечення один принцип сприймався як належне: ви створюєте систему, яка може робити все, або купуєте її. Моноліт був домінуючою архітектурною формою, оскільки на ранніх стадіях він пропонував найпростішу відповідь на складність: єдину кодову базу, єдиний конвеєр розгортання, узгоджене середовище. Для невеликих команд і початкових продуктів це часто було правильним рішенням. Але зі зростанням вимог, збільшенням обсягів даних і новим класом функціональних можливостей ШІ ця модель починає структурно давати збій.

Перехід від монолітних до модульних архітектур у традиційній розробці програмного забезпечення вже відбувся у 2010-х роках завдяки мікросервісам. Те, що тоді було вірним для веб-додатків та бекенд-систем, зараз ще більш актуальне для систем штучного інтелекту: монолітні моделі ШІ — великі, централізовані системи, навчені на загальних даних та розроблені для одночасного виконання багатьох завдань — більше не є економічно вигідними, якщо їх доводиться створювати або навчати з нуля в кожному контексті. Почалася ера багаторазових будівельних блоків ШІ, і вона змінює не лише технології, але й всю економіку ринку корпоративного програмного забезпечення.

Пов'язано з цим:

• Архітектура ШІ: чому модель є найменш важливою частиною вашої системи ШІ

Від принципу Lego до логіки промислового штучного інтелекту

Зображення цеглинок Lego — це не просто маркетинговий жаргон, воно точно описує архітектурні зміни, що відбуваються. Модульні архітектури штучного інтелекту складаються з незалежних, чітко визначених компонентів: кодерів, декодерів, модулів міркування, пошукових систем, шарів обробки документів, агентних фреймворків та логіки оркестрації. Кожен компонент має визначений інтерфейс, чітку функцію та може розроблятися, підтримуватися та масштабуватися незалежно від інших.

Вирішальна економічна перевага полягає в можливості повторного використання. Після того, як компонент зібрано, протестовано та перевірено у виробництві, його повторне використання в іншому контексті коштує лише частку початкових витрат на розробку. Такі фреймворки, як LangChain, дозволяють модульно комбінувати генеративні моделі штучного інтелекту без необхідності кожного коригування коду. Компанії, які застосовують такі підходи, можуть скоротити цикли розробки до 65 відсотків. Те, що раніше займало від шести до дванадцяти місяців власної розробки, тепер можна створити за лічені дні на модульній платформі.

Ця логіка також відображається в промисловій практиці. Наприклад, постачальник платформ Unframe стверджує, що розробив сотні готових структурних блоків штучного інтелекту – для таких областей, як пошук та міркування, обробка документів, вилучення даних та автоматизація на основі агентів. Оскільки ці структурні блоки є модульними, кожне рішення можна адаптувати до конкретного середовища, цілей та технологічного стеку клієнта без необхідності починати з нуля. Результатом є розгортання за лічені дні, а не місяці.

Пов'язано з цим:

• Три архітектурні принципи керованого штучного інтелекту: чому класичні проекти зі штучним інтелектом зазнають невдачі та що відрізняє їх від швидких впроваджень

Структурний розрив з минулим

Щоб зрозуміти, чому цей зсув настільки фундаментальний, варто дослідити структурні недоліки попереднього підходу. Компанії традиційно стикалися з подвійним вибором: або придбати універсальне, готове рішення, яке не відповідало їхнім процесам, або розробити індивідуальне рішення власними силами, що вимагало значних початкових інвестицій та тривалого терміну реалізації проекту. Реалістично кажучи, власні розробки коштують від 350 000 до 500 000 євро лише на персонал, інфраструктуру графічних процесорів та операції, тоді як стандартні ліцензійні рішення коштують від 30 000 до 100 000 євро на рік.

Результат цієї скрутної ситуації добре відомий: з'являється довгий список потенційних варіантів використання ШІ, з яких лише п'ять-десять найкращих фактично впроваджені на практиці. Решта залишаються застряглими у статус-кво. За оцінками, лише близько п'яти відсотків усіх ініціатив у сфері ШІ в компаніях досягають вимірюваної віддачі від інвестицій. Це не тому, що варіанти використання не мають цінності, а тому, що шлях до впровадження занадто довгий, занадто дорогий і занадто ризикований.

Модульні платформи з багаторазовими будівельними блоками порушують цю логіку. Оскільки зусилля на розробку значно скорочуються завдяки попередньо створеним компонентам, навіть малі та середні варіанти використання стають економічно вигідними. Час досягнення вигоди – період між генерацією ідеї та вимірюваною бізнес-вигодою – скорочується з місяців до тижнів або навіть днів. Це змінює всю інвестиційну логіку, пов'язану зі штучним інтелектом.

Міжгалузеве повторне використання як конкурентна перевага

Одним із найпотужніших, але найменш обговорюваних аспектів модульних архітектур штучного інтелекту є їхній потенціал для міжгалузевого застосування. Багато бізнес-процесів, які на перший погляд здаються галузево-специфічними, мають однакову базову структуру на абстрактному рівні. Обробка документів, виявлення аномалій, моніторинг відповідності, класифікація клієнтів та звітність — ці завдання виникають у страховій галузі так само, як і у фармацевтичній, фінансовій та виробничій галузях.

Це особливо помітно у страховому секторі. Модульні центри штучного інтелекту для страхових компаній поєднують спеціалізованих агентів для андеррайтингу, обробки претензій, виявлення шахрайства та моніторингу відповідності. Ці агенти базуються на тих самих технологічних засадах, що й аналогічні системи в інших галузях – відрізняються лише галузеві правила, порогові значення та схеми даних. Модуль вилучення документів, який обробляє дані полісів у страховій компанії, робитиме те саме для звітів про клінічні випробування або подання документів до регуляторних органів у фармацевтичній компанії.

У фармацевтичному секторі та секторі наук про життя штучний інтелект вже досяг помітних проривів, безпосередньо пов'язаних з модульними підходами. Провідна біофармацевтична компанія досягла підвищення ефективності на 30-40 відсотків завдяки автоматизації процесів документування за допомогою штучного інтелекту. Звіти про клінічні випробування, які раніше займали 17 тижнів, тепер скорочуються до 10-12 тижнів завдяки рішенням GenAI – з перспективою подальшого скорочення до п'яти тижнів. Потенційна перевага у витратах лише на дослідження та розробки становить понад 45 мільйонів доларів США для компанії середнього розміру.

У виробництві модульний штучний інтелект фундаментально змінює ландшафт ERP. Ринок виробничих ERP досягне обсягу 23 мільярдів доларів США до 2025 року та зростатиме на вісім відсотків на рік. Композитні архітектури замінюють монолітні розгортання: ІТ-відділи можуть замінювати окремі механізми планування або виробничі модулі, не дестабілізуючи всю інфраструктуру ERP. Системи прогнозного обслуговування на основі штучного інтелекту повідомляють про двозначне скорочення незапланованих простоїв, що безпосередньо впливає на прибутковість у капіталомісткій галузі.

У фінансовому секторі модульні архітектури дозволяють швидко інтегрувати штучний інтелект в існуючі основні банківські системи, не ставлячи під загрозу відомі своєю крихкістю застарілі стеки. Компоновані архітектурні структури у фінансах пропонують стандартизовані інтерфейси API, потокову передачу подій у режимі реального часу та інтегровану звітність про відповідність — саме ті будівельні блоки, які потрібні банкам та керуючим активами для їхніх випадків використання штучного інтелекту, без необхідності окремо створювати цю інфраструктуру кожною установою.

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 ваше комплексне та безтурботне рішення 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 всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану 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 подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі 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.

Більше інформації тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Економіка повторного використання: цифри та взаємозв'язки

Економічні наслідки модульних архітектур штучного інтелекту відчутні не лише якісно, ​​а й кількісно. Згідно з аналізом Bain & Company, компанії, які поєднують штучний інтелект з реструктуризацією процесів з нульовою базою, досягають економії коштів до 25 відсотків. Одна компанія з управління активами, яка послідовно застосовувала цей підхід, визначила річну економію в один мільярд доларів США – приблизно 20 відсотків від загальної бази витрат. У сфері фінансів та комплаєнсу підходи на базі штучного інтелекту зменшили навантаження на звітність та аналіз більш ніж на 40 відсотків.

Дані BCG показують, що компанії з наукоємними процесами, такими як розробка програмного забезпечення, маркетинг або управління документами, можуть використовувати GenAI, щоб зробити виробничі процеси до 50 разів ефективнішими та знизити витрати на 20-30 відсотків. В операційних зонах з польовими службами або командами технічного обслуговування індивідуальне підвищення продуктивності може сягати ще 20-30 відсотків. Одна нафтогазова компанія знизила рівень помилок на 70 відсотків та знизила витрати на профілактичне обслуговування більш ніж на 40 відсотків завдяки операціям технічного обслуговування, що підтримуються штучним інтелектом.

Загальногалузеві тенденції підкреслюють ці цифри. Організації, що використовують гіперавтоматизацію — поєднання штучного інтелекту та роботизованої автоматизації процесів — повідомляють про 42% швидше виконання процесів та до 25% підвищення продуктивності. Кілька досліджень показали, що інтеграція штучного інтелекту та великих даних дозволяє скоротити час обробки процесів на 42%, покращити використання ресурсів на 28% та майже на 35% знизити експлуатаційні витрати. Для обслуговування клієнтів на базі штучного інтелекту середня рентабельність інвестицій становить 3,50 долара США на кожен вкладений долар.

Пов'язано з цим:

• Керовані корпоративні рішення на основі штучного інтелекту з використанням шаблонного підходу: зміна парадигми в інтеграції промислового штучного інтелекту

Рішення «виробляти чи купувати» в епоху штучного інтелекту

Перехід до модульних платформ фундаментально змінив стратегічне рішення «виробляти чи купувати» в компаніях. Ще у 2024 році 47 відсотків компаній розробляли свої рішення на основі штучного інтелекту самостійно, тоді як 53 відсотки їх купували. До 2025 року це співвідношення різко змінилося: лише 24 відсотки створювали власні рішення, тоді як 76 відсотків покладалися на зовнішні рішення. Це не ознака браку технічної експертизи, а радше раціональна реакція на зменшення доданої цінності монолітної внутрішньої розробки в галузях, які не мають справжнього потенціалу диференціації.

Логіка цього є економічно переконливою. Внутрішня розробка варта того, якщо штучний інтелект є ключовим елементом бізнес-моделі, якщо стратегічна унікальна торгова пропозиція має бути захищена за допомогою власної інтелектуальної власності, або якщо нормативні вимоги вимагають повного суверенітету даних. Для всього іншого – а це переважна більшість випадків використання – платформні рішення з попередньо вбудованими компонентами пропонують чудове економічне рівняння: швидше розгортання, менші початкові інвестиції, постійні технічні оновлення без власних витрат на дослідження та розробки, а також – у моделі оплати на основі використання – значно знижений профіль ризику.

Модель ліцензування лише після підтвердження бізнес-цінності – без попередніх зобов’язань, без визначення обсягу проекту, оплата лише за умови вимірюваного успіху – є логічним наступним кроком у цьому розвитку. Вона перекладає ризик на постачальника та створює сильний стимул для швидкого та точного виконання робіт. Це можливо лише тому, що компоненти багаторазового використання знижують витрати на доставку до такої міри, що така гарантія стає економічно вигідною.

Симбіоз людини і машини: ні заміна, ні співіснування

Ключовою помилкою в обговоренні модульних платформ штучного інтелекту є ідея, що вони замінять внутрішні ІТ-команди. Реальність у компаніях, які успішно впроваджують ці підходи, зовсім інша. Найважливіші варіанти використання — ті, що мають стратегічне значення та найвищий потенціал диференціації — продовжують розроблятися та управлятися внутрішньо. Модульні платформи охоплюють переважну більшість: від 40 до 45 варіантів використання зі списку з 50, які в іншому випадку вимагали б або окремих рішень, або внутрішніх швидких проектів — і зазнають невдачі в обох випадках.

Це узгоджується з прогнозом Gartner на 2026 рік: 40 відсотків усіх корпоративних застосунків інтегруватимуть агентів штучного інтелекту для виконання конкретних завдань, порівняно з менш ніж п'ятьма відсотками у 2025 році. Ці агенти не замінять ІТ-відділ — вони будуть контролюватися, моніторитися та інтегруватися в існуючі системи ним. Справжній прорив полягає не в заміні людської праці, а в зміщенні балансу цінностей: від кліків та налаштування до взаємодії природною мовою з інтелектуальними модульними системами.

Дослідники Фраунгофера наголошують на ролі управління потоком створення цінності як вирішального фактора успіху в цьому контексті: лише коли весь процес, від концепції до реалізації, є прозорим, компанії можуть виявляти та усувати вузькі місця. Тому платформи штучного інтелекту повинні не лише забезпечувати технічну якість, але й організовувати співпрацю між людьми та штучним інтелектом. Формулювання «симбіозу людини та машини» точно відображає економічну суть: ні чиста автоматизація, ні просте використання інструментів, а структурний перерозподіл завдань та відповідальності вздовж потоку створення цінності.

Технічна зрілість та ризики, що залишилися

Як би переконливо не звучала ця модель, було б нечесно ігнорувати ці проблеми. Модульні архітектури штучного інтелекту збільшують складність на рівні оркестрації: коли багато незалежних компонентів повинні працювати разом, управління інтерфейсами, обробкою помилок, потоками даних та версійним керуванням стає критичним вузьким місцем. Сила модульного підходу — незалежність частин — створює нові залежності на системному рівні, якими необхідно ретельно керувати.

Ще один ризик полягає у забезпеченні якості результатів, створених штучним інтелектом. Експерти Фраунгофера попереджають, що швидкість роботи систем штучного інтелекту вимагає фундаментальної адаптації процесів верифікації та валідації – як технічно, так і культурно. Архітектури, конвеєри CI/CD та процеси перевірки повинні бути розроблені для надійної перевірки результатів, створених штучним інтелектом, без створення нових вузьких місць.

До цього додається питання суверенітету даних. У регульованих галузях, таких як фармацевтика, страхування та фінанси, неконтрольований відтік конфіденційних даних на зовнішні платформи є не лише репутаційним ризиком, а й проблемою дотримання вимог. Компоновані архітектури вирішують цю проблему шляхом вибіркового розгортання: конфіденційні робочі навантаження залишаються в контрольованих локальних середовищах, тоді як завдання з низьким рівнем ризику можуть виконуватися на зовнішніх сервісах. Модульні платформи будівельних блоків повинні не лише обіцяти таку гнучкість розгортання, але й реалізовувати її технічно надійним чином.

Перспектива: Новий стандарт формується прямо зараз

Розробка програмного забезпечення в найближчі роки значною мірою полягатиме не в програмуванні функціональності з нуля, а в інтелектуальному поєднанні, налаштуванні та оркестрації попередньо створених компонентів штучного інтелекту. Це не означає витіснення розробників, а перехід у їхній роботі до вищих рівнів абстракції – від реалізації до архітектури, від кодування до налаштування та забезпечення якості.

Для компаній усіх секторів це являє собою нову стратегічну відправну точку. Питання вже не в тому, «чи можемо ми дозволити собі штучний інтелект?», а в тому, «скільки з наших 50 варіантів використання ми можемо впровадити протягом наступних дванадцяти місяців, і яка модель забезпечує найкращу рентабельність інвестицій для кожного варіанту використання?» Тих, хто досі відповідає на це питання бінарною логікою власної розробки чи стандартного програмного забезпечення, обженуть конкуренти, які використовують модульні платформи як операційні прискорювачі.

Цифри очевидні: до 2030 року 45 відсотків усіх організацій будуть масштабно використовувати агентів штучного інтелекту та впроваджувати їх у всі бізнес-функції. Глобальний ринок автоматизації досягне майже 214 мільярдів доларів до 2026 року. Питання не в тому, чи це станеться, а в якій архітектурі та моделі. І в цьому відношенні принцип Lego – модульний, багаторазовий, комбінований – дає найпереконливішу відповідь, яку розробка програмного забезпечення може запропонувати цього десятиліття.

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною за адресою wolfenstein∂xpert.digital або

Просто зателефонуйте мені за номером +49 7348 4088 965 .

LinkedIn