Відхід від «зроби сам»: Чому керовані послуги штучного інтелекту сповіщають про індустріалізацію штучного інтелекту

Керовані послуги у штучному інтелекті: нова економіка цифрової трансформації

244 000 відсутніх кваліфікованих працівників: як німецькі малі та середні підприємства вирішують дилему штучного інтелекту

Глобальний ринок штучного інтелекту стрімко зростає, але в залах засідань та ІТ-відділах європейських компаній поширюється розчарування. Бізнес все частіше опиняється у дороговартісному «чистилищі пілотних проектів», розриваючись між технічною доцільністю та економічною доцільністю.

Ця ситуація особливо гостра в Європі через унікальний збіг обставин. Масштабна нестача кваліфікованих працівників – лише в Німеччині не вистачає майже чверті мільйона експертів STEM – збігається з найсуворішим регуляторним режимом у світі. З набранням чинності Закону ЄС про штучний інтелект та існуючими перешкодами GDPR, власна розробка систем штучного інтелекту («створення») – це вже не просто питання ресурсів, а непередбачуваний ризик для дотримання вимог. Загальна вартість володіння (TCO) для власних моделей часто перевищує всі початкові бюджетні плани протягом першого року експлуатації, що зумовлено прихованими витратами на обслуговування, енергію та боротьбу з дрейфом моделей.

У цій статті аналізується, чому ми перебуваємо на переломному етапі: перехід від експериментальної фази до промислового масштабування вимагає відходу від романтизованої внутрішньокорпоративної розробки до професійних керованих послуг. Ми досліджуємо, як стратегічний аутсорсинг («закупівля») дозволяє компаніям не лише уникнути пастки витрат, але й відновити технологічний суверенітет, боротися з тіньовим ШІ та, нарешті, досягти рентабельності інвестицій, обіцяної цифровою трансформацією. Дізнайтеся, чому керовані послуги ШІ є не просто альтернативою, а економічно переконливою відповіддю на виклики нової економіки ШІ.

Коли суверенітет зустрічається зі швидкістю: Чому Європі потрібен власний шлях до індустріалізації ШІ

Ринок штучного інтелекту як послуги (AIaaS) переживає період експоненціального зростання, яке є одночасно безпрецедентним і нестабільним. Хоча, за прогнозами, світовий ринок AIaaS зросте з 12,7 мільярда доларів у 2024 році до прогнозованого річного темпу зростання 30,6 відсотка до 2034 року, вимальовується тривожна реальність: 95 відсотків усіх корпоративних проектів ШІ не генерують вимірної бізнес-цінності. Ця невідповідність між інвестиціями та створенням цінності визначає центральну проблему сучасних стратегій цифровізації. Вона знаменує перехід від експериментального впровадження технологій до впровадження в промислових масштабах, де керовані послуги виступають каталізатором.

Європа стикається з унікальною ситуацією. Європейський ринок керованих послуг досяг обсягу 52,09 мільярда доларів США у 2024 році та, як очікується, зросте до 100,04 мільярда доларів США до 2029 року із середньорічним темпом зростання 13,94 відсотка. Німеччина, як найбільша економіка ЄС, робить суттєвий внесок у це зростання з обсягом ринку штучного інтелекту в 52,94 мільярда євро. Однак за цими цифрами криється складне поєднання регуляторних вимог, структурної нестачі кваліфікованих кадрів та претензій на стратегічний суверенітет, які змушують європейські компанії приймати принципово інші рішення, ніж їхні конкуренти у США чи Азії.

Анатомія невдачі: чому власні системи штучного інтелекту стають пасткою витрат

Рівень успішності проектів штучного інтелекту малює тривожну картину поточної реальності впровадження. Нещодавні дані S&P Global показують, що 42 відсотки компаній припинять більшість своїх ініціатив у сфері штучного інтелекту до 2025 року, що є різким зростанням порівняно з 17 відсотками попереднього року. Ще більш тривожним є той факт, що в середньому 46 відсотків усіх проєктів, що підтверджують концепції, ніколи не доходять до виробництва. Ці цифри призводять до фінансової катастрофи, яка виходить далеко за рамки безпосередніх витрат на проект.

Причини такого рівня невдач криються, головним чином, не в технологічних обмеженнях, а в систематичному неправильному розподілі ресурсів та уваги. Сімдесят відсотків проблем із впровадженням пов'язані з людськими та процесними проблемами, тоді як лише десять відсотків мають алгоритмічний характер, хоча останні часто поглинають більшу частину організаційної енергії. Цей дисбаланс призводить до руйнівної економіки невдач.

Середня компанія, яка обрала розробку власними силами, зіткнеться з початковими інвестиціями у розмірі від 200 000 до 1 мільйона євро. Ця сума покриває закупівлю обладнання, налаштування інфраструктури та початкові витрати на персонал. Однак загальна вартість володіння (TCO) малює набагато похмурішу картину. Аналізи показують, що початкові інвестиції в обладнання становлять лише 33 відсотки від загальних витрат протягом трирічного періоду. Решта 67 відсотків припадає на операційні витрати, такі як споживання електроенергії (з 40 відсотками накладних витрат на охолодження), витрати на персонал для системного адміністрування та поточне обслуговування.

Нестача кваліфікованих працівників має особливо серйозні наслідки. У Німеччині наразі існує дефіцит у 244 000 фахівців у галузі STEM, і ця цифра зростає. Зарплати спеціалістів з обробки даних коливаються від 53 000 до 70 000 євро для початкових посад, тоді як послуги старших експертів із сімома-десятьма роками досвіду коштують від 300 000 до 500 000 євро на рік. Провідні дослідники та дослідники штатного рівня можуть отримувати річну зарплату від 500 000 до 1 мільйона євро. Тільки ці витрати на персонал становлять від десяти до п'ятнадцяти відсотків типових бюджетів на штучний інтелект, ще до того, як буде запущена хоча б одна модель.

А ще є пастка обслуговування. Дрейф моделі, поступове погіршення якості через зміну шаблонів даних, змушує постійно перенавчатися. Цей процес споживає на 22 відсотки більше ресурсів, ніж початкова розробка, і генерує поточні витрати, що становлять від 15 до 30 відсотків від загальних витрат. Компанії, які недооцінюють цей прихований компонент витрат, стикаються з перевитратами бюджету на 30-40 відсотків лише протягом першого року роботи.

Альтернативні витрати ще більше посилюють дилему. Типовий будівельний проект досягає виробничої готовності протягом 12-24 місяців, якщо взагалі її досягає. Протягом цього часу конкуренти вже отримують вимірювану бізнес-цінність від процесів, що підтримуються штучним інтелектом. Тримісячна затримка, наприклад, через внутрішні процеси координації, такі як переговори з робочою радою в Німеччині, може призвести до альтернативних витрат у розмірі 50 000 євро через втрачене підвищення ефективності. Якщо проект повністю провалиться, інвестиції в розмірі 200 000 євро перетворюються на повні втрати без жодної віддачі.

Регуляторний парадокс: як Закон ЄС про штучний інтелект робить керовані послуги стратегічним імперативом

З набранням чинності Закону ЄС про штучний інтелект у 2024 році та його повним набранням чинності після 24-місячного перехідного періоду, Європа вступає в нову еру регулювання технологій. Регламент встановлює підхід, що ґрунтується на оцінці ризиків, який класифікує системи штучного інтелекту на чотири категорії: неприйнятний ризик, високий ризик, обмежений ризик та мінімальний ризик. Системи високого ризику, такі як ті, що використовуються в критичній інфраструктурі, на робочому місці або в правоохоронних органах, підлягають комплексним вимогам до документування, моніторингу та якості.

Для постачальників та операторів таких систем це означає суттєве збільшення складності дотримання вимог. Вони повинні створювати технічну документацію, впроваджувати системи управління якістю, проходити зовнішні аудити, наносити маркування CE та реєструвати свої системи в базі даних ЄС. Штрафи базуються на GDPR і можуть сягати семи відсотків від світового річного обороту. Підготовка до виконання лише цих вимог вимагає значних внутрішніх ресурсів, яких бракує багатьом компаніям, особливо малим та середнім підприємствам (МСП).

Водночас, GDPR встановлює суворі вимоги щодо суверенітету даних, які обмежують транскордонні потоки даних. Резидентність даних, зобов'язання зберігати дані в межах певних географічних кордонів, стає жорстким обмеженням для систем штучного інтелекту. Шифрування під час зберігання та передачі, контроль доступу на основі ролей та політика нульового зберігання даних для інтеграцій третіх сторін стають стандартом. Ці вимоги є не просто прапорцями відповідності, а фундаментальними архітектурними рішеннями, які мають бути вбудовані в системи з самого початку.

Це ілюструє регуляторний парадокс: хоча Європа впроваджує найсуворіші вимоги до управління ШІ у світі, вона одночасно уповільнює його впровадження через збільшення складності. Компанії, які намагаються виконати ці вимоги шляхом власної розробки, повинні не лише нарощувати експертизу в галузі ШІ, але й засвоювати регуляторні знання. Альтернатива полягає в керованих послугах, які пропонують відповідність за проектом як невід'ємну частину своїх обіцянок щодо обслуговування.

Постачальники керованих послуг з європейським акцентом інтегрують відповідність GDPR, готовність до Закону ЄС про штучний інтелект (ШІ) та локальний хостинг у архітектуру своєї платформи. Вони беруть на себе відповідальність за постійні оновлення у відповідь на змінні законодавчі вимоги та надають журнали аудиту, які компанії можуть надавати під час аудитів. Таке екстерналізація навантаження на дотримання вимог не лише зменшує витрати, але й юридичні ризики, які зростають експоненціально в епоху зростаючої цифровізації.

Економічна логіка аутсорсингу: порівняння загальної вартості володіння

Вибір між підходами «будівництво», «купівля» чи «гібрид» зрештою кристалізується в розрахунку загальної вартості володіння (TCO). Детальний аналіз TCO показує, чому керовані послуги є економічно раціональним вибором для переважної більшості європейських компаній.

Спочатку розглянемо підхід до збірки. Капітальні витрати включають обчислювальне обладнання, таке як кластери графічних процесорів, мережеве обладнання для високошвидкісного з'єднання та інфраструктуру зберігання даних. Невелика локальна конфігурація починається приблизно з 30 000 євро витрат на обладнання. Річні експлуатаційні витрати включають споживання енергії та охолодження (близько 3000 євро за ціною 0,12 євро за кіловат-годину), розподіл персоналу лише десяти відсотків часу системного адміністратора (15 000 євро на основі повної зарплати 150 000 євро), а також плату за обслуговування та колокейшн (2000 євро). Таким чином, загальні річні витрати становлять 30 000 євро, що призводить до загальної вартості володіння (TCO) у розмірі 90 000 євро протягом трьох років – що втричі перевищує початкові інвестиції в обладнання.

Цей розрахунок не масштабується лінійно зі складністю. Середні компанії з більш широкими вимогами можуть швидко вимагати початкових інвестицій у розмірі від 100 000 до 500 000 євро з річними операційними витратами від 20 000 до 50 000 євро. Великі корпорації з глобальною інфраструктурою стикаються з інвестиціями в кілька мільйонів євро з щомісячними операційними витратами від 20 000 до 100 000 євро.

Підхід купівлі-продажу через комерційні платформи представляє принципово іншу структуру витрат. Керовані сервіси зазвичай працюють за моделями на основі використання або передплати. ChatGPT Plus або Claude Pro коштують приблизно 23,80 євро за користувача на місяць. Microsoft 365 Copilot стягує 28,10 євро за користувача на місяць з обов'язковим річним контрактом та існуючою передплатою на Microsoft 365. Корпоративні платформи, такі як AWS Managed Services Europe, були оцінені в 203,52 мільйона доларів у 2024 році та зростають на 18,1 відсотка щорічно, що відображає зростання впровадження.

Для середньої компанії зі 100 співробітниками, які використовують інструменти штучного інтелекту, Claude Pro коштує 2380 євро на місяць або 28 560 євро на рік. Спочатку це здається порівнянним з експлуатаційними витратами на власну інфраструктуру. Однак ключова відмінність полягає в прихованих витратах підходу «створення для використання»: немає потреби в спеціалістах з обробки даних чи інженерах машинного навчання, немає обслуговування інфраструктури, немає накладних витрат на обслуговування моделі та немає внутрішнього впровадження відповідності.

Порівняння витрат за п'ять років ілюструє розбіжну економічну ситуацію. Підхід, заснований на принципі побудови, накопичує 450 000 євро витрат на обладнання та експлуатацію, плюс приблизно 300 000 євро на двох фахівців з обробки даних середньої ланки, 100 000 євро на інфраструктуру та інструменти MLOps, а також 50 000 євро на аудит відповідності та документацію. Ця загальна сума в 900 000 євро контрастує з моделлю керованого обслуговування, вартість ліцензій якої становить 142 800 євро (100 користувачів × 23,80 євро × 12 місяців × 5 років). Навіть якщо додати витрати на впровадження в розмірі 50 000 євро та щорічне коригування в розмірі 10 000 євро, керований підхід все одно пропонує перевагу у вартості понад 700 000 євро.

У цьому розрахунку відсутня найважливіша змінна: ризик невдачі. З огляду на 95% рівень невдачі для власних проектів корпоративного штучного інтелекту, існує значна ймовірність того, що інвестиції в розмірі 900 000 євро не принесуть віддачі. Керовані послуги з перевіреними моделями розгортання та 67% показником успішності в партнерствах з постачальниками значно знижують цей ризик. Скоригована на ризик прибутковість ще більше свідчить на користь керованого підходу.

Тіньовий ШІ: недооцінена загроза корпоративному управлінню

Поки компанії обговорюють формальні стратегії ШІ, вже виникла паралельна реальність: Тіньовий ШІ. Цей термін стосується неконтрольованого використання інструментів ШІ співробітниками поза формальними структурами управління ІТ. У звіті Box про стан ШІ тіньовий ШІ визначено як провідну причину витоків даних, порушень відповідності та підвищених ризиків програм-вимагачів і фішингу.

Ризики щодо дотримання вимог є особливо серйозними. Несхвалені інструменти штучного інтелекту обходять існуючі механізми контролю та створюють потенційні порушення GDPR, HIPAA або SOC 2 без відома керівництва про цю проблему. Співробітники завантажують конфіденційні дані, особисту інформацію або дані пацієнтів до зовнішніх моделей великих мов, які можуть працювати за межами дозволених юрисдикцій або використовувати дані для навчальних цілей. Така невидима обробка даних призводить до неповних записів про діяльність з обробки, що є фундаментальним порушенням GDPR.

Виміри ризику виходять за рамки захисту даних. Суперечки щодо інтелектуальної власності виникають, коли згенерований контент або код є об'єктом прав третіх сторін. Кіберризики проявляються через пакети штучного інтелекту з неперевірених репозиторіїв, які можуть містити шкідливе програмне забезпечення. Упереджені або незрозумілі рішення — галюцинації або алгоритмічні спотворення — можуть керувати кадровими, фінансовими або бізнес-рішеннями без прозорості щодо їхніх основних принципів.

Керовані сервіси з надійними рамками управління структурно вирішують проблему тіньового ШІ. Надаючи схвалені можливості ШІ, які відповідають функціональним вимогам співробітників, вони усувають стимул використовувати неконтрольовані інструменти третіх сторін. Інтегровані журнали аудиту, автоматизовані перевірки відповідності та механізми забезпечення дотримання політик гарантують, що кожна взаємодія зі ШІ відповідає нормативним вимогам. Угоди про нульове зберігання даних з постачальниками LLM, такими як OpenAI або Anthropic, гарантують, що дані компанії не зберігаються зовні та не використовуються для навчання моделей.

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

Пастка прив'язки до постачальника: чому агностичність LLM стає конкурентною перевагою

Одним з найбільших стратегічних ризиків у впровадженні штучного інтелекту є залежність від окремих постачальників. Залежність від постачальника виникає, коли системи настільки тісно інтегровані з одним постачальником, що перехід стає практично неможливим або надмірно дорогим. У сфері штучного інтелекту це проявляється, зокрема, у власницьких API, моделях із закритим кодом та інтеграціях, специфічних для певної платформи.

Гіперскейлери, такі як AWS, Microsoft Azure та Google Cloud, пропонують потужні сервіси штучного інтелекту, але вони також прив'язують клієнтів до своїх екосистем. AWS Bedrock AgentCore бездоганно інтегрується з інфраструктурою AWS, але є AWS-орієнтованим з обмеженою портативністю. Microsoft Power Automate вирізняється глибокою інтеграцією з Microsoft 365, але обмежує гнучкість моделі стеком Microsoft. Ця залежність стає проблематичною, коли змінюються моделі ціноутворення, з'являються кращі моделі від конкурентів або геополітичні чинники роблять юрисдикцію хостингу актуальною.

Рішення полягає в LLM-агностичних платформах та шлюзах моделей штучного інтелекту. Вони діють як рівень абстракції між додатками та моделями, дозволяючи писати код на єдиному інтерфейсі, тоді як шлюз направляє запити до різних постачальників. Перехід від OpenAI до Anthropic або самостійно розміщеної моделі LLaMA вимагає лише зміни конфігурації, а не рефакторингу коду.

Компанії, що дотримуються багатомодельних стратегій, зазвичай розгортають три або більше базових моделей паралельно та направляють запити до оптимального постачальника залежно від випадку використання. Така гнучкість не лише запобігає прив'язці до певного постачальника, але й дозволяє постійно оптимізувати співвідношення вартості та якості. Відкриті стандарти, такі як Apache Parquet для форматів даних та OpenTelemetry для спостережуваності, гарантують портативність між платформами.

Наслідки для бізнесу є значними. За оцінками Andreessen Horowitz, 50 провідних публічних компаній-розробників програмного забезпечення могли б заощадити приблизно 100 мільярдів доларів ринкової вартості завдяки кращому управлінню хмарними обчисленнями. Значна частина цієї неефективності пов'язана з негнучкими відносинами з постачальниками та відсутністю переговорної сили в ситуаціях прив'язки до певного постачальника.

Unframe ШІ: тематичне дослідження платформи ШІ з підходом до керованих послуг

На тлі сучасних ринкових викликів, Unframe AI позиціонує себе як зразкова платформа для керованого надання послуг на основі штучного інтелекту з чітким акцентом на вимоги підприємства. Архітектура дотримується модульного принципу: попередньо налаштовані елементи штучного інтелекту, такі як пошук, аналітика, автоматизація, агенти та інтеграції, об'єднуються в індивідуальні рішення за допомогою планів керування. Така модульність дозволяє розгортати рішення протягом кількох днів, а не місяців, без необхідності трудомісткого перенавчання чи точного налаштування моделей.

Платформа одночасно охоплює чотири критичні аспекти успішного впровадження штучного інтелекту: швидкість, суверенітет даних, гнучкість та керовану службу доставки.

<h3>швидкість</h3> Це означає інфраструктуру, здатну до негайного розгортання. У той час як традиційні проекти розвитку часто досягають ринкової зрілості протягом 12-24 місяців, а 87 відсотків застрягають на пілотній фазі, Unframe досягає робочого стану лише за кілька днів або тижнів. Cushman & Wakefield, провідна світова компанія з нерухомості, повністю автоматизувала свій процес подання заявок, скоротивши час обробки з 24 годин до кількох секунд. Таке значне прискорення дозволяє уникнути альтернативних витрат, пов'язаних із затримкою проектів, і створює негайну конкурентну перевагу.

<h3>Суверенітет даних</h3> Unframe забезпечує це завдяки гнучким операційним моделям. Платформа працює локально (всередині компанії), у приватній хмарі або в гібридному середовищі, тому конфіденційні дані ніколи не залишають безпечне корпоративне середовище. Це має вирішальне значення для дотримання GDPR та Закону ЄС про штучний інтелект. Шифрування (як під час зберігання, так і під час передачі), контроль доступу на основі ролей та комплексні журнали для кожного процесу штучного інтелекту створюють необхідну структуру управління для систем високого ризику. Суворі правила використання даних також запобігають використанню знань компанії для навчання публічних моделей.

<h3>гнучкість</h3> Незалежність Unframe від моделей конкретних мов (LLM) є ключовою. Він підтримує як публічні, так і приватні моделі та дозволяє перемикатися між постачальниками без зміни програмного коду. Клієнти можуть використовувати OpenAI, переходити на Anthropics Claude або інтегрувати моделі Mistral, розміщені в ЄС, а також власні локальні моделі – керування через фреймворк залишається незмінним. Ця нейтральність запобігає прив'язці до постачальника та забезпечує постійну оптимізацію. Якщо завтра з'явиться краща, дешевша або більш юридично сумісна модель, компанії зможуть перейти на неї протягом кількох годин.

Підхід Unframe до керованих послуг відрізняє його від постачальників виключно технологій. Обіцянка «Ми створюємо для вас – без додаткових витрат» перекладає складність впровадження з клієнта на постачальника. Хоча платформи штучного інтелекту, такі як ServiceNow, часто пов’язані з високими початковими витратами на налаштування (від 20 000 до 500 000 доларів США) плюс щорічні витрати на персонал, Unframe бере на себе ці витрати. Це усуває прямі витрати та обходить дефіцит кваліфікованих кадрів, який особливо помітний у Німеччині, де дефіцит становить 244 000 працівників STEM.

Інтеграційні можливості Unframe очевидні на практиці: він підключається практично до будь-якої системи через універсальні інтерфейси – будь то Salesforce, SAP, Jira чи застарілі бази даних. Оскільки інтеграція у складні ІТ-ландшафти часто становить більшу частину загальних витрат, Unframe покладається на попередньо створені конектори з сотень проектів. Отриманий мережевий ефект – кожна нова інтеграція зміцнює платформу для всіх клієнтів – створює стійку перевагу, яку навряд чи можуть відтворити індивідуально розроблені рішення.

Мікроекономіка впровадження штучного інтелекту: показники рентабельності інвестицій та терміни окупності

Макроекономічні аргументи на користь керованих послуг перетворюються на конкретні показники рентабельності інвестицій на рівні підприємства. Поточні дослідження показують, що компанії очікують середньої рентабельності інвестицій у розмірі 13,7 відсотка для агентів штучного інтелекту, що трохи вище 12,6 відсотка для неагентних застосувань GenAI. Однак ці середні показники маскують суттєву різницю між переможцями та переможеними.

П'ять відсотків успішних впроваджень штучного інтелекту (ШІ) — ті, що виходять з чистилища пілотних проектів і досягають виробництва — демонструють трансформаційний вплив. Успішна автоматизація BPO генерує від двох до десяти мільйонів доларів США щорічної економії коштів. Лідери у сфері ШІ, які досягають масштабованості, отримують 20-відсоткове збільшення доходу та значно вищу маржу. Ручне робоче навантаження зменшується на 63 відсотки, звільняючи персонал для виконання цінних завдань. Показники Net Promoter Score покращуються на 18 пунктів завдяки покращеному клієнтському досвіду.

Ці успіхи мають спільні закономірності. З першого дня вони визначають чіткі ключові показники ефективності (KPI) результату замість марних показників, таких як «перевірені моделі» або «зекономлені години». Вони інвестують 70 відсотків ресурсів у людей та процеси порівняно з 30 відсотками в технології, що протилежно типовому розподілу. Вони розглядають вдвічі менше варіантів використання з вдвічі більшою глибиною, зосереджуючись на критично важливих для бізнесу процесах, а не на нечітких підвищеннях продуктивності. І вони впроваджують редизайн робочого процесу на етапі розгортання, а не як наступний проект управління змінами.

Керовані сервіси впроваджують ці найкращі практики у свою методологію надання послуг. За допомогою структурованих фаз виявлення вони визначають варіанти використання з оптимальним співвідношенням витрат і вигод. Порогові значення бізнес-результатів, такі як «Скоротити час перевірки коду на 30 відсотків» або «Скоротити створення пропозиції з 24 годин до 60 секунд», визначаються перед вибором інструменту. Подвійний бюджет на експериментування та впровадження запобігає зупинці проектів після пілотного періоду без ресурсів для розгортання. Рання інтеграція DevOps та MLOps зменшує тертя між командами та прискорює час досягнення цінності.

Терміни окупності варіюються залежно від складності сценарію використання. Короткострокові проекти, такі як чат-боти для обслуговування клієнтів, демонструють рентабельність інвестицій протягом шести-дванадцяти місяців завдяки зниженню витрат на підтримку. Середньострокові впровадження, такі як прогнозне обслуговування, досягають беззбитковості через 18-24 місяці завдяки уникненню простоїв та оптимізованим циклам обслуговування. Довгострокові трансформації, такі як інновації продуктів на основі штучного інтелекту, потребують трьох років або більше, але створюють стійкі конкурентні переваги. Керовані послуги оптимізують портфель продуктів у цих часових горизонтах, балансуючи між швидкими перемогами для досягнення імпульсу та стратегічними ставками для диференціації.

Майбутня економіка: від послуг як програмного забезпечення до агентської автоматизації

Наступний етап економіки штучного інтелекту вже формується. Агентний ШІ, автономні системи, здатні обробляти повні комплексні процеси без втручання людини, готові змінити ринок програмного забезпечення вартістю 400 мільярдів доларів і проникнути в економіку послуг США вартістю 10 трильйонів доларів. Ранні експерименти підприємств з агентами обслуговування клієнтів, які самостійно вирішують цілі запити, агентами фінансової обробки, які контролюють і затверджують рутинні транзакції, та агентами продажів, які відстежують взаємодію між каналами, демонструють його трансформаційний потенціал.

Цей перехід від автоматизації завдань до оркестрації робочих процесів вимагає принципово нової інфраструктури. Системи автентифікації агентів, платформи інтеграції інструментів, фреймворки для браузерів на основі штучного інтелекту та спеціалізовані середовища виконання для коду, згенерованого штучним інтелектом, повинні бути вбудовані в корпоративні архітектури. Керовані сервіси, які пропонують ці можливості як платформні функції, дозволяють компаніям брати участь в агентній революції без необхідності самостійно розробляти ці надзвичайно складні системи.

Економічні наслідки є глибокими. Послуги як програмне забезпечення замінюють дорогі моделі людської лабораторії на структури граничних витрат на програмне забезпечення, зберігаючи або навіть перевершуючи якість. Агент із закупівель, який автоматизує управління постачальниками, переговори щодо контрактів та обробку замовлень, працює цілодобово без відпусток чи лікарняних, миттєво масштабується, щоб задовольнити стрибки попиту, і коштує лише частку еквівалентної людської потужності. Міграція цінності від постачальників послуг до програмних платформ прискорюється, що надає перевагу тим компаніям, які інтегрують агентські можливості на ранній стадії.

Однак автономія створює нові виклики управлінню. Пояснення та підзвітність рішень агентів стають критично важливими, коли фінансово або юридично значущі дії здійснюються без людського нагляду. Закон ЄС про штучний інтелект вирішує цю проблему за допомогою обов'язкового людського нагляду за системами з високим рівнем ризику, створюючи баланс між автономією та контролем. Керовані сервіси з вбудованими рамками управління – робочими процесами затвердження, чергами перегляду та шаблонами участі людини в критично важливих рішеннях – долають цю суперечність, максимізуючи ефективність без шкоди для дотримання вимог.

Стратегічні наслідки для європейських осіб, які приймають рішення

Синтез проаналізованих даних сходить до чітких стратегічних наслідків для європейських компаній. Рішення про будівництво проти купівлі не повинно ґрунтуватися переважно на технічних уподобаннях, а радше на чотирьох ключових питаннях: чи є ШІ основною перевагою бізнесу чи допоміжним інструментом? Які існують вимоги щодо чутливості даних та відповідності? Чи доступні внутрішні ресурси для сталої роботи? Який розрахунок скоригованої з урахуванням ризику рентабельності інвестицій (ROI) за реалістичні часові горизонти?

Для переважної більшості європейських компаній, особливо малих і середніх підприємств, рішення на користь керованих послуг або гібридних підходів. Основні відмінності можуть виправдовувати власну розробку, але допоміжні функції, автоматизація бек-офісу та стандартні робочі процеси повинні бути впроваджені за допомогою перевірених платформ. Ця стратегія «Купуй ядро, зроби різницю» оптимізує розподіл ресурсів, зосереджуючи дефіцитні таланти у сфері штучного інтелекту на справді конкурентоспроможних додатках.

Європейське регуляторне середовище перетворює дотримання вимог з обмеження на конкурентну перевагу. Компанії, які позиціонують готовність до GDPR та дотримання Закону ЄС про штучний інтелект як ринкові диференціатори, охоплюють сегменти клієнтів, які скептично ставляться до американських чи азійських постачальників через побоювання щодо конфіденційності даних. Керовані послуги з європейським хостингом – Le Chat Pro від Mistral з серверами ЄС за 15 євро на місяць, що на 37 відсотків дешевше, ніж у конкурентів у США – поєднують дотримання нормативних вимог з лідерством за вартістю.

Поточна нестача кваліфікованих працівників вимагає прагматичних рішень. З огляду на дефіцит 244 000 фахівців у галузі STEM та щорічну зарплату старших спеціалістів з обробки даних від 300 000 до 500 000 євро, більшість компаній не можуть виграти війну за таланти. Екстерналізація технічної складності через керовані послуги з одночасним впровадженням бізнес-логіки та дизайну сценаріїв використання забезпечує оптимальне використання навичок. Підвищення кваліфікації існуючих співробітників у галузі ШІ та оперативної інженерії створює більше цінності, ніж невдалі кампанії з набору спеціалістів з обробки даних.

Перспектива загальної вартості володіння (TCO) протягом п'яти-семи років, включаючи всі прямі та приховані витрати, демонструє економічну перевагу керованого підходу для неосновних випадків використання. 95% рівень відмов систем власної розробки означає, що навіть значна економія коштів від створення стає неактуальною, якщо проект не приносить жодних бізнес-результатів. З урахуванням ризику практично кожен розрахунок свідчить на користь підходу керованого обслуговування.

Індустріалізація штучного інтелекту

Еволюція штучного інтелекту від експериментальних технологій до промислової інфраструктури переживає критичний перехід. Фаза ентузіазму в пілотних проектах та перевірці концепцій поступається місцем тверезому акценту на вимірюваних бізнес-результатах та сталій рентабельності інвестицій. У цьому контексті керовані послуги стають домінуючою моделлю надання послуг не тому, що вони технологічно перевершують інших, а тому, що вони враховують економічні, регуляторні та організаційні реалії європейських компаній.

Поєднання структурної нестачі кваліфікованих працівників, суворого регулювання через GDPR та Закон ЄС про штучний інтелект, а також непомірно високих загальних витрат на володіння системами, розробленими власними силами, створює середовище, в якому екстерналізація технічної складності з інтернаціоналізацією бізнес-логіки стає раціональною стратегією. Такі платформи, як Unframe AI, які поєднують швидкість завдяки підходам до креслень, суверенітет завдяки гнучким варіантам розгортання, гнучкість завдяки агностицизму LLM та керовану доставку за моделями «створи для себе», представляють собою наступне покоління індустріалізації штучного інтелекту.

Компанії, які домінуватимуть у найближчі роки, – це не ті, що мають найбільші команди розробників штучного інтелекту чи найдорожчі кластери графічних процесорів. Це ті, що зосереджуються на отриманні вимірюваної бізнес-цінності від штучного інтелекту шляхом прийняття розумних рішень щодо створення та купівлі, швидкого повторення та масштабування, ставлення до відповідності як до функції, а не як до помилки, та зосередження своїх обмежених людських ресурсів на справді диференціюючій діяльності. Керовані послуги штучного інтелекту забезпечують основу для цієї спрямованості, демократизуючи доступ до можливостей корпоративного рівня без тягаря власної розробки.

У світі, де 95 відсотків компаній зазнають невдачі, вибір правильної стратегії впровадження визначає різницю між трансформаційним зростанням та дороговартісним провалом. Докази очевидні: для переважної більшості керовані послуги зі штучним інтелектом є не другим найкращим варіантом, а оптимальним шляхом до сталої конкурентної переваги на основі штучного інтелекту.

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
 

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації