Вертикальная интеграция ИИ и данных: как получить реальную окупаемость инвестиций с помощью искусственного интеллекта 

Корпоративная гонка за внедрением искусственного интеллекта (ИИ) достигла своего пика. Однако, пока рынок наводнен обещаниями волшебных преобразований и универсальных виртуальных помощников, директора, лица, принимающие решения, и технологические менеджеры сталкиваются с реальностью за кулисами. Мнения экспертов единодушны: 11 из 10 компаний обсуждают ИИ, но мало кто понимает, что успех этой технологии напрямую зависит от зрелости инфраструктуры данных и интеграции систем.

Чтобы обсудить, как превратить ажиотаж вокруг ИИ в ощутимую окупаемость инвестиций (ROI) и повышение операционной эффективности, Builders собрались ведущие деятели бразильского технологического сектора: Сержио Фонтана, генеральный директор и основатель SysMiddle (платформы, специализирующейся на оркестрации и интеграции сложных систем), и Андре Оливейра, руководитель отдела данных и ИИ в Skyone (лидер в области унифицированных облачных решений, данных и искусственного интеллекта).

Ниже мы проанализируем ключевые выводы из этой обширной дискуссии, обозначив стратегическую роль системной интеграции, концепцию вертикального ИИ и незаменимые структуры управления, которые отделяют неудачу от успеха в эпоху данных.

1. Почему ИИ «съедает данные на завтрак» (а интеграция служит столу)

В области инженерии данных существует неудобная истина: искусственный интеллект, по сути, представляет собой механизм для принятия оптимизированных решений на основе исторических и текущих данных. Без непрерывного, чистого и структурированного потока информации любая модель ИИ терпит неудачу.

Исторически сложилось так, что ERP-системы (системы планирования ресурсов предприятия) и устаревшие настольные системы выступали в роли хранителей транзакционных и параметрических данных компании. Основная корпоративная проблема заключается в сложности доступа к этим источникам. Многие из этих систем работают в гибридной или локальной архитектуре , существовали до появления интернета и не имеют документации или структурированных API.

Как отметил Серджио, извлечение данных с помощью реляционных запросов — это самая простая часть. Настоящая сложность заключается в обратном процессе: вводе и обновлении информации. Ввод заказа на продажу, сгенерированного автономным агентом ИИ, требует проверки огромной цепочки взаимозависимых элементов, включая регистрацию клиента, ценообразование, правила учета запасов и сложные местные налоговые матрицы. Без интеллектуальной интеграционной платформы (iPaaS) для консолидации этих бизнес-правил автоматизация нарушает целостность основной базы данных.

2. Горизонтальный ИИ против вертикального ИИ: В поисках эксперта

Одной из главных причин разочарования в компаниях является попытка решить узкоспециализированные проблемы с помощью горизонтальных ИИ (таких как ChatGPT или Gemini в их чистых версиях). Поскольку это универсальные языковые модели (большие языковые модели — LLM), обученные на основе открытых знаний интернета, они отлично подходят для универсальных задач, но терпят неудачу при попытке решить глубокие операционные проблемы компании.

Именно в этом сценарии вертикальное внедрение ИИ проявляет себя наилучшим образом . Как объясняет Андре Оливейра:

В то время как универсальный помощник выполняет основные административные задачи, сложные задачи, такие как расчет заработной платы с учетом юридических аспектов или управление цепочкой поставок в промышленной отрасли, требуют узкоспециализированного специалиста. Вертикально интегрированный ИИ изначально понимает профессиональную терминологию, показатели (такие как коэффициенты оттока клиентов и динамика цен) и нормативные нюансы рынка, на котором он работает. Он не просто отвечает на вопросы статически; он предназначен для взаимодействия с экосистемами данных и выполнения автономных сквозных действий

3. Феномен «вайб-кодирования» и риски теневых ИТ.

Простота, с которой современные генеративные инструменты позволяют создавать код и автоматизировать процессы, породила феномен Vibe Coding. Сегодня специалисты из сферы бизнеса или гуманитарных наук могут выступать в роли разработчиков, давая указания моделям ИИ создавать целые приложения, используя естественный язык (подсказки).

Хотя это демократизирует инновации и ускоряет разработку локальных прототипов (таких как специализированные телеметрические панели), это также открывает двери для теневых ИТ (несанкционированного использования технологий внутри организации).

• Набор инструментов: различные отрасли используют разрозненные инструменты, найденные в социальных сетях.
• Утечка данных: сотрудники экспортируют электронные таблицы клиентов и вводят их в общедоступные онлайн-ресурсы для обучения по программе LLM.
• Финансовая неэффективность: потреблению токенов, завышению операционных расходов без пропорциональной окупаемости инвестиций.

Для руководителей технологических компаний задача состоит в реализации надежной управления ИИ. Управление не должно выступать в качестве бюрократического барьера, а скорее в качестве структуры , обеспечивающей проверенные соединения, круглосуточный мониторинг (через SOC/SIEM) и изоляцию данных с помощью частных LLM-систем.

4. Показатели успеха: как измерить реальное влияние на бизнес

Инвестиции в ИИ и системную интеграцию должны трансформироваться в измеримые показатели эффективности, будь то количественные (доходы или прибыль) или качественные. Эксперты перечислили основные метрики, демонстрирующие эффективность таких внедрений:

Таблица: Показатели успеха в проектах по интеграции и искусственному интеллекту

Стратегический путь к интеллектуальной автоматизации

Модернизация инфраструктуры не означает переписывание устаревшего кода с нуля, а скорее создание масштабируемой основы. Интегрированные платформы, такие как Skyone Studio, устраняют корпоративные барьеры, объединяя решения iPaaS, облачное хранилище данных (Lakehouseсозданиерабочих процессов агентамив единый интерфейс. Таким образом, роль человека смещается от ручного выполнения повторяющихся задач к стратегическому анализу и управлению автоматизированными процессами.

Хотите подробнее ознакомиться с этим содержательным обзором?

Этот анализ основан на идеях и практическом опыте, которыми поделились участники подкаста Builders. Чтобы понять все операционные детали, ознакомиться с советами по повышению продуктивности нажмите здесь и послушайте полный эпизод на Spotify!

Автор: Skyone