Инфраструктура для ИИ: почему облачные технологии являются основой цифровой трансформации

Период сомнений относительно разрушительного потенциала технологий остался в прошлом. В настоящее время в корпоративной среде практически никто не задается вопросом, изменит ли искусственный интеллект (ИИ) структуру работы. Реальная дискуссия переместилась в сферу реализации: как преобразовать это стратегическое убеждение в реальные, оперативные возможности?

Специальный выпуск MIT Technology Review Brazil, подготовленный в партнерстве со Skyone, пролил свет на эту ситуацию, исследуя влияние ИИ на бразильские организации и формирование новых «гибридных команд» (состоящих из людей и интеллектуальных систем). Основной диагноз выявляет явное несоответствие между вершиной стратегической пирамиды и технической реальностью на цифровой фабрике: у компаний очень высокие амбиции, но инфраструктурные возможности все еще развиваются медленно.

Если ваша компания хочет прекратить накапливать «постоянные пилотные проекты» и начать получать структурные результаты с помощью ИИ, вам необходимо понять, почему облачные технологии являются неотъемлемой основой для этого перехода.

Бразильское неравенство: согласованные желания против ограниченного бюджета

Чтобы понять масштаб проблемы, достаточно взглянуть на данные, собранные в ходе исследования Skyone под названием «Искусственный интеллект в работе: 20 выводов о гибридных командах».

Ожидания относительно интеллектуальных агентов практически единодушны: 99% компаний считают, что ИИ-агенты будут играть центральную роль в их бизнесе в течение следующих трех лет. Кроме того, 53% специалистов называют искусственный интеллект технологией, оказавшей наибольшее влияние на их работу в последнее время, превзойдя даже сам интернет (30%).

Однако, если проанализировать организационные условия, обеспечивающие функционирование этой экосистемы, цифры не сходятся:

• 74% организаций все еще находятся на ранних или средних внедрения технологий.
• 57% компаний не имеют выделенного бюджета на инициативы в области искусственного интеллекта.
• 59% руководителей признают, что их организации не готовы к работе с гибридными командами в краткосрочной перспективе.

Диагноз MIT: это международное неравенство не уникально для нас. В отчете MIT NANDA « Разрыв между генеративным ИИ и бизнесом: состояние ИИ в бизнесе» проанализировано более 300 инициатив, и установлено, что 95% организаций до сих пор не получают измеримой отдачи от генеративного ИИ . Причина? Чрезвычайная сложность интеграции алгоритмов в реальные рабочие процессы.

Техническое узкое место: почему 59% компаний застряли на этом этапе?

Корпоративный рынок поддался идее искусственного интеллекта, полагая, что его можно интегрировать как технологическое «дополнение», требующее лишь приобретения готового инструмента и ожидая резкого повышения производительности. Однако практика показала, что, когда алгоритм пытается выйти за пределы лаборатории, он сталкивается с фрагментированными системами, разрозненными данными и устаревшими локальными базами данных.

Согласно исследованию MIT Technology Review и Skyone, только 41% бразильских компаний используют облачные технологии в качестве основы для работы с данными и искусственным интеллектом. Остальные 59% по-прежнему работают с частично облачной или преимущественно локальной инфраструктурой, что, согласно исследованию, категорически не подходит для поддержки серьезных и масштабируемых проектов.

Попытки запуска сложных интеллектуальных агентов или надежных языковых моделей на устаревших локальных серверах приводят к трем фатальным проблемам:

1. Фрагментация данных и разрозненность данных

Искусственный интеллект процветает при наличии чистых, управляемых и интегрированных данных. Если информация вашей компании разбросана по изолированным электронным таблицам и системам, которые не взаимодействуют друг с другом, алгоритм будет выдавать ошибочные, неточные или нерелевантные ответы. Для 40% компаний интеграция между отделами и системами является сегодня самой большой проблемой.

2. Отсутствие эластичности и масштабируемости

Для работы моделей ИИ требуются значительные пиковые нагрузки в определенные моменты времени (например, при обучении модели или прогнозной аналитике в реальном времени). Локальная инфраструктура не обладает достаточной мощностью для расширения и сокращения ресурсов по требованию, что приводит к замедлению работы ERP-системы и операционным узким местам.

3. Уязвимость в сфере кибербезопасности и отслеживаемость

Использование стратегически важных корпоративных данных или конфиденциальной информации о клиентах в системах искусственного интеллекта без собственного уровня защиты и шифрования сопряжено с чрезвычайно высоким риском несоблюдения требований и утечки данных.

Меньше фетишизма к инструментам, больше архитектуры данных

метко отметил Луис Печчив своем заявлении изданию, ИИ — это не волшебный готовый продукт. «Это процесс созидания, в ходе которого организация должна обучить ИИ его бизнес-правилам, критериям принятия решений и операционному контексту.

Для того чтобы этот механизм функционировал и инвестиции приносили прибыль (ROI), компаниям необходимо меньше сосредотачиваться на «фетише инструментов» и больше — на архитектуре бэкэнда. Именно здесь на помощь приходят интегрированные платформы, такие как Skyone Studio.

Технологии не должны быть препятствием для роста вашего бизнеса. Skyone Studio была разработана именно для того, чтобы устранить организационные барьеры и проложить путь к цифровой зрелости, опираясь на четыре основных принципа:

• iPaaS (интеграционная платформа как услуга): централизует и объединяет данные из более чем 400 систем (таких как ведущие ERP, CRM и платформы электронной коммерции), обеспечивая автоматизированный рабочий процесс без необходимости переписывать сложный код.
• Cloud Lakehouse: современная облачная инфраструктура, объединяющая хранилища и обеспечивающая высокопроизводительные, оптимизированные запросы для бизнес-аналитики (BI) и машинного обучения.
• Индивидуально настраиваемые ИИ-агенты: позволяют создавать роботов с искусственным интеллектом, которые действительно понимают специфические правила вашего бизнеса и его операционный контекст, обеспечивая безопасную автоматизацию бюрократических процедур.

Оптимизированный человек: будущее гибридной работы

Укрепление облачных технологий как основы для искусственного интеллекта не призвано принизить роль людей в компаниях, а, наоборот, повысить её. Когда техническая основа прочна, механические, повторяющиеся задачи, основанные на предсказуемых закономерностях, переходят к вычислительным агентам.

Результат? Профессионалы перестают тратить часы на заполнение электронных таблиц или поиск разрозненных данных и берут на себя роль стратегического руководителя. По сути, такие человеческие навыки, как критическое мышление, умение оценивать контекст, эмоциональный интеллект и способность задавать правильные вопросы, становятся настоящим конкурентным преимуществом на рынке.

Победителем в эпоху интеллекта станет не тот, кто просто повторяет восторженные речи на инновационных мероприятиях. Победителем станет тот, кто сумеет практично и структурированно связать алгоритм с реальным рабочим процессом. И этот путь обязательно начинается в облаке.

Хотите превратить эксперименты в реальные результаты в вашей компании?

Компаниям, стремящимся извлечь реальную выгоду из искусственного интеллекта, необходимо начать с организации и управления своими данными. Скачайте специальный выпуск и узнайте о путях, которые выбирают технологические лидеры для ускорения инноваций и достижения конкретных результатов с помощью ИИ.

Автор: Skyone