Архитектура решений в эпоху ИИ: руководство по масштабированию предприятия

Корпоративная гонка за внедрением генеративного искусственного интеллекта ибольших языковых моделей) достигла критической точки перелома. Если в последние два года приоритетом руководителей высшего звена и директоров по технологиям были быстрые эксперименты — часто обусловленные страхом упустить рыночную волну (FOMO) — то цифровая зрелость 2026 года требует кардинального изменения подхода. Рынок больше не терпит изолированных разговорных роботов, которые не решают реальные бизнес-задачи или которые расходуют бюджеты на облачные вычисления, не принося возврата инвестиций (ROI).

Чтобы обсудить, как создавать надежные, высокопроизводительные и действительно жизнеспособные программные экосистемы, Builders by Skyone собрались технические эксперты по этой теме. Ведущими эпизода были Робсон Дель Фиол и его коллеги, а среди уважаемых участников были Марсело Фариа, менеджер по архитектуре в Skyone, и Терон Морато, архитектор, специализирующийся на данных, интеграции и искусственном интеллекте в Skyone.

В этой содержательной и структурированной статье мы обобщаем основные стратегические и технические точки зрения, обсуждавшиеся экспертами, предлагая план для ИТ-руководителей, системных архитекторов и менеджеров по инновациям, стремящихся к технической и финансовой устойчивости своих проектов в области искусственного интеллекта.

1. Основная концепция: что такое план программной архитектуры?

Исторически слово «чертеж» относилось к архитектурным планам, напечатанным на синей бумаге, которые точно обозначали фундамент, стены, трубопроводы и электропроводку зданий. В разработке программного обеспечения и современной обработке данных эта аналогия остается вполне применимой и важной.

Как Терон Морато в ходе беседы, разработка плана действий является необходимым шагом, предшествующим любым инвестициям в инфраструктуру, аренде серверов или созданию конвейеров кодирования:

Грамотно спроектированная архитектура создает «фундамент» и балки, которые будут выдерживать большой объем обращений, изменчивость нагрузок и расширение системы. В то время как инженерная команда занимается обеспечением структурной устойчивости базы данных и каналов приема данных, архитектор должен обладать целостным видением, предвидя, как различные модули будут взаимодействовать, не создавая при этом операционных проблем или сбоев в работе.

Творческое напряжение: архитектор против инженера данных

В технологической экосистеме существует хорошо известное творческое противоречие между архитектором решений, стремящимся создавать инновационные и гибкие связи, и инженером данных, сосредоточенным на построении прагматичных, жестких и сверхнадежных основ. Успех корпоративной архитектуры заключается в балансе между этим видением будущего и осуществимостью инженерных решений.

2. Путешествие данных и волшебство «шоколадного мороженого»

Одно из самых больших заблуждений в проектах по искусственному интеллекту заключается в предположении, что генеративная модель (LLM) сама по себе устранит несоответствия и исторические ошибки в корпоративной базе данных. ИИ не творит чудеса с поврежденными или неорганизованными данными.

Терон Морато мастерски объяснил, как происходит настоящий процесс обработки данных, необходимый для реализации сложных сценариев использования, таких как автоматизированный анализ отчета о прибылях и убытках или балансового отчета:

1. Источник и сбор данных (исходные системы): точное определение места хранения данных, будь то транзакционные ERP-системы, реляционные базы данных или децентрализованные электронные таблицы.
2. Промежуточный слой ускорения (Staging/OLAP): данные извлекаются из корпоративной среды OLTP (Online Transaction Processing) и передаются в высокоскоростную аналитическую среду (OLAP – Online Analytical Processing). Это предотвращает снижение производительности основной системы управления во время сложных запросов ИИ.
3. Санитаризация и обогащение: фильтрация шума, обработка нулевых значений и структурирование метаданных.

Последствия игнорирования этого подготовительного этапа были ярко продемонстрированы Тероном в одной из его аналогий:

3. Триада производительности: качество, скорость и увеличение стоимости

Разработка высокопроизводительных архитектур искусственного интеллекта требует балансировки переменных, которые часто движутся в противоположных направлениях: задержка ответа, точность вычислений и стоимость облачной инфраструктуры.

Марсело Фариа, менеджер по архитектуре в Skyone, подчеркнул, что поиск мгновенных решений обязательно предполагает доступность и масштабируемость, обеспечиваемые с технической точностью:

Краткое описание сервисных моделей в архитектуре ИИ

В ходе обсуждения было подчеркнуто, что запуск ресурсоемких моделей искусственного интеллекта в локальных (на серверах внутри компании) практически нецелесообразен для большинства организаций. Как отметил Терон Морато, потребность в высокопроизводительных графических процессорах потребовала бы «многократного извлечения видеокарты из игрового компьютера вашего ребенка», чтобы справиться с объемом обработки данных. Публичные облачные сервисы и выделенные центры обработки данных незаменимы для обеспечения гибкости и баланса без физических узких мест.

4. Магия и искусство говорить «нет»: стратегическое согласование и спонсорство

Один из самых ценных моментов обсуждения в подкасте был посвящен человеческому фактору в управлении технологическими проектами. ИТ-экосистема часто оказывается под влиянием «хайпа», когда руководители требуют внедрения агентов ИИ просто потому, что это сделали конкуренты или партнеры.

В этом контексте роль архитектора эволюционирует от простого технического исполнителя к многопрофильному стратегическому консультанту, способному мастерски владеть «искусством говорить „нет“».

Участники дискуссии также подчеркнули принципиальное различие между проектами, инициированными ИТ-отделом, и проектами, имеющими поддержку руководителя высшего звена:

• Проекты, ориентированные исключительно на ИТ, как правило, сталкиваются с сопротивлением со стороны других отделов, низкой заинтересованностью конечных пользователей и спорами о приоритетах в технической сфере.
• Проекты, инициированные президентом/генеральным директором и реализуемые сверху вниз, позиционируются как стратегические программы цифровой трансформации компании. Они обеспечивают широкое участие бизнес-подразделений и облегчают доступ к ключевым пользователям , что является важным элементом для проверки эффективности работы агентов.

5. Управление, безопасность и риски эпохи «Vibe Coding»

Демократизация инструментов генеративного ИИ привела к появлению феноменов Vibe Coding и Vibe Management— ситуаций, когда бизнес-пользователи или разработчики автономно создают приложения и скрипты с помощью ИИ, минуя традиционные фильтры корпоративного управления.

Хотя это и повышает производительность, это также вызывает опасения в отношении информационной безопасности, соблюдения Закона о защите персональных данных Бразилии (LGPD) и международных законов, таких как GDPR. Докладчик Робсон Дель Фиол и его гости подчеркнули, что, несмотря на простоту создания с помощью ИИ, юридическая и операционная ответственность всегда лежит на отдельном руководителе (CPF) или компании (CNPJ ) – ИИ не обладает правосубъектностью.

Ключевое различие: данные против знаний

Терон Морато выступил с важным предупреждением о безопасности корпоративных данных при взаимодействии с программами магистратуры в области права, реализуемыми в государственных учреждениях:

• Персональные/конфиденциальные данные: имена, номера CPF (бразильские налоговые идентификационные номера) и номера телефонов, хранящиеся в электронных таблицах или базах данных. В соответствии с требованиями законодательства, надежные поставщики услуг выполняют анонимизацию или кодирование данных.
• Знания/интеллектуальная собственность: пользовательская формула Excel, на совершенствование которой ушли годы, или уникальное бизнес-правило вашей ERP-системы. Если это правило будет отправлено без уровней управления в общедоступный LLM, оно будет использоваться для обучения модели и может стать доступным конкурентам.

Решение этой тупиковой ситуации включает в себя внедрение платформ с архитектурой «нулевого доверия», изолированными средами, полной отслеживаемостью посредством проверяемых журналов и использованием активных агентов оркестрации. Эти агенты фильтруют запросы, перехватывают конфиденциальные слова (такие как номера CPF или коммерческая тайна) и гарантируют, что во внешнюю среду передаются только очищенные данные.

6. Skyone: Универсальная платформа для облачных вычислений, обработки данных и автономных агентов

Для решения проблем, связанных с архитектурной фрагментацией, компания Skyone разработала интегрированный подход с помощью Skyone Studio и своей инфраструктуры, готовой к использованию искусственного интеллекта. Вместо того чтобы заключать контракты и интегрировать десятки разрозненных инструментов, платформа объединяет весь процесс обработки данных на четырех уровнях структурирования:

1. Интеграционный слой (iPaaS): более 400 готовых коннекторов для простой интеграции устаревших систем, ERP-систем (таких как TOTVS, SAP B1), CRM-систем и API.
2. Организационный уровень (хранилище данных): централизация, обогащение и обработка больших объемов структурированных и неструктурированных данных с использованием встроенных механизмов управления.
3. Слой искусственного интеллекта (агентные рабочие процессы): создание навыковикоординация многоагентных экосистем, способных анализировать конфиденциальные данные компании.
4. Многоканальный уровень потребления и публикации: предоставление агентам и аналитическим данным доступа непосредственно к широко используемым каналам связи, таким как WhatsApp, Google Chat, Microsoft Teams или BI-панели (Power BI и Metabase).

7. Лайфхаки по повышению личной продуктивности: практические советы от экспертов

Следуя традиции Builders by Skyone, эпизод завершился знаменитым сегментом «Небольшие лайфхаки, масштабные решения», где эксперты поделились своими личными тактиками для поддержания максимальной производительности в своей повседневной работе.

• Марсело Фариа (менеджер по архитектуре): Снижение усталости от принятия решений за счет предварительной организации. Марсело планирует свои ежедневные, еженедельные и ежемесячные дела накануне вечером, включая выбор одежды на следующий день. Это экономит ценную когнитивную энергию, которая в противном случае была бы потрачена после пробуждения, сохраняя концентрацию внимания для принятия сложных стратегических решений в течение дня.
• Терон Морато (архитектор ИИ и данных): использует технику Помодоро, адаптированную для глубокой концентрации внимания и людей с СДВГ. Он выполняет 25-минутные блоки сосредоточенной работы, за которыми следует обязательный 5-минутный перерыв. Во время этих перерывов Терон заставляет себя вставать, двигаться и пить воду. Эта структурированная дисциплина помогает ему поддерживать сверхконцентрацию на важных задачах и говорить «нет» кратковременным отвлекающим факторам.

Хотите углубиться в эту техническую дискуссию?

Слушайте полный выпуск прямо сейчас на Spotify!

Автор: Skyone