ИТ и бизнес: секрет масштабирования ИИ в компаниях

Фаза сомнений определенно позади. В 2026 году ни один серьезный руководитель корпорации не будет сомневаться в том, изменит ли искусственный интеллект (ИИ) рынок труда. Настоящий вопрос, не дающий руководителям спать по ночам, сместился в операционную сферу: как преобразовать стратегическую уверенность в реальную способность к реализации?

Многие организации включили ИИ в свои корпоративные стратегии, заняв достойное место в советах директоров и планах трансформации. Однако, если взглянуть на повседневную деятельность, реальность оказывается гораздо менее привлекательной. Вместо масштабируемости на рынке преобладают так называемые «постоянные пилотные проекты» — эксперименты, которые впечатляют на внутренних демонстрациях, но не приводят к созданию непрерывных организационных возможностей.

Если ваша компания сталкивается с этим препятствием, знайте, что проблема не в отсутствии доступа к алгоритму или технологии. Настоящее узкое место — это внутренняя организация.

Специальный выпуск MIT Technology Review Brazil, подготовленный в партнерстве со Skyone, пролил свет на этот переход и выявил истинную причину, по которой проекты в области ИИ часто заходят в тупик: отсутствие согласованности между ИТ-подразделениями и бизнес-подразделениями.

Ниже мы проанализируем данные, полученные в ходе этой диагностики, и покажем, как преодолеть эти барьеры.

Несоответствие между амбициями и реальными способностями

Рыночные ожидания в отношении агентов ИИ практически единодушны. Согласно исследованию «ИИ на работе: 20 выводов о гибридных командах», проведенному компанией Skyone, впечатляющие 99% компаний считают, что агенты ИИ будут играть центральную роль в их бизнесе в течение следующих трех лет.

Однако существует огромная пропасть между желаемым и тем, что может обеспечить существующая структура. Тот же опрос показывает, что:

• 74% Многие организации все еще находятся на ранних или средних этапах внедрения технологий.
• 57% У них даже нет специального бюджета на инициативы в области искусственного интеллекта.
• 59% Они утверждают, что в краткосрочной перспективе не готовы работать с гибридными командами (люди + системы искусственного интеллекта).

Такая ситуация, когда "много энтузиазма, но мало структурных результатов", не уникальна для Бразилии. В отчете " Разрыв между генеративным ИИ и бизнесом: состояние ИИ в бизнесе", опубликованном MIT NANDA, проанализировано более 300 инициатив, и установлено, что 95% организаций до сих пор не получают измеримой отдачи от генеративного ИИ. В чем корень проблемы? В огромных трудностях интеграции технологии в реальные рабочие процессы.

Диагноз MIT Technology Review: сама изолированность является узким местом

Когда проекты в области искусственного интеллекта пытаются перейти из инновационной лаборатории в корпоративный мир, они сталкиваются лицом к лицу с устаревшей инфраструктурой и культурой. Фрагментированные системы, разрозненные данные и зарождающаяся система управления — наиболее распространенные симптомы старой корпоративной проблемы: операционных разрозненностей.

Исследование компании Skyone выявило убедительные данные об этой изоляции:

• 40% компаний называют интеграцию между отделами главной проблемой при внедрении ИИ в повседневные процессы.
• В 46% организаций бизнес и ИТ-подразделения по-прежнему работают изолированно, либо потому, что они полностью независимы друг от друга, либо потому, что отсутствует четко определенная динамика сотрудничества.

Исторически сложилось так, что компании были спроектированы таким образом, чтобы координировать людей и распределять обязанности линейным образом. С появлением гибридной рабочей силы ИТ-отдел начал приобретать или разрабатывать инструменты, основанные на общих обещаниях повышения эффективности. С другой стороны, бизнес-подразделение часто не знает, как перевести свои проблемы и операционные правила в компьютерные системы.

Как Луис Печчи, директор по информационным технологиям и цифровым технологиям, интервью с которым опубликовано в этом выпуске, ИИ — это не готовый продукт, который можно установить и волшебным образом решить операционные проблемы. Это непрерывный процесс совершенствования, в ходе которого компания должна активно обучать алгоритм рыночному контексту и критериям принятия решений. И это становится невозможным, если те, кто обладает знаниями в области бизнеса, не взаимодействуют с теми, кто управляет технологией.

Как объединить ИТ и бизнес для масштабирования ИИ

Для того чтобы искусственный интеллект перестал быть просто периферийным слоем механической автоматизации и начал приносить реальную стратегическую пользу, техническая архитектура компании должна соответствовать амбициям бизнеса.

Нам необходимо перестать рассматривать ИИ исключительно как ИТ-проект и начать воспринимать его как структурную реорганизацию рабочих процессов. Для этого необходимы три фундаментальных шага:

1. Грамотность и общий репертуар

Обучение работе с ИИ — это не прихоть или культурная особенность, а необходимое условие для эффективной работы. Организация встреч между техническими и бизнес-руководителями для согласования возможностей технологии, определения мест, где требуется человеческий контроль, и способов изменения рабочих процессов снижает уровень защиты и создает единый язык общения между отделами.

2. Управление данными и их подготовка

Одна из главных технических проблем, выявленных в исследовании, заключается в том, что только 41% компаний используют облачные технологии в качестве консолидированной основы для данных и ИИ. Попытки запустить интеллектуальных помощников и автоматизированные системы принятия решений на разрозненных электронных таблицах и системах, не взаимодействующих друг с другом, приводят к ошибочным и опасным результатам. Организация, интеграция и централизация данных — это первый шаг.

3. Сосредоточьтесь на перепроектировании процессов (а не только на незначительном улучшении)

Инвестиции в ИИ исключительно для ускорения рутинных задач приносят немедленные, но недостаточные результаты. Настоящий конкурентный скачок происходит тогда, когда технологии интегрируются для поддержки принятия важных решений, преобразуя профессии. Функции перестают быть изолированными единицами и начинают включать в себя возможности, общие для человека и системы.

Skyone Studio: платформа, устраняющая технологические барьеры

Понимая, что сложность корпоративной среды заключается не в «наличии» технологии, а в её интеграции, компания Skyone разработала Skyone Studio. Это унифицированное и комплексное решение, специально разработанное для сквозного соединения цифровой экосистемы и подготовки к внедрению настоящего искусственного интеллекта.

Работа Skyone Studio строится на устранении разрозненности и объединении инфраструктуры по четырем основным направлениям:

• iPaaS (интеграционная платформа как услуга): централизует и объединяет информацию из более чем 400 рыночных систем и приложений (таких как ERP, CRM и внешние базы данных) интуитивно понятным способом, обеспечивая бесперебойный поток корпоративных данных.
• Lakehouse: мощный облачный слой, который организует, стандартизирует и преобразует большие объемы исторических и текущих данных, обеспечивая единую, надежную основу для расширенной аналитики.
• ИИ-агенты: позволяют разрабатывать и развертывать интеллектуальных, настраиваемых виртуальных агентов для конкретных бизнес-правил, автоматизируя сложные операционные рабочие процессы.
• Разговорная платформа с BI: интерфейс, позволяющий бизнес-пользователям взаимодействовать со сложными базами данных, используя естественный язык, демократизируя доступ к стратегическим аналитическим данным без необходимости трудоемких технических запросов.

Объединяя системную интеграцию, анализ данных и автоматизацию процессов в едином интерфейсе, Skyone Studio возвращает гибкость ИТ-подразделениям и обеспечивает стратегический контроль бизнес-подразделениям. Это технология, призванная разрушить операционные барьеры и превратить эксперименты в масштабируемые результаты.

Вывод: необходимо преодолеть разрыв между намерением и масштабом

Сегодня наибольший риск для организаций заключается не в том, чтобы остаться вне дискуссии об искусственном интеллекте. Реальная опасность состоит в том, чтобы сохранять энтузиазм по этому поводу, сообщать о нем и проводить мероприятия, но так и не преодолеть пропасть, отделяющую намерения от реального масштабирования.

Технологии достигли достаточной зрелости, чтобы выявить структурные недостатки, которые компании откладывали годами. Меньше помешательства на изолированных инструментах, больше интеграционной архитектуры. Меньше разговоров об инновациях, больше операционной дисциплины.

Загрузите специальное издание и получите доступ к аналитическим материалам, тенденциям и обзорам, которые помогут лидерам в сфере технологий и бизнеса преодолеть барьеры внедрения и ускорить создание ценности с помощью ИИ.

Автор: Skyone