Где сбоит искусственный интеллект: почему ИИ не работает в компаниях?

Технологии искусственного интеллекта часто обещают бизнесу чуть ли не спасение от всех бед, но на деле все более очевидно: большинство проектов ИИ застревают на этапе экспериментов, не будучи реализованными в широком масштабе. Около 40% проектов на базе Agentic AI (ИИ-агенты, которые могут самостоятельно принимать решения) будут закрыты к 2027 году — таковы оценки аналитиков компании Gartner. Причины — нехватка управления рисками и непонятная отдача от инвестиций. Такие провалы только портят репутацию технологий и тормозят дальнейшее внедрение.

В итоге появляется разрыв между компаниями, которые смогли полноценно интегрировать ИИ, и теми, кто отстаёт — особенно ярко это заметно на фоне перехода от модных "Больших моделей" (Generative AI) к полноценным ИИ-агентам. Одна идея и даже эффектный пилот — ещё не успех.

Ключ к успеху, как ни банально, в операционной готовности. Необходимо, чтобы ИИ не просто болтался в лаборатории, а стал частью всей компании. Это требует единой платформы, охватывающей вычисления, данные и управление. Причём такая платформа должна работать и в облаке, и на локальных серверах, и на "периферии" (edge — устройства на границе сети), чтобы легко масштабироваться и быстро внедрять решения.

Ошибочно думать, что для ИИ важны только мощные процессоры (GPU). Важна и память, и быстрая сеть, и скорость хранения данных. Все элементы должны быть готовы масштабироваться по мере роста задач. При этом вопросы безопасности и управления становятся критичными: данные компаний и их модели — ключ к будущему и требуют особой защиты. Ситуацию усложняют требования регуляторов к данным (например, где именно они должны храниться и кто может к ним получать доступ).

Без правильно выстроенной базы внедрение ИИ становится не просто дорогим, а абсолютно нерентабельным. Покупать дорогие процессоры и держать их без дела — роскошь, которую мало кто может себе позволить. Поэтому лучшая стратегия — сразу учитывать гибкость инфраструктуры, уметь предсказывать и управлять затратами.

С появлением ИИ-агентов всё усложняется: нужно не только защищать данные и обеспечивать непрерывную работу, но и ловить возможные всплески нагрузки. Например, когда ИИ-агенты начинают действовать самостоятельно и генерировать объёмы данных.

Всё это подводит к главному: настоящий успех в эпоху ИИ возможен только с полноценным подходом «под ключ» — от мощной платформы, поддерживающей разные ускорители и блоки данных, до безопасных и удобных сервисов управления. Кроме того, важно поддерживать все современные форматы — виртуальные машины, контейнеры и пр.

В отличие от непредсказуемых результатов творческих моделей вроде LLM (больших языковых моделей), инфраструктура должна быть абсолютно надёжной и воспроизводимой — чтобы расти вместе с потребностями компании.

Главное — признать: ИИ пришёл в бизнес надолго и требует той же зрелой инфраструктуры, что и критически важные бизнес-приложения. Только тогда внедрение станет выгодным и приведёт к настоящему росту.