88% компаний пробовали ИИ-агентов, но масштабировали только 10%: причина — хаос в данных и процессах

88% компаний пробовали внедрять ИИ-агентов, но масштабировать эти решения смогли только около 10%. Причина такого разрыва кроется в отсутствии порядка в данных, процессах и инфраструктуре, сказал руководитель направления Т1 ИИ ИТ-холдинга Т1 Сергей Голицын на форуме Data Fusion 15 апреля.

«ИИ превращается в индикатор цифровой зрелости. Если данные собираются и хранятся бессистемно, процессы не описаны или не выполняются, никакие интеллектуальные агенты не дадут устойчивого результата», — уверен Сергей Голицын.

По словам Голицына, компаниям придется быстрее унифицировать ИТ-системы. Для построения крупного бизнеса на основе ИИ нужна единая среда, где можно проверять гипотезы, обучать и валидировать ML-модели, а затем выводить их в производственный контур.

Подобные платформы уже работают в финансовом секторе, телекоме и ритейле. Однако тот же уровень зрелости теперь нужен для генеративных моделей и интеллектуальных агентов. Они должны быть встроены в общую инфраструктуру, а не существовать как набор несвязанных пилотов.

«Не новую LLM нужно покупать, а то, что покажет вам результат её использования — платформу, которая прозрачно повышает утилизацию ресурсов, увеличивает эффективность моделей и окупаемость проектов», — подчеркнул Голицын.

Формируется новый тренд. Бизнес всё строже отбирает задачи для ИИ-систем. Когда инфраструктура и вычисления стоят дорого, компаниям приходится тщательнее выбирать, какие задачи делегировать искусственному интеллекту.

«Без оценки эффекта даже технологически зрелые проекты становятся слишком затратными», — резюмировал Голицын.