Подводные камни open-source и кастомных разработок при внедрении ИИ в компании

Искусственный интеллект: от модного слова к необходимому инструменту бизнеса

В наши дни искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью бизнес-стратегий. Компании, желающие оптимизировать свои процессы, всё чаще обращаются к ИИ-решениям. Многие организации задумываются об использовании open-source технологий или создании собственных разработок, считая это выгодным с экономической точки зрения. Однако практика показывает, что такой подход может быть довольно рискованным.

По данным исследования Gartner, примерно 85% проектов по внедрению ИИ терпят неудачу. Причины кроются в недостаточном понимании сложности технической интеграции, необходимости постоянной поддержки и отсутствии долгосрочного видения масштабирования решения.

Первоначальный энтузиазм от open-source технологий часто сменяется разочарованием, когда компания сталкивается с реальными затратами на поддержку, интеграцию и безопасность.

Давайте разберёмся, почему же так происходит и на что стоит обратить внимание при внедрении ИИ в крупный бизнес.

Интеграционные сложности: бесконечная головная боль

Внедрение ИИ-решения может показаться простым шагом к улучшению работы компании. Но на деле ИТ-команды сталкиваются с серьёзными проблемами при интеграции новых инструментов с существующими системами. Когда ИИ-решения существуют отдельно от основной системы автоматизации, приходится создавать и поддерживать множество коннекторов.

Это влечёт за собой постоянное управление токенами, настройку и обновление программ доступа к разным системам. Каждая интеграция требует не только первоначальной настройки, но и постоянного обслуживания, сопровождения, создания новых соединений и расширения существующих возможностей. С ростом компании и увеличением числа интеграций эта проблема только усугубляется.

По данным McKinsey, компании тратят до 40% бюджета ИИ-проектов на интеграцию и обеспечение совместимости с существующими системами. Чаще всего возникают проблемы с несовместимостью версий API, сложностями обновления интеграционных скриптов, производительностью при масштабировании нагрузки и ограничениями безопасности при обмене данными между системами.

Каждый интерфейс взаимодействия — потенциальное место для сбоя или нарушения безопасности. Практика показывает множество примеров, когда уязвимость в одном из коннекторов приводит к утечке конфиденциальных данных, что оборачивается серьёзными убытками и репутационными потерями для бизнеса.

Единая платформа: путь к эффективности

Логичное решение в этой ситуации — разместить оркестратор нейросетей на той же платформе, где осуществляется автоматизация бизнес-процессов. Это позволит избежать многих проблем и сэкономить значительные средства.

Такой подход не только упрощает интеграцию, но и повышает безопасность всей системы. Когда все компоненты работают в едином пространстве, риск утечки данных при передаче между различными платформами существенно снижается.

Кроме того, единая платформа облегчает масштабирование и обновление системы. Вам не придётся беспокоиться о совместимости различных версий API или переписывать интеграционные скрипты при каждом обновлении.
Появляются возможности для тиражирования решений, экспорта доработок, стейджинга и переноса между различными средами. Всё это значительно упрощает работу ИТ-специалистов и повышает общую эффективность использования ИИ в бизнесе.

Корпоративные решения, хотя и могут показаться избыточно функциональными, на практике обеспечивают более низкие затраты на эксплуатацию по сравнению с open-source аналогами. Использование платформы позволяет компании обслуживать, изучать, настраивать и эксплуатировать только одну систему вместо двух, что автоматически снижает затраты вдвое.

Это проявляется во многих аспектах повседневной работы. Например, вместо ручной выдачи прав каждому пользователю в корпоративных системах управление доступом централизовано через интеграцию с Active Directory. 

Давайте рассмотрим это подробнее. Представьте, что вам нужно управлять доступом для сотни сотрудников. В open-source системе вам пришлось бы вручную создавать и настраивать каждую учётную запись. А в корпоративном решении? Раз — и все права уже распределены автоматически через Active Directory.

Или возьмём вопрос безопасности. Помните, как раньше приходилось запоминать кучу паролей для разных систем? Теперь достаточно одного входа — и вы получаете доступ ко всему необходимому. Это не только удобно, но и гораздо безопаснее.

Проблемы масштабирования

Когда у вас всего пара автоматизированных процессов, управлять open-source или самописными решениями кажется проще простого. Но стоит их числу перевалить за сотню, и начинается настоящий хаос. Каталогизация и версионирование превращаются в головную боль, а затраты на поддержку инфраструктуры взлетают до небес. Со временем системы начинают барахлить, и найти источник проблем становится той ещё задачей.

А дальше — как снежный ком. Появляются простои, клиенты злятся, удовлетворённость сервисом падает. В итоге компания теряет деньги, лояльных клиентов и часть бизнеса.

Звучит логично: чем больше систем, тем больше времени уходит на их обслуживание. И рост этот не линейный, а экспоненциальный.

При увеличении количества процессов в 3 раза затраты на поддержку вырастают в 7–9 раз. Многие компании недооценивают сложность управления версиями и конфигурациями при масштабировании ИИ-решений.

Когда число автоматизированных процессов, построенных на разных технологиях, превышает 50–75, организации сталкиваются с "точкой невозврата". В этот момент затраты на поддержание работоспособности систем перевешивают выгоды от их внедрения. Особенно остро эта проблема проявляется при смене сотрудников: новичкам нужны месяцы, чтобы разобраться в нестандартных решениях предшественников.

Корпоративные решения позволяют легко копировать настройки, переносить доработки между разными средами, тестировать новые функции без риска для основной системы. 

Выбирая ИИ-решение для крупного бизнеса, важно смотреть не только на первоначальные затраты, но и на долгосрочные перспективы. Интеграция, масштабирование и поддержка — вот что действительно имеет значение. Корпоративные платформы, объединяющие ИИ с системами автоматизации бизнес-процессов, часто оказываются выгоднее в долгосрочной перспективе.

Давайте посмотрим на цифры. Анализ общей стоимости владения (TCO) для компаний, внедряющих ИИ, показывает интересные результаты. Решения enterprise-класса, несмотря на более высокую начальную стоимость, могут сэкономить компаниям до 30–40% за три года. Как? За счёт снижения затрат на интеграцию, обучение персонала, поддержку и обновление систем.

А ещё централизованная платформа даёт больше прозрачности и контроля над использованием ИИ. Это особенно важно в регулируемых отраслях, где нужен строгий аудит действий ИИ-систем и их соответствие нормативным требованиям.

Так что, выбирая ИИ-решение, думайте о будущем. Иногда то, что дороже сейчас, может сэкономить вам большое количество ресурсов потом.

Проблемы работы с нейросетями

Нейросети создают дополнительные трудности. Одна из главных — управление ресурсами. Когда компания использует несколько нейросетей с отдельными ключами доступа, быстро возникает путаница между разными счетами и расходами.

Оптимальное решение — наличие единого провайдера, который проксирует все запросы и обеспечивает прозрачное понимание: какие ресурсы были потреблены, кем именно, на какие бизнес-процессы они были направлены и какие подразделения за это отвечают.

Не менее важна и совместная разработка. Система должна поддерживать параллельную работу нескольких команд. Это включает возможность находить точки пересечения, объединять изменения без конфликтов, обмениваться доработками и распространять успешные решения между командами.

Отказоустойчивость и масштабирование тоже заслуживают внимания. Хорошая платформа должна обеспечивать надёжный доступ к внутренним нейросетям. Она также должна уметь расширяться горизонтально и эффективно управлять производительностью.

Важно иметь инструменты для сбора метрик, нужных для диагностики. Кроме того, необходима возможность отслеживать запросы, чтобы выявлять самых «прожорливых» потребителей ресурсов.

Затраты на ИИ-инфраструктуру могут отличаться в 5–7 раз в зависимости от эффективности управления ресурсами. До 60% запросов к ИИ-моделям в децентрализованных системах оказываются лишними или повторяющимися. Компании с единой платформой управления ИИ-сервисами существенно сокращают расходы на вычислительные ресурсы. При этом они одновременно увеличивают число автоматизированных процессов, повышая эффективность работы.

Как избежать ловушки самостоятельного внедрения ИИ

Чем больше опыта накапливается в сфере искусственного интеллекта, тем яснее становится: экономия на комплексных решениях в начале пути часто оборачивается серьёзными тратами в будущем. Компании, делающие ставку на интегрированные корпоративные платформы со встроенными ИИ-функциями, избегают многих типичных проблем.

Чтобы внедренное решение действительно работало, нужен комплексный подход с прицелом на будущее. Так вы избежите постоянных "пожаров" в ИТ-системах, которые можно предотвратить заранее.

Лидеры в сфере цифровой трансформации с ИИ придерживаются принципа "контролируемых экспериментов". Они используют корпоративные платформы как основу, добавляя специальные решения только там, где это действительно нужно для уникальных задач бизнеса.

В конце концов, успех внедрения ИИ зависит не только от выбора технологий, но и от готовности компании меняться. Это включает обучение персонала, адаптацию бизнес-процессов и создание культуры, поддерживающей инновации. Только так можно по-настоящему использовать все возможности нейросетей и не попасться в ловушки, которые часто подстерегают тех, кто пытается внедрить ИИ самостоятельно.