Как вывести ИИ из тестового режима: 5 шагов к реальной прибыли

Почему компании застревают в тестовом режиме

Переход от экспериментальных пилотов к полноценному корпоративному использованию ИИ остается главной проблемой для бизнеса. Организации активно тестируют генеративные модели, но промышленное внедрение - с необходимыми уровнями безопасности, управления и интеграции - часто тормозится. Разрыв между вложенными средствами и реальной операционной отдачей заставляет искать новые подходы.

Традиционные консалтинговые модели опираются на ручной труд для решения интеграционных задач. Это медленно и дорого. IBM и другие компании предлагают альтернативу - консалтинг на основе активов. Вместо экспертных рекомендаций клиенты получают каталог готовых программных компонентов, которые помогают быстро собрать и настроить собственную ИИ-платформу.

Вместо заказной разработки для каждого бизнес-процесса организации используют существующие архитектуры. Это позволяет подключать ИИ-агентов к унаследованным системам и масштабировать агентные приложения без переделки базовой инфраструктуры, моделей или смены облачного провайдера. Узнайте больше о готовых решениях для масштабирования на сайте AI Projects.

Мультиоблачная среда без привязки к одному поставщику

Одна из главных тревог руководителей - зависимость от единственного вендора при внедрении проприетарных платформ. Стратегия IBM учитывает реальность корпоративного ИТ-ландшафта с его разнородностью. Сервис поддерживает мультивендорную основу, совместимую с Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure и IBM watsonx.

Поддержка распространяется и на сами модели - как открытые, так и закрытые. Компании могут строить решения поверх текущих инвестиций, а не заменять всю экосистему. Это снимает барьер внедрения - страх накопления технического долга при переходе на новую платформу.

Технической основой предложения служит IBM Consulting Advantage - внутренняя платформа доставки компании. После использования в более чем 150 клиентских проектах IBM сообщает о росте продуктивности собственных консультантов до 50 процентов. Логика проста: если инструменты ускоряют работу команды IBM, они должны давать похожий эффект клиентам.

Сервис предоставляет доступ к маркетплейсу отраслевых ИИ-агентов и приложений. Для бизнес-лидеров это означает смещение фокуса с управления отдельными моделями на управление целостной экосистемой цифровых и человеческих работников.

Реальные примеры платформенного подхода

Эффективность платформоцентричного подхода лучше всего видна через реальные внедрения. Pearson, глобальная образовательная компания, использует этот сервис для построения кастомной платформы. Их реализация объединяет человеческую экспертизу с агентными помощниками для управления повседневными задачами и процессами принятия решений.

Производственная компания применила решение IBM для формализации стратегии генеративного ИИ. Фокус был на выявлении высокоценных сценариев использования, тестировании прототипов и согласовании видения руководства вокруг масштабируемой стратегии. Результат - развертывание ИИ-ассистентов с использованием множества технологий в защищенной, управляемой среде. Это создало фундамент для дальнейшего расширения по всему предприятию.

Несмотря на шумиху вокруг генеративного ИИ, влияние на финансовые показатели не гарантировано. «Многие организации инвестируют в ИИ, но достижение реальной ценности в масштабе остается главным вызовом», - отмечает Мохамад Али, старший вице-президент и глава IBM Consulting. «Мы решили многие из этих проблем внутри IBM, используя ИИ для трансформации собственных операций и получения измеримых результатов, что дало нам проверенный план действий для помощи клиентам».

От возможностей моделей к архитектуре внедрения

Разговор постепенно смещается от способностей конкретных больших языковых моделей к архитектуре, необходимой для их безопасного запуска. Успех в масштабировании ИИ, вероятно, будет зависеть от способности организации интегрировать решения без создания новых изолированных систем.

Руководители должны гарантировать, что при внедрении готовых агентных рабочих процессов сохраняются строгие стандарты отслеживания данных и управления. Это критично для соответствия регуляторным требованиям и минимизации рисков.

Платформенный подход помогает избежать хаотичного внедрения точечных решений. Вместо этого компании получают единую управляемую среду, где все ИИ-инструменты работают согласованно. Такая архитектура упрощает мониторинг, аудит и масштабирование.

Компании, которые первыми преодолеют «чистилище пилотной фазы», получат конкурентное преимущество. Скорость внедрения станет ключевым фактором успеха в ближайшие годы. Практические рекомендации по ускорению внедрения доступны на платформе AI Projects.

Ключевые выводы для бизнес-лидеров

Масштабирование ИИ требует системного подхода, а не точечных экспериментов. Консалтинг на основе готовых активов ускоряет переход от пилотов к промышленной эксплуатации. Мультиоблачная стратегия снижает риски зависимости от одного поставщика и позволяет использовать существующие инвестиции.

Реальные кейсы показывают, что платформенный подход работает. Компании получают измеримый рост продуктивности и возможность масштабировать решения без радикальной перестройки инфраструктуры. Главное - сместить фокус с тестирования отдельных моделей на построение управляемой экосистемы ИИ-инструментов.

Успех зависит от баланса между скоростью внедрения и контролем качества. Организациям нужны не только мощные модели, но и надежная архитектура для их безопасного использования. Те, кто решит эту задачу первыми, получат значительное преимущество на рынке.