«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 эксперт.
По его словам, компании будут вынуждены быстрее унифицировать ИТ-системы. «Для создания крупного бизнеса на базе искусственного интеллекта необходима единая среда, в которой можно проверять гипотезы, обучать и валидировать ML-модели и потом выводить их в производственный контур», — отметил Голицын.
Он напомнил, что подобные платформы уже работают в финансовом секторе, телекоме и ритейле, но теперь тот же уровень зрелости требуется для генеративных моделей и интеллектуальных агентов, которые должны быть встроены в общую платформу, 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 он.
На этом фоне, добавил он, формируется новый тренд: более строгий отбор задач для ИИ-систем. «Когда инфраструктура и вычисления стоят дорого, бизнесу приходится гораздо тщательнее решать, какие задачи целесообразно отдавать искусственному интеллекту. Без оценки эффекта даже технологически зрелые проекты становятся слишком затратными», — резюмировал Голицын.