Посібник з впровадження AI у 2025 році: п'ять ключових інсайтів від концепції до масштабування

Штучний інтелект переходить від популярної теми до практичного застосування, розробка масштабованих AI-продуктів стає фокусом конкуренції. Звіт про стан AI 2025 року "Посібник для будівельників" зосереджується на практичному впровадженні, глибоко аналізуючи комплексні стратегії AI-продуктів від концепції до масштабної експлуатації.

На основі дослідження 300 керівників програмних компаній та інтерв'ю з експертами в галузі ШІ, цей звіт надає стратегічну дорожню карту для перетворення переваг генеративного ШІ на стійку конкурентоспроможність. Нижче наведено п'ять основних розділів та їхнє значення для побудови команди, що розробляє AI-застосування.

1. Стратегія продуктів ШІ входить у нову зрілу стадію

У порівнянні з компаніями, які лише інтегрують ШІ в існуючі продукти, компанії з нативним ШІ швидше виводять продукти на ринок. Дані показують, що 47% компаній з нативним ШІ досягли критичного масштабу та підтвердили відповідність ринку, тоді як лише 13% компаній, які інтегрують ШІ в продукти, досягли цієї стадії.

Основні тенденції: робочі процеси розумних агентів та вертикальні застосування стають в центрі уваги. Майже 80% розробників, які працюють з AI, займаються створенням AI-систем, які можуть представляти користувача при виконанні багатоступеневих операцій.

Методи впровадження: підприємства зазвичай використовують багатомодельну архітектуру для оптимізації продуктивності, контролю витрат та адаптації до специфічних сценаріїв. У продуктах, орієнтованих на клієнтів, в середньому використовується 2,8 моделей.

2. Еволюція моделей ціноутворення ШІ відображає унікальні економічні характеристики

ШІ справді змінює способи ціноутворення продуктів і послуг. Дослідження показують, що багато компаній використовують змішану цінову модель, що складається з базового підписного збору плюс плата за використання. Деякі компанії досліджують повністю цінову модель, що ґрунтується на фактичному використанні або ефективності клієнта.

Хоча наразі багато компаній все ще безкоштовно надають функції ШІ, 37% підприємств планують у найближчий рік скоригувати свою цінову політику, щоб вона більше відповідала цінності, яку отримують клієнти, і обсягу використання функцій ШІ.

3. Стратегія талантів стає диференційованою перевагою

ШІ - це не лише технічна проблема, а й організаційний виклик. Провідні команди формують міжфункціональні команди, що складаються з інженерів ШІ, інженерів машинного навчання, науковців даних та менеджерів продуктів ШІ.

Дивлячись у майбутнє, більшість компаній очікують, що 20-30% працівників інженерних команд зосередяться на ШІ, а в компаніях з високим зростанням цей показник може досягати 37%. Однак пошук відповідних кадрів залишається вузьким місцем. Середній термін найму інженерів ШІ та машинного навчання перевищує 70 днів.

Існують розбіжності в прогресі набору персоналу. 54% респондентів вказали, що прогрес відстає, основною причиною є недостатній запас кваліфікованих кадрів.

4. Збільшення бюджету на ШІ, що відображається у фінансових звітах компанії

Компанії, що використовують технології штучного інтелекту, спрямовують 10%-20% свого бюджету на дослідження і розробки в сферу штучного інтелекту, а до 2025 року підприємства всіх сегментів доходів демонструють стійку тенденцію до зростання. Цей стратегічний зсув підкреслює, що технології штучного інтелекту стали основним двигуном продуктового стратегічного планування.

Зі збільшенням масштабів AI-продуктів, структура витрат зазнає значних змін. На початкових етапах витрати на людські ресурси становили основну частину витрат. Коли продукт стає зрілим, витрати на хмарні послуги, модульне виведення та дотримання нормативних вимог займуть основну частину витрат.

5. Розширення масштабів внутрішніх AI-додатків підприємств, проте їхнє розподілення нерівномірне

Хоча більшість опитаних компаній надають близько 70% своїх співробітників доступ до внутрішніх AI-інструментів, фактично регулярно їх використовують лише близько половини. Особливо відчутними є труднощі впровадження використання AI серед працівників у великих, зрілих компаніях.

Компанії з високим рівнем використання (більше половини співробітників користуються інструментами ШІ) в середньому впроваджують ШІ у семи або більше внутрішніх сценаріях, включаючи помічників у програмуванні (використання 77%), генерацію контенту (65%) та пошук документів (57%). Ефективність роботи в цих сферах підвищується на 15% до 30%.

Екосистема AI-інструментів поступово зріє

Дослідження показують, що технологічні рамки, бібліотеки та платформи, які насправді працюють у виробничому середовищі, стають дедалі різноманітнішими. Нижче наведено огляд поширених інструментів:

• Хмарна платформа: AI-сервіси провідних постачальників хмарних послуг
• Розробницькі фреймворки: TensorFlow, PyTorch тощо
• Великі мовні моделі: серія GPT, BERT тощо
• Обробка даних: Apache Spark, Pandas тощо
• Платформи машинного навчання: MLflow, Kubeflow тощо
• Модельні послуги: TensorFlow Serving, Triton тощо
• Позначення даних: Labelbox, Prodigy тощо

Цей звіт не лише є рейтингом інструментів, але й відображає реальний вибір технологій розробників у різних сферах.