Глобальные инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) достигнут $2,5 трлн к 2026 году, что на 44% больше, чем в предыдущем году. Это число говорит о том, что ИИ перестает быть лишь будущим, а становится частью повседневной бизнес-деятельности.
Проблемы с интеграцией ИИ
Однако несмотря на резкий рост затрат, многие компании сталкиваются с фрагментацией своих бизнес-процессов. Например, отделы продаж не всегда знают об открытых заявках в поддержку, что приводит к искажению информации и снижению эффективности. Целостность информации в компании остаётся под вопросом, так как каждый сегмент работает изолированно.Исследование показывает, что предприниматели, которые внедряют ИИ, в основном недооценивают важность синхронизации процессов. Основная проблема кроется в том, что большинство организаций не увеличивают выручку от использования ИИ и не пересматривают свои операционные модели. Те компании, которые добиваются устойчивых результатов, начинают с переработки своих процессов, в отличие от традиционных подходов.
Новые подходы к архитектуре данных
Чтобы эффективно использовать ИИ, важно не только иметь массивы данных, но и обеспечивать к ним доступ в реальном времени. Это требует новых архитектур, которые допускают эволюцию технологий в соответствии с изменяющимися моделями и инструментами.В условиях изменения законов о резиденции данных и усложнения структур многие компании сталкиваются с трудностями при централизованном управлении данными. В этом контексте важно обеспечить суверенное управление, которое позволит поддерживать адаптивность в процессе работы с моделями и данными.
Что это значит для бизнеса
Для российских компаний, которые планируют внедрение ИИ, важно помнить о различии между имеющимися данными и данными, готовыми для работы с ИИ. Эффективные инвестиции требуют не просто наличия информации, а её качества и доступности. Если вы строите ИТ-инфраструктуру, стоит учитывать потенциальное повышение цен на технологии в пределах 20-30% в ближайшие годы.Следующий шаг для многих компаний — анализ результатов на конец 2026 года. Ожидается, что успешные примеры внедрения ИИ помогут скорректировать стратегии и повысить конкурентоспособность на рынке.
