81% организаций имеют четкую стратегию внедрения ИИ, но лишь 12-16% из них успешно реализуют её. SAP подчёркивает, что генерация кода с помощью ИИ — это только часть задачи, в то время как интеграция этого кода в уже существующие бизнес-системы часто оказывается значительно более сложной.
Проблемы интеграции и долговечности кода
По словам Майкла Амелинга, CPO SAP Business Technology Platform, компании, которые активно инвестируют в инструменты ИИ, сталкиваются с реальными трудностями при внедрении сгенерированного кода в сложные корпоративные среды. Он подчеркивает, что успешный переход от генерации кода к его операционализации требует более глубоких изменений, чем многие организации предполагают. "Генерация кода — это лишь один из этапов", — говорит Амелинг. "Необходимо учитывать интеграцию, управление данными и соответствие стандартам безопасности и комплаенса."Многие предприятия понимают, что созданный код требует жизненного цикла управления: его необходимо поддерживать, обновлять и адаптировать, что не всегда учитывается в процессе разработки. Как правило, проблемы возникают не из-за качества самого кода, а из-за отсутствия необходимых данных и интеграций. ИИ лишь усиливает текущую зрелость процессов и данных, но не может их заменить.
Необходимость модернизации инфраструктуры
Компания SAP считает, что недостаток интеграции является основной проблемой, с которой сталкиваются проекты по внедрению ИИ. Современные бизнес-системы состоят из облачных платформ, устаревших локальных инфраструктур и множества приложений, которые не всегда совместимы между собой. Для эффективной работы AI-логики требуется равновесие доступа к данным и процессам. А компании, откладывающие модернизацию своих инфраструктур, рискуют упустить выгоды от использования ИИ. Амелинг добавляет: "Необходимо модернизировать инфраструктуру — и тогда преимущества от применения ИИ возрастут многократно. Без этого даже лучшие решения по генерации кода могут оказаться неэффективными".Практические выводы для бизнеса
Для российских компаний, работающих с AI, это означает, что необходимо не только сосредотачиваться на генерации кода, но и инвестировать в интеграцию с существующими системами. Если ваша организация хочет успешно внедрить ИИ-решения, нужно заранее проанализировать зрелость ваших данных и процессов, чтобы избежать возможных заминок. Не стоит забывать о необходимости модернизировать инфраструктуру и проводить работы по интеграции на этапе подготовки к запуску AI-приложений.Ожидается, что в 2024 году все больше компаний начнут осознавать важность этих процессов. Разумный подход к модернизации инфраструктуры позволит максимизировать выгоды от ИИ и повысить эффективность бизнес-процессов.