Вертикальный ИИ: почему корпоративные пилоты не доживают до продакшена
Совсем скоро станет очевидно, какие компании действительно внедрили ИИ — а кто лишь потратил бюджет, не получив должного экономического эффекта.
Разница между бенефициарами ИИ-революции и теми, кто останется за бортом, будет не в выборе модели. Разница, как обычно, будет в том, была ли проделана "грязная" работа: были ли согласованы данные, были ли задокументированы ключевые организационные знания, ранее существовавшие только в головах сотрудников, была ли выстроена работа инженерной команды таким образом, чтобы обеспечить персонализацию архитектуры исходя из конкретных бизнес-задач.
Универсальные LLM — даже самые крупные, и даже усиленные агентной архитектурой — не знают "семантики" бизнеса, не понимают значения специфических для компании метрик, и не могут знать сами по себе почему кредитный комитет отклонил сделку, которая выглядела правильно на бумаге в общей логике. Проблема не только в лучшей или худшей способности модели к рассуждению — а значит, использование моделей с большим количеством параметров не исправит ситуацию полностью. Проблема — в бизнес-контексте.
Компании, которые доходят до состояния production, строят Вертикальный ИИ: системы под конкретную организацию, насыщенные доменными знаниями и встроенные в цикл принятия решений. Остальные по-прежнему застряли в режиме пилота.
Мы написали о том, почему именно эта конфигурация кажется нам наиболее применимой к условиям реальных внедрений — и почему она в наилучшей степени соответствует требованиям, продиктованным инфраструктурным и регуляторным контекстом.
Полная версия статьи на нашем сайте
#agentic_moment
