Практическое руководство по внедрению AI-продуктов: Пять ключевых открытий 2025 года

Сфера искусственного интеллекта переходит от популярных тем к практическим приложениям, а разработка масштабируемых AI-продуктов становится центром конкуренции. Последний отчет о состоянии AI «Руководство строителя» сосредоточен на комплексных решениях для AI-продуктов от идеи до масштабируемой эксплуатации.

Этот отчет основан на исследовании 300 руководителей программных компаний и интервью с экспертами в области ИИ, предоставляя тактическую дорожную карту, целью которой является преобразование преимуществ ИИ в устойчивое бизнес-преимущество. Вот пять ключевых выводов, извлеченных из отчета:

1. Стратегия AI-продуктов переходит на новый этап

По сравнению с компаниями, которые просто интегрируют ИИ в существующие продукты, компании, ориентированные на ИИ, быстрее выводят продукты на рынок. Данные показывают, что 47% компаний, нацеленных на ИИ, достигли критического масштаба и подтвердили соответствие рынку, тогда как только 13% компаний с интегрированными ИИ-продуктами достигли этой стадии.

Основная тенденция:

• Умные агентские рабочие процессы и вертикальные приложения становятся приоритетом
• Почти 80% разработчиков, работающих с ИИ, создают системы ИИ, способные самостоятельно выполнять многоступенчатые операции.
• Многомодельная архитектура становится обычным выбором для оптимизации производительности, контроля затрат и соответствия конкретным сценариям
• Продукты, ориентированные на клиентов, в среднем используют 2,8 моделей

2. Эволюция модели ценообразования AI

Искусственный интеллект меняет способы ценообразования продуктов и услуг в компаниях. Многие компании принимают смешанную модель ценообразования, добавляя плату за использование к базовой подписке. Некоторые компании исследуют модель ценообразования, полностью основанную на фактическом объеме использования или результатах.

Хотя в настоящее время многие компании по-прежнему бесплатно предоставляют функции ИИ, 37% предприятий планируют в течение следующего года изменить ценовую стратегию, чтобы цена более соответствовала ценности и объему использования, получаемым клиентами.

3. Стратегия талантов становится дифференцированным преимуществом

Искусственный интеллект — это не только техническая проблема, но и организационная проблема. Ведущие команды формируют многопрофильные группы, состоящие из инженеров ИИ, инженеров машинного обучения, специалистов по данным и менеджеров по продуктам ИИ.

Будущие перспективы:

• Большинство компаний ожидает, что 20-30% сотрудников инженерной команды будут сосредоточены на ИИ.
• Доля высокорослых компаний может достичь 37%
• Среднее время найма инженеров по искусственному интеллекту и машинному обучению превышает 70 дней
• 54% респондентов заявили, что процесс найма отстает, основная причина - недостаток квалифицированных кадров.

4. Бюджет на ИИ значительно увеличивается

Компании, использующие технологии ИИ, вкладывают 10%-20% своего бюджета на НИОКР в область ИИ, и к 2025 году компании всех уровней доходов демонстрируют устойчивую тенденцию к росту. Это отражает то, что ИИ стал ключевым драйвером стратегического планирования продуктов.

С ростом масштабов AI-продуктов структура затрат претерпевает значительные изменения:

• Ранние этапы: затраты на человеческие ресурсы составляют основную часть расходов
• Зрелая стадия: стоимость облачных услуг, расходы на вывод модели и затраты на соблюдение нормативных требований становятся основными расходами

5. Масштаб внутреннего применения ИИ в компаниях расширяется, но распределение неравномерно

Несмотря на то, что большинство компаний предоставляют доступ к внутренним инструментам ИИ примерно для 70% сотрудников, на самом деле регулярно их используют лишь около половины. Крупные зрелые компании сталкиваются с большими трудностями в стимулировании сотрудников к использованию ИИ.

Характеристики компаний с высоким уровнем принятия:

• Более половины сотрудников используют инструменты ИИ
• В среднем более 7 внутренних сценариев применения ИИ
• Основные приложения: помощник по программированию (77%), генерация контента (65%), поиск документов (57%)
• Повышение эффективности работы в этих областях на 15%-30%

Экосистема AI инструментов становится зрелой

Исследования показывают, что в настоящее время используемые в производственной среде технологические фреймворки, библиотеки и платформы ИИ все еще разрозненные, но постепенно становятся более зрелыми. Распространенные инструменты включают:

• Большие языковые модели: ChatGPT, Claude, GPT-4 и другие
• Открытые модели: Llama, Mistral и др.
• Разработческие фреймворки: PyTorch, TensorFlow и другие
• Облачные сервисы: AWS SageMaker, Google Vertex AI и др.
• Векторные базы данных: Pinecone, Weaviate и другие
• Инструменты MLOps: MLflow, Weights & Biases и другие
• Код помощник: GitHub Copilot, Tabnine и др.

Этот отчет предоставляет всесторонние стратегические рекомендации по разработке и внедрению AI-продуктов, что помогает компаниям использовать возможности в быстроразвивающейся области AI и достигать устойчивого роста.