Посібник з впровадження AI-продуктів: П'ять ключових висновків на 2025 рік

Сфера штучного інтелекту переходить від модної теми до практичного застосування, розробка масштабованих продуктів AI стає конкурентною перевагою. Останній звіт про стан AI "Посібник для будівельників" зосереджений на всебічних рішеннях для продуктів AI від концепції до масштабованої експлуатації.

Цей звіт, оснований на дослідженні 300 керівників програмного забезпечення та інтерв'ю з експертами в галузі ШІ, пропонує тактичну дорожню карту, що має на меті перетворити переваги ШІ на стійку комерційну конкурентоспроможність. Нижче наведені п'ять ключових висновків, виділених у звіті:

1. Стратегія продуктів штучного інтелекту входить у нову стадію

На відміну від компаній, які лише інтегрують ШІ в існуючі продукти, компанії, що мають ШІ в якості основи, швидше виводять продукти на ринок. Дані показують, що 47% компаній, що є рідними для ШІ, досягли критичного масштабу та підтвердили відповідність ринку, тоді як серед компаній з інтегрованими продуктами ШІ лише 13% досягли цього етапу.

Головні тенденції:

• Інтелектуальні агенти, робочі процеси та вертикальні застосування стали акцентом
• Майже 80% розробників AI, які працюють над нативними рішеннями, планують створення AI-систем, здатних самостійно виконувати багатоетапні операції.
• Багатомодельна архітектура стає поширеним вибором для оптимізації продуктивності, контролю витрат та відповідності конкретним сценаріям
• Середнісередні продукти, орієнтовані на клієнтів, використовують 2,8 моделей

2. Еволюція моделей ціноутворення на основі штучного інтелекту

ШІ змінює способи ціноутворення продуктів і послуг компаній. Багато компаній використовують змішану цінову модель, додаючи до основної підписки плату за використання. Деякі підприємства досліджують цілком нові моделі ціноутворення, що базуються на фактичному обсязі використання або результатах.

Хоча наразі багато компаній все ще безкоштовно надають функції штучного інтелекту, 37% підприємств планують у найближчий рік скоригувати цінову стратегію, щоб ціни краще відповідали цінності та обсягу використання, які отримують клієнти.

3. Стратегія талантів стала диференційованою перевагою

Штучний інтелект — це не лише технічна проблема, а й організаційна проблема. Ведучі команди формують міжфункціональні команди, що складаються з інженерів штучного інтелекту, інженерів з машинного навчання, науковців даних та менеджерів продуктів штучного інтелекту.

Перспективи на майбутнє:

• Більшість підприємств очікує, що 20-30% співробітників інженерної команди зосередяться на ШІ.
• Пропорція високозростаючих компаній може досягти 37%
• Середній час найму AI та інженерів машинного навчання перевищує 70 днів
• 54% респондентів заявили, що процес найму затримується, основною причиною є недостатня кількість кваліфікованих кадрів.

4. Значне зростання бюджету на ШІ

Компанії, які використовують технології штучного інтелекту, спрямовують 10%-20% своїх дослідницьких і розробницьких бюджетів в область ШІ, і в 2025 році підприємства з усіма діапазонами доходу демонструють тенденцію до постійного зростання. Це свідчить про те, що ШІ став основним рушійним чинником стратегічного планування продуктів.

З розширенням масштабів AI-продуктів структура витрат зазнала суттєвих змін:

• Ранній етап: витрати на людські ресурси складають основну частину витрат
• Дозрілий етап: витрати на хмарні послуги, витрати на моделювання та витрати на дотримання регуляторних вимог стали основними витратами

5. Розширення масштабів внутрішніх AI-додатків у підприємствах, але нерівномірний розподіл

Хоча більшість підприємств надають доступ до внутрішніх інструментів штучного інтелекту приблизно 70% співробітників, фактично регулярно їх використовують лише близько половини. Великі зрілі компанії стикаються з більшими викликами у сприянні використанню штучного інтелекту співробітниками.

Характеристики підприємств з високим рівнем прийняття:

• Більше половини співробітників використовують інструменти штучного інтелекту
• В середньому понад 7 внутрішніх сценаріїв застосування AI
• Основні застосування: помічник програмування (77%), генерація контенту (65%), пошук документів (57%)
• підвищення ефективності роботи в цих сферах на 15%-30%

Екосистема AI-інструментів стає зрілою

Дослідження показують, що на сьогоднішній день фактично використовувані в виробничих умовах технологічні рамки, бібліотеки та платформи AI все ще розподілені, але поступово стають зрілими. Звичайні інструменти включають:

• Великі мовні моделі: ChatGPT, Claude, GPT-4 тощо
• Відкриті моделі: Llama, Mistral тощо
• Розробницькі фреймворки: PyTorch, TensorFlow тощо
• Хмарні послуги: AWS SageMaker, Google Vertex AI тощо
• Векторні бази даних: Pinecone, Weaviate тощо
• Інструменти MLOps: MLflow, Weights & Biases тощо
• Асистент коду: GitHub Copilot, Tabnine тощо

Цей звіт надає всебічне стратегічне керівництво для розробки та впровадження AI-продуктів, що допомагає підприємствам у швидко розвивається сфері AI скористатися можливостями та досягти сталого зростання.