Успешный пилотный проект ещё не означает, что ИИ готов к работе в масштабе компании. По итогам экспертных обсуждений форума «Интеллектуальное предприятие - 2026» перспективные эксперименты останавливаются на пути к промышленной эксплуатации. По мнению экспертов, чтобы избежать этой ловушки, нужно учитывать три основных фактора при реализации ИИ-проектов:
Специфика масштабирования ИИ
При подключении новых подразделений меняются данные, регламенты и нагрузка, а вместе с ними качество ответов и стоимость работы системы. Поэтому запуск становится не финалом проекта, а началом постоянного контроля и развития.
«ИИ-решение - это динамичная система, нуждающаяся в постоянном наблюдении и адаптации к меняющимся внешним факторам», - подчёркивает Екатерина Торсукова, руководитель направления Data Science «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»).
Технологические, организационные и экономические барьеры
Неподготовленные данные, сложные интеграции, отсутствие владельца процесса и недооценённые расходы на сопровождение могут остановить даже технически успешный проект. При этом инфраструктурой для ИИ являются не только вычислительные мощности.
«Самый значимый технический барьер - это отсутствие ИТ-инфраструктуры для разработки и обслуживания ИИ-решений или моделей», - отмечает Екатерина Торсукова.
Масштабируемость, безопасность, полномочия агентов и стоимость владения необходимо продумывать с самого начала, а не после завершения пилота.
«Главный принцип - платформенность. Для успешного проектирования, пилотирования и масштабирования необходимы отдельные дата-платформа (для управления данными), MLOps-платформа (для управления ML-моделями), LLMOps-платформа (для ИИ-агентов)», - считает Екатерина Торсукова.
Бизнес-эффект создаёт не модель сама по себе, а выстроенная вокруг неё система: с качественными данными, понятной ответственностью, контролем рисков и экономикой, рассчитанной на реальную эксплуатацию.
Полную версию статей читайте на сайте «Открытые системы»:
Ловушка «пилота»: как успешные ИИ-проекты «ломаются» при масштабировании.
Технология есть, результата нет: три группы барьеров на пути масштабирования ИИ.
AI by design: спроектировать и не пожалеть.
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
