Новая эра AI-индустрии: практическое руководство от идеи до масштабирования

Развитие искусственного интеллекта вступило в новую стадию, превратившись из популярной темы в реальное применение. Создание масштабных AI-продуктов становится ядром конкуренции. Отчет о состоянии AI в 2025 году «Справочник строителя» сосредотачивается на фактическом внедрении AI-продуктов и подробно обсуждает всеобъемлющие решения от концепции до масштабной эксплуатации.

Этот отчет основан на исследовании 300 руководителей программного обеспечения и глубоком интервью с экспертами в области ИИ, предоставляя стратегическую дорожную карту для преобразования преимуществ ИИ в устойчивое коммерческое преимущество. Отчет охватывает пять ключевых областей и предназначен для того, чтобы помочь командам эффективно разрабатывать приложения ИИ.

1. Новый зрелый этап стратегии AI-продуктов

Компании, основанные на ИИ, выводят продукты на рынок быстрее, чем компании, просто интегрирующие функции ИИ. Данные показывают, что 47% нативных ИИ-компаний достигли критического объема и подтвердили рыночный спрос, тогда как только 13% компаний с интегрированными ИИ-продуктами достигли этого уровня.

Основные тенденции: рабочие процессы с интеллектуальными агентами и вертикальные приложения становятся центром внимания. Около 80% разработчиков, работающих с ИИ, создают системы ИИ, способные представлять пользователей в выполнении многоэтапных задач.

Методы внедрения: компании обычно используют многомодельную архитектуру для оптимизации производительности, контроля затрат и адаптации к конкретным сценариям. В продуктах, ориентированных на клиентов, в среднем используется 2,8 модели.

2. Эволюция модели ценообразования на основе ИИ

ИИ меняет способы ценообразования продуктов и услуг. Опросы показывают, что многие компании используют гибридные модели ценообразования, основанные на базовой подписке с дополнительной оплатой за использование. Некоторые компании исследуют полностью основанные на использовании или эффективности модели ценообразования.

В настоящее время многие компании по-прежнему предлагают функции ИИ бесплатно, но 37% предприятий планируют в следующем году изменить ценовую стратегию, чтобы она больше соответствовала ценности и объему использования, получаемым клиентами.

3. Стратегия талантов как конкурентное преимущество

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

В будущем большинство компаний ожидают, что 20-30% сотрудников инженерных команд будут сосредоточены на ИИ, а в быстрорастущих компаниях эта доля может достигать 37%. Однако набор кадров остается узким местом, поскольку среднее время найма инженеров по ИИ и машинному обучению превышает 70 дней.

54% опрошенных заявили, что процесс найма отстает, основная причина - недостаток квалифицированных кадров.

4. Значительный рост бюджета на ИИ

Компании, использующие технологии ИИ, выделяют от 10% до 20% своего бюджета на НИОКР на сферу ИИ, и в 2025 году компании с различными уровнями дохода демонстрируют тенденцию к росту. Этот стратегический сдвиг подчеркивает, что технологии ИИ стали основным двигателем продуктовой стратегии.

С увеличением масштабов продуктов ИИ структура затрат претерпевает значительные изменения. На ранних этапах основными расходами являются затраты на человеческие ресурсы. По мере зрелости продукта основными статьями расходов станут затраты на облачные услуги, моделирование и соблюдение нормативных требований.

5. Расширение внутренних AI-приложений в компаниях, но неравномерное распределение

Хотя большинство опрошенных компаний предоставляют доступ к внутренним инструментам ИИ примерно 70% сотрудников, фактически регулярно их используют лишь около половины. Большие зрелые компании сталкиваются с большими трудностями в стимулировании сотрудников к использованию ИИ.

Компании с высокой степенью использования (более 50% сотрудников используют AI-инструменты) в среднем внедряют AI более чем в семи внутренних сценариях, включая помощников по программированию (77% использования), генерацию контента (65%) и поиск документов (57%). Повышение эффективности работы в этих областях составляет от 15% до 30%.

Экосистема AI-инструментов постепенно созревает

Исследование показывает, что используемые в производственной среде технические фреймворки, библиотеки и платформы, хотя и остаются разрозненными, постепенно становятся более зрелыми. Наиболее распространенные инструменты включают:

• Облачные сервисы: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
• Разработческие фреймворки: PyTorch, TensorFlow, JAX
• Управление данными: Apache Spark, Databricks, Snowflake
• MLOps:Airflow,Kubeflow,MLflow
• Мониторинг и наблюдаемость: Datadog, Grafana, Prometheus
• Векторные базы данных: Pinecone, Weaviate, Milvus

Этот отчет не только отражает текущее состояние развития отрасли ИИ, но также предоставляет ценные рекомендации для будущего применения и развития технологий ИИ. С постоянным совершенствованием технологий ИИ их углубленное применение в различных отраслях будет продолжать способствовать инновациям и повышению эффективности.