Новий етап індустрії штучного інтелекту: посібник з практики від концепції до масштабування

Розвиток штучного інтелекту вступив у нову фазу, перетворившись з популярної теми на практичне застосування. Створення масштабних AI-продуктів стає ключовим елементом конкуренції. Звіт про стан AI 2025 року «Посібник для будівельників» зосереджується на реальному впровадженні AI-продуктів і детально обговорює всебічні рішення від концепції до масштабної експлуатації.

Цей звіт оснований на дослідженні 300 керівників програмних компаній та глибоких інтерв'ю з експертами в сфері штучного інтелекту, що надає стратегічну дорожню карту для перетворення переваг ШІ на стійку комерційну конкурентоспроможність. Звіт охоплює п'ять ключових сфер і має на меті керувати командами в ефективній розробці застосувань ШІ.

1. Новий зрілий етап стратегії продуктів штучного інтелекту

Компанії, що базуються на штучному інтелекті, швидше виводять продукти на ринок, ніж компанії, які лише інтегрують функції ШІ. Дані показують, що 47% підприємств, які є рідними для ШІ, досягли критичного масштабу та підтвердили попит на ринку, тоді як лише 13% компаній, що інтегрують продукти ШІ, досягли такого рівня.

Основні тенденції: розумні агентські робочі процеси та вертикальні додатки стають центром уваги. Приблизно 80% розробників, які займаються штучним інтелектом, планують впровадження систем штучного інтелекту, які можуть виконувати багатокрокові завдання від імені користувача.

Метод впровадження: компанії зазвичай використовують багатомодельну архітектуру для оптимізації продуктивності, контролю витрат та адаптації до специфічних сценаріїв. У продуктах, орієнтованих на клієнтів, в середньому використовується 2,8 моделей.

2. Еволюція моделі ціноутворення на основі штучного інтелекту

Штучний інтелект змінює способи ціноутворення продуктів і послуг. Дослідження показує, що багато компаній використовують змішану модель ціноутворення, що складається з базової підписки та плати за використання. Деякі компанії досліджують повністю модель ціноутворення, що ґрунтується на використанні або результатах.

Наразі багато компаній все ще безкоштовно надають функції ШІ, але 37% підприємств планують у наступному році змінити цінову стратегію, щоб вона більше відповідала цінності та обсягу використання, які отримують клієнти.

3. Стратегія талантів як конкурентна перевага

Штучний інтелект є не лише технічною проблемою, але й організаційною. Провідні команди формують міжфункціональні команди, що складаються з інженерів штучного інтелекту, інженерів машинного навчання, науковців даних та менеджерів продуктів штучного інтелекту.

У майбутньому більшість підприємств очікує, що 20-30% працівників інженерних команд зосередяться на ШІ, а для швидкозростаючих компаній цей показник може досягати 37%. Проте, підбір кадрів залишається вузьким місцем, середній час найму інженерів зі штучного інтелекту та машинного навчання перевищує 70 днів.

54% респондентів вказали, що процес найму відстає, головною причиною є недостатня кількість кваліфікованих кадрів.

4. Значне зростання бюджету на ШІ

Компанії, які використовують технології штучного інтелекту, виділяють 10%-20% свого бюджету на дослідження та розробки на область AI, і у 2025 році всі компанії незалежно від розміру демонструють тенденцію зростання. Ця стратегічна зміна підкреслює, що технології штучного інтелекту стали основним рушійним чинником продуктової стратегії.

З розширенням масштабу продуктів штучного інтелекту структура витрат зазнає суттєвих змін. На ранніх етапах основними витратами є витрати на людські ресурси. Після того, як продукт стане зрілим, витрати на хмарні послуги, моделювання та відповідність регуляторним вимогам стануть основними статтями витрат.

5. Розширення внутрішніх AI-додатків підприємств, але нерівномірний розподіл

Хоча більшість опитаних компаній надають близько 70% своїм працівникам доступ до внутрішніх AI-інструментів, фактично регулярно їх використовує лише близько половини. Великі зрілі компанії стикаються з більшими викликами в заохоченні працівників використовувати AI.

Компанії з високим рівнем використання (понад 50% працівників використовують AI-інструменти) в середньому розгортають AI у більш ніж семи внутрішніх сценаріях, включаючи помічників з програмування (рівень використання 77%), генерацію контенту (65%) та пошук документів (57%). У цих сферах ефективність роботи зросла на 15% до 30%.

Екосистема AI-інструментів поступово зріє

Дослідження показує, що технологічні рамки, бібліотеки та платформи, які насправді працюють у виробничому середовищі, хоча й залишаються розподіленими, але поступово стають зрілими. Найбільш вживаними інструментами є:

• Хмарні сервіси: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
• Розробницькі фреймворки: PyTorch, TensorFlow, JAX
• Управління даними: Apache Spark, Databricks і Snowflake
• MLOps:Повітряний потік、Kubeflow、MLflow
• Моніторинг та спостережуваність: Datadog, Grafana, Prometheus
• Векторні бази даних: Pinecone, Weaviate, Milvus

Цей звіт не тільки відображає поточний стан розвитку галузі ШІ, але й надає цінні рекомендації для майбутнього застосування та розвитку технологій ШІ. Зі зростанням зрілості технологій ШІ їхнє глибоке впровадження в різних галузях продовжить сприяти інноваціям і підвищенню ефективності.