Тренди розвитку індустрії штучного інтелекту: від обговорення концепцій до практичного застосування

З розвитком технологій штучного інтелекту увага галузі змістилася з теоретичних обговорень до практичного застосування. Як розробляти та експлуатувати великомасштабні AI-продукти стає ключовим елементом конкуренції між компаніями. Останній звіт про стан AI "Посібник для будівельників" детально аналізує повний набір рішень від ідеї до масштабної експлуатації AI-продуктів.

Цей звіт заснований на результатах опитування 300 керівників програмних компаній та глибоких інтерв'ю з експертами в галузі ШІ, надаючи підприємствам стратегічний посібник, спрямований на допомогу командам у перетворенні переваг генеративного ШІ на сталі комерційні конкурентні переваги.

Звіт підсумовує п'ять ключових областей, які матимуть важливий вплив на розробку та впровадження застосувань ШІ:

1. Стратегія продуктів штучного інтелекту переходить у нову стадію

В порівнянні з компаніями, які лише інтегрують ШІ в існуючі продукти, компанії, що мають ШІ в якості основи, швидше виводять продукти на ринок. Дані показують, що 47% підприємств, що є вихідцями ШІ, досягли критичного масштабу та підтвердили попит на ринку, тоді як лише 13% компаній з інтегрованими ШІ продуктами досягли цієї стадії.

Сучасні основні тенденції:

• Розумні агентні робочі процеси та вертикальні застосування стали пріоритетом
• Приблизно 80% розробників, які займаються AI, планують впровадження системи робочих потоків для інтелектуальних агентів.
• Компанії загалом використовують багатомодельну архітектуру, в середньому на кожен продукт, орієнтований на клієнта, використовується 2.8 моделей.

2. Еволюція цінової моделі на основі штучного інтелекту

Штучний інтелект змінює способи ціноутворення продуктів і послуг у компаніях. Багато компаній використовують змішану модель ціноутворення, яка поєднує базову підписку та оплату за використання. Деякі підприємства досліджують моделі ціноутворення, які повністю ґрунтуються на фактичному використанні або результатах, отриманих клієнтом.

Хоча наразі багато компаній все ще безкоштовно надають AI-функції, 37% підприємств планують у найближчий рік змінити цінову стратегію, щоб ціна була ближчою до цінності для клієнтів та обсягу використання.

3. Стратегія талантів стає ключовою конкурентною перевагою

Штучний інтелект - це не лише технологічне питання, а й організаційне питання. Провідні команди створюють міжфункціональні групи, що включають інженерів штучного інтелекту, інженерів з машинного навчання, науковців даних та менеджерів продуктів ШІ.

Перспективи на майбутнє:

• Більшість компаній очікують, що 20-30% співробітників інженерних команд зосередяться на ШІ
• Частка високозростаючих підприємств може досягти 37%
• Найдовший цикл найму для інженерів штучного інтелекту та машинного навчання, в середньому понад 70 днів
• 54% респондентів вказали, що процес найму відстає, головною причиною є нестача кваліфікованих кадрів.

4. Значне збільшення бюджету на ШІ

Компанії, що використовують технології штучного інтелекту, витрачають 10%-20% свого бюджету на НДР на сферу ІІ, і до 2025 року підприємства з усіх діапазонів доходів демонструють постійний тренд зростання. Це свідчить про те, що ІІ став ключовим рушійним фактором продуктової стратегії.

Зі збільшенням масштабів AI-продуктів змінюється і структура витрат:

• Ранній етап: витрати на людські ресурси переважають
• Стадія зрілості: зростає частка витрат на хмарні послуги, моделі виводу та регуляторний нагляд

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

Хоча більшість підприємств надають доступ до внутрішніх AI-інструментів приблизно 70% співробітників, фактично регулярно їх використовує лише близько половини. Великі зрілі підприємства стикаються з більшими викликами у стимулюванні співробітників до використання AI.

Характеристики підприємств з високим рівнем прийняття:

• Розгортання ШІ в більш ніж 7 внутрішніх сценаріях
• Основні застосування: помічник з програмування (77%), генерація контенту (65%), пошук документів (57%)
• Підвищення ефективності роботи в цих сферах на 15%-30%

Розвиток екосистеми AI-інструментів

Хоча екосистема AI-інструментів все ще досить розподілена, вона поступово набирає зрілості. Опитування показує, що основні інструменти, які використовуються компаніями в виробничому середовищі, включають:

• Хмарні послуги: AWS, Azure, GCP
• Розробницькі фреймворки: PyTorch, TensorFlow, JAX
• Модельні послуги: OpenAI, Anthropic, Cohere
• Платформи MLOps: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases
• Векторні бази даних: Pinecone, Weaviate, Milvus
• Інструменти моніторингу: Arize AI, WhyLabs, Fiddler

Цей звіт надає цінні рекомендації для стратегічного розгортання підприємств у сфері штучного інтелекту, що допомагає підприємствам використовувати можливості на швидко зростаючому ринку ШІ та підвищувати свою конкурентоспроможність.