Новый этап в развитии ИИ: Полное руководство от идеи до масштабирования

Искусственный интеллект постепенно переходит от обсуждения горячих тем к практическому применению, масштабируемые AI-продукты становятся ключом к конкуренции. Недавно опубликованный отчет о состоянии AI в 2025 году "Справочник строителя" глубоко анализирует полный набор решений по AI-продуктам от идеи до реализации и масштабируемой эксплуатации.

Этот отчет основан на исследовании 300 руководителей программных компаний и глубоких интервью с экспертами в области ИИ и предлагает тактическую дорожную карту для преобразования преимуществ генеративного ИИ в устойчивое конкурентное преимущество в бизнесе. Вот пять ключевых выводов, выделенных в отчете:

1. Стратегия продуктов ИИ становится зрелой

AI-ориентированные компании значительно опережают в выводе продуктов на рынок. Данные показывают, что 47% AI-ориентированных компаний достигли критического масштаба и подтвердили соответствие рынку, в то время как только 13% традиционных компаний с интегрированными AI-продуктами достигли этой стадии.

Основные тенденции:

• Умные агентские рабочие процессы и вертикальные приложения становятся центром внимания, почти 80% разработчиков с нативным ИИ сейчас работают в этой области.
• Многофункциональная архитектура становится общим мнением 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

Искусственный интеллект меняет подход компаний к ценообразованию на продукты. Опросы показывают, что гибридные модели ценообразования (базовая подписка + оплата по мере использования) становятся основными. Некоторые компании также изучают стратегии ценообразования, полностью основанные на фактическом объеме использования или результатах.

Хотя в настоящее время многие компании по-прежнему бесплатно предоставляют функции ИИ, 37% предприятий планируют в течение следующего года изменить ценовую стратегию, чтобы она больше соответствовала ценности, получаемой клиентами, и фактическому объему использования.

3. Стратегия талантов становится дифференцированным преимуществом

Искусственный интеллект — это не только техническая проблема, но и организационный вызов. Топовые команды формируют межфункциональные группы, состоящие из инженеров по искусственному интеллекту, инженеров по машинному обучению, ученых данных и менеджеров по продуктам в области ИИ.

Ожидается, что в будущем 20-30% инженерных команд большинства компаний будут сосредоточены на ИИ, а в быстрорастущих компаниях этот показатель может достигать 37%. Однако рекрутмент специалистов все еще является узким местом, среднее время найма инженеров по ИИ и машинному обучению превышает 70 дней.

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

4. Бюджет на ИИ значительно увеличен

Компании выделяют 10%-20% своего бюджета на исследования и разработки в область ИИ, и к 2025 году предприятия в разных диапазонах доходов продолжают демонстрировать тенденцию к росту. Это указывает на то, что ИИ стал ключевым двигателем стратегического планирования продуктов.

С увеличением масштаба AI-продуктов также меняется структура затрат. На ранних этапах доминирующую роль играли затраты на человеческие ресурсы, но по мере зрелости продукта основными расходами станут облачные услуги, вывод моделей и соблюдение нормативных требований.

5. Внутренние AI-приложения компаний расширяются, но распределены неравномерно

Хотя большинство компаний предоставляют внутренние инструменты ИИ примерно 70% сотрудников, фактически регулярно их используют только около половины. Крупные зрелые компании сталкиваются с большими трудностями в стимулировании сотрудников использовать ИИ.

Компании с высокой степенью использования (более 50% сотрудников используют инструменты ИИ) в среднем развертывают ИИ в более чем 7 внутренних сценариях, включая помощников по программированию (77%), генерацию контента (65%) и поиск документов (57%). Увеличение производительности в этих областях составляет от 15% до 30%.

Экосистема AI инструментов постепенно созревает

Хотя экосистема инструментов ИИ все еще довольно разрозненная, она постепенно становится более зрелой. Опрос показывает, что разработчики используют разнообразные технологические фреймворки, библиотеки и платформы в разных областях.

Часто используемые инструменты включают:

• Облачные платформы: AWS, Azure, GCP
• Разработка фреймовки: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face
• Обработка данных: Pandas, NumPy, Apache Spark
• Сервис моделей: MLflow, KubeFlow, Seldon Core
• Инструменты мониторинга: Prometheus, Grafana, DataDog

Этот отчет не только отражает быстрое развитие технологий ИИ, но и предоставляет предприятиям практическое стратегическое руководство, помогая им сохранять конкурентные преимущества в эпоху ИИ.