ИИ в масштабах всего предприятия может раскрыть потенциал технологии: вот как этого добиться

Искусственный интеллект (ИИ) помогает людям работать лучше, повышая производительность за счет целых 40%. Но существует значительная разница между внедрением ИИ в нескольких избранных областях. например, разработка программного обеспечения а также маркетинг и его масштабирование в масштабах всего предприятия.

Чтобы быть по-настоящему инновационным, ИИ должен влиять на весь рабочий процесс, а не только на отдельные задачи, одновременно обеспечивая последовательное принятие решений в режиме реального времени.

Существует несколько предварительных условий для масштабирования ИИ в масштабах всего предприятия: данные, готовые к использованию ИИ; адекватные модели искусственного интеллекта; высококвалифицированный талант; и ответственное управление ИИ.

В совокупности это гарантирует, что системы искусственного интеллекта будут оказывать влияние на бизнес в производстве, не отклоняясь от курса. Например, применение искусственного интеллекта для профилактического обслуживания с целью сокращения времени простоя должно осуществляться при одновременной защите безопасности работников.

Правильное понимание этих аспектов жизненно важно для организаций. Однако ответственные инновации с использованием ИИ — совсем не простая задача. По данным исследования Infosys, только 2% организаций были готовы для корпоративного искусственного интеллекта в начале 2025 года по пяти направлениям: стратегия, данные, технологии, управление и таланты.

Дальше, недавние исследования обнаружили что только 2% лидеров внедряют необходимые ответственные методы ИИ при его масштабном внедрении (15% являются последователями), при этом самыми слабыми способностями являются снижение рисков и доверие к решениям ИИ.

Для тех, кто добился ответственного успеха в области ИИ, преимущества были значительными. Ответственные руководители исследовательской группы, занимающиеся искусственным интеллектом, снизили стоимость и серьезность инцидентов, связанных с искусственным интеллектом.

Между тем, передовые методы ответственного ИИ, такие как методы объяснимости и надежности, а также проверка моделей и инженерные процессы или защита от нарушения прав интеллектуальной собственности, сократили общие расходы на ИИ на целых 8%.

Кроме того, более целенаправленный и ответственный подход к ИИ позволил повысить производительность проектов ИИ. Неудивительно, что 78% руководителей, участвовавших в исследовании, заявили, что ответственный ИИ является ключевым фактором роста их бизнеса.

Искусственный интеллект быстро развивается, и крайне важно внедрять лучшие и наиболее подходящие модели и облачную инфраструктуру в зависимости от целевых сценариев использования. Такой платформенный подход «поли-ИИ», «поли-облако», то есть многократное стратегическое использование нескольких моделей ИИ и облачных платформ, наряду с необходимыми структурами управления, способствует ответственным инновациям в области ИИ в масштабе.

Это также позволяет избежать привязки организаций к многолетним инвестициям в ИИ.

Этот платформенный подход также позволяет использовать агентный искусственный интеллект — технологию, которая сейчас применяется. по отраслямгде целеустремленные программные боты выполняют задачи практически без вмешательства человека.

Платформа использует определенные правила связи, известные как протокол контекста модели и протокол между агентами, чтобы позволить агентам ИИ безопасно взаимодействовать с конфиденциальными корпоративными системами, такими как SAP и Salesforce.

Эти протоколы разработаны для обеспечения надежных гарантий безопасности, гарантируя, что ни один агент не сможет выполнять непреднамеренные или вредоносные задачи.

Платформенный подход обеспечивает соблюдение требований конфиденциальности и одновременно ускоряет создание решений искусственного интеллекта. Недавние исследования и опыт клиентов предполагают двухэтапный подход: во-первых, создать литейную ИИ экспериментировать с новыми моделями и решениями, а затем применять эти знания на практике с помощью фабрики искусственного интеллекта. Этот подход позволяет управлять рисками, связанными с ИИ, при одновременном масштабировании внедрения.

Не менее важным для ответственного масштабирования ИИ является выбор базовых моделей ИИ. В 2026 году многие организации обратятся к решениям с открытым исходным кодом, опираясь на 63% организаций которые уже сегодня используют инструменты искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.

Для системных интеграторов, таких как Infosys, открытый исходный код демократизирует ИИ, уменьшая зависимость от нескольких доминирующих поставщиков и позволяя разрабатывать масштабируемые и экономичные решения.

Основная причина выбора моделей с открытым исходным кодом вместо проприетарных моделей — более низкие затраты на внедрение и обслуживание в сочетании с гибкостью и широтой выбора моделей, предлагаемыми такими экосистемами, как Hugging Face, централизованное сообщество ИИ для разработчиков.

Намечается четкая тенденция: клиенты все чаще отдают предпочтение открытому исходному коду при обсуждении инноваций. Предприятия привлекают повышенная прозрачность и гибкость, которые предлагают эти модели, а также их способность точно настраивать для конкретных отраслевых областей, где точность моделей и понимание контекста имеют решающее значение.

Однако есть и обратная сторона: остаются вопросы о том, насколько на самом деле «открыты» эти модели. Многие по-прежнему не предоставляют доступ к наборам обучающих данных, процессам предварительного обучения и оценочному коду. Это может подорвать подотчетность моделей и усложнить распределение ответственности по цепочке создания стоимости ИИ.

Помимо создания промышленной платформы искусственного интеллекта и моделей с открытым исходным кодом, наиболее эффективным способом внедрения ответственных инноваций является централизация управления. Централизованный реестр моделей и агентов ИИ поддерживает масштабируемое развертывание, сохраняя при этом безопасность и соблюдение операционных стандартов.

Централизованные возможности также обеспечивают отслеживание затрат, мониторинг производительности и постоянные инновации, гарантируя, что развертывания ИИ остаются ответственными, надежными и эффективными.

Infosys запустила несколько инициатив по внедрению ответственности и прозрачности в свою экосистему искусственного интеллекта:

В совокупности эти инновации помогают Infosys внедрять безопасные и ответственные решения искусственного интеллекта в большом масштабе. Эта возможность поддерживает инновации, одновременно защищая доверие и репутацию бренда. Все это имеет решающее значение в бизнес-среде, где инциденты, связанные с ИИ, часто приводят к значительный репутационный ущерб.

Среди всех этих факторов аспект таланта может оказаться наиболее важным. По данным Infosys Радар бизнес-ценности ИИорганизации, которые активно подготавливают и вовлекают свой персонал, достигают самой высокой отдачи, постоянно опережая те, которые внедряют ИИ, не полностью поддерживая своих сотрудников.

Действительно, инновационная культура часто перевешивает стратегию, и подготовка команд к созданию передовых решений искусственного интеллекта, как это сделала Infosys, является решающим шагом на пути к получению конкурентного преимущества в наступающую эпоху агентного искусственного интеллекта.