Корпорации, особенно в финансовом, энергетическом и государственном секторах, стали заложниками собственной IT-инфраструктуры. Их команды обладают уникальной экспертизой, но часто консервативны.
Они опасаются, что внедрение «сырых» AI-инструментов дестабилизирует отлаженные, пусть и не идеальные, процессы. Главный аргумент: «Работает — не трогай».
Глобальные публичные модели (OpenAI, Anthropic) предлагают мгновенный доступ к cutting-edge возможностям по низкой подписной цене, но неприемлемы для крупного бизнеса с точки зрения закона «О персональных данных».
Отечественные модели демонстрируют впечатляющий прогресс для непродолжительного времени разработки, но качественно уступают западным аналогам. По оптимистичному сценарию, для развития им потребуется от 5 до 10 лет.
Единственный возможный путь — приватные решения. Они требуют развертывания собственного или арендованного (но изолированного) ИИ-стека. Это влечет за собой инвестиции в размере миллиардов рублей.
В то время как гиганты лишь оценивают риски, средний бизнес уже получает выгоды и выступает в роли испытательного полигона для ИИ-инструментов в РФ. Он легко подключает API-сервисы и готовые SaaS-решения, использует ИИ точечно для конкретных задач с быстрой отдачей.
Массовое внедрение ИИ в крупном бизнесе неизбежно, но оно примет специфическую, гибридную форму. Low-Code/No-Code платформы через 5 лет станут главным драйвером изменений.
Они позволят аналитикам и менеджерам создавать приложения и автоматизировать процессы с помощью ИИ без классического программирования. Производительность труда в разработке вырастет кратно.
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
