Тенденции развития отрасли искусственного интеллекта: от обсуждения концепций до практического применения

С постоянным прогрессом технологий искусственного интеллекта внимание отрасли переместилось с теоретических обсуждений на практическое применение. Как разработать и управлять крупномасштабными AI-продуктами становится ключевым аспектом конкуренции между компаниями. Последний отчет о текущем состоянии AI «Справочник строителя» глубоко анализирует полный набор решений от идеи до масштабной эксплуатации AI-продуктов.

Этот отчет основан на результатах опроса 300 руководителей программных компаний и глубоких интервью с экспертами в области ИИ и предоставляет предприятиям стратегическое руководство, направленное на помощь командам в преобразовании преимуществ генеративного ИИ в устойчивое конкурентное преимущество в бизнесе.

Доклад суммирует пять ключевых областей, которые будут существенно влиять на разработку и внедрение AI-приложений:

1. Стратегия AI-продуктов вступает в новую фазу

В отличие от компаний, которые интегрируют ИИ только в существующие продукты, компании, сосредоточенные на ИИ, быстрее выводят свои продукты на рынок. Данные показывают, что 47% компаний, изначально работающих с ИИ, достигли критического масштаба и подтвердили рыночный спрос, тогда как среди компаний с интегрированными ИИ-продуктами только 13% достигли этой стадии.

Текущие основные тенденции:

• Умные агентские рабочие процессы и вертикальные приложения становятся приоритетом
• Около 80% разработчиков с нативным ИИ разрабатывают системы рабочих потоков для智能代理.
• Компании в основном используют многомодельную архитектуру, в среднем на каждый продукт, ориентированный на клиента, приходится 2,8 модели.

2. Эволюция моделей ценообразования на основе ИИ

Искусственный интеллект меняет способы ценообразования продуктов и услуг компаний. Многие компании принимают смешанную модель ценообразования, сочетая базовую подписку и плату за использование. Некоторые предприятия исследуют модель ценообразования, полностью основанную на фактическом использовании или результатах, полученных клиентами.

Несмотря на то, что в настоящее время многие компании по-прежнему предлагают функции ИИ бесплатно, 37% предприятий планируют в течение следующего года скорректировать ценовую политику, чтобы цены были ближе к ценности и объему использования клиентами.

3. Стратегия талантов становится ключевым конкурентным преимуществом

Искусственный интеллект - это не только техническая проблема, но и организационная проблема. Топовые команды формируют межфункциональные группы, включая инженеров по искусственному интеллекту, инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и менеджеров по продуктам ИИ.

Будущие перспективы:

• Большинство компаний ожидает, что 20-30% сотрудников инженерной команды будут сосредоточены на ИИ.
• Доля высокорослых компаний может достигнуть 37%
• Наибольшее время найма для инженеров по ИИ и машинному обучению, в среднем более 70 дней.
• 54% респондентов заявили, что процесс найма отстает, основная причина - нехватка квалифицированных кадров

4. Бюджет на ИИ значительно увеличен

Компании, использующие технологии ИИ, выделяют 10%-20% своего бюджета на НИОКР для области ИИ, и к 2025 году компании с различными уровнями дохода продолжают демонстрировать тенденцию к устойчивому росту. Это отражает то, что ИИ стал основным драйвером продуктовой стратегии.

С ростом масштабов AI-продуктов меняется и структура затрат:

• Ранняя стадия: затраты на человеческие ресурсы преобладают
• Зрелая стадия: доля затрат на облачные услуги, вывод моделей и соблюдение регуляторных требований возрастает

5. Внутренние AI-приложения в компании расширяются, но распределены неравномерно

Несмотря на то, что большинство компаний предоставляет доступ к внутренним AI инструментам примерно 70% сотрудников, на практике регулярно их используют лишь около половины. Крупные зрелые компании сталкиваются с большими трудностями в поощрении сотрудников к использованию AI.

Характеристики предприятий с высокой степенью принятия:

• Развертывание ИИ более чем в 7 внутренних сценариях
• Основные применения: помощник по программированию (77%), генерация контента (65%), поиск документов (57%)
• Повышение производительности в этих областях на 15%-30%

Развитие экосистемы инструментов ИИ

Хотя экосистема инструментов ИИ все еще довольно разрозненная, она постепенно становится более зрелой. Опрос показывает, что основные инструменты, используемые предприятиями в производственной среде, включают:

• Облачные сервисы: AWS, Azure, GCP
• Разработческие фреймворки: PyTorch, TensorFlow, JAX
• Модельные сервисы: OpenAI, Anthropic, Cohere
• Платформы MLOps: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases
• Векторные базы данных: Pinecone, Weaviate, Milvus
• Инструменты мониторинга: Arize AI, WhyLabs, Fiddler

Этот отчет предоставляет ценную информацию для стратегического развертывания предприятий в области ИИ, помогая компаниям воспользоваться возможностями на быстро развивающемся рынке ИИ и повысить свою конкурентоспособность.