Как отмечают аналитики, ближайшие два-три года могут стать периодом массового пилотирования ИИ-решений. Однако многие проекты останавливаются на этой стадии – чаще всего из-за организационных проблем и недооценки трудозатрат.

В 48% случаев реальными «движителями» ИИ-проектов выступают ИТ-директора и технические руководители. Но их фокус смещен на инфраструктуру и технологию, а не на перестройку бизнес-процессов. В результате компании тратят усилия на пилоты, а к моменту оценки бизнес-ценности уже сталкиваются с нехваткой ресурсов и управляемости.

Барьером становятся не технологии, а люди

Разрыв возникает не только в процессах, но и на уровне взаимодействия: пока топ-менеджмент согласовывает стратегию, сотрудники самостоятельно автоматизируют рутину, используя несанкционированные ИИ-инструменты. По данным анализа, в некоторых компаниях уровень использования «теневого ИИ» может в три раза превышать оценки руководства. Такой запрос «снизу» способен стать катализатором корпоративной трансформации — при условии, что компания управляет процессом и обеспечивает защиту данных.

Чтобы выстроить этот баланс, просчитать ROI и повысить компетенции сотрудников (как отмечают эксперты, около половины кадрового состава не обладает достаточным для использования ИИ в рабочих задачах уровнем компетенций), компаниям нужен надежный партнер, понимающий и технологическую, и организационную сторону внедрения.

Именно поэтому консалтинговые услуги становятся сегодня одним из главных драйверов рынка ИИ. Уже сейчас до 40% выручки глобальных консалтинговых компаний приходится на ИИ-проекты, а к 2026 году этот показатель достигнет 60%. Если вендоры и интеграторы не начнут активно развивать профессиональные услуги в области ИИ-трансформации, эту нишу займут консультанты.

ИИ-инфраструктура: спрос формируется, но решения уже есть

По прогнозам экспертов, доля затрат на ИИ в ИТ-бюджетах компаний увеличится на треть к 2027 году, а две трети инвестиций будут направлены на инфраструктуру – фундамент для дальнейшего роста и масштабирования. Пока крупный бизнес инвестирует в ИИ-мощности осторожно, сдерживаемый макроэкономикой, но по мере роста зрелости рынка спрос на инфраструктуру будет расти. К 2030 году объем этого сегмента может утроиться относительно 2024 года.

Бизнес перестал смотреть на ИИ как на модный эксперимент. Компании ищут модульные архитектуры, которые обеспечивают устойчивость, защищенный периметр и прогнозируемый результат. Например, востребованы кастомизируемые on-premise решения с полным стеком инструментов для администрирования ИИ-моделей, а также консалтинг процесса тестирования ИИ-гипотез.

Мощности как услуга: от дефицитного ресурса к управляемому инструменту

Российские компании еще не приступили к массовому обучению и инференсу LLM-моделей. По прогнозам, к 2030 году до 75% вычислительных затрат в сфере ИИ придется именно на инференс. Это приведет к росту спроса на ML-платформы в ближайшие несколько лет и повышению требований к эффективности использования вычислительных ресурсов.

Поэтому в перспективе трех-четырех лет будут набирать популярность лизинговые форматы, GPU-as-a-Service и гибридные экосистемы, в которых для обучения используется облако, а для инференса – собственные ресурсы.

Аналитики подчеркивают, что рынок движется к сервисному формату – аренде мощностей и моделей. Компании могут за несколько часов получать доступ к мощному кластеру, проводить эксперимент и выключать его, не теряя месяцы на закупку и ввод в эксплуатацию.