Как и почему умирает ИИ-внедрение: пять bottlenecks

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: Wicort 6 минут назад Как и почему умирает ИИ-внедрение: пять bottlenecks Простой 18 мин 94 Блог компании Диасофт Искусственный интеллект Микросервисы * Высоконагруженные системы * Программирование * Мнение Привет, Хабр. Меня зовут Виктор Овчинников, я руковожу разработкой интеграционной платформы Digital Q. Integration в компании Диасофт.

Больше двадцати лет моя команда занимается обменом данными между корпоративными системами, и про то, как именно этот слой убивает ИИ-проекты, я уже подробно разбирал в предыдущей статье на Хабре. Интеграция - это только одно из пяти узких мест, на которых ломается реальное ИИ-внедрение. Дальше идут атаки на агентов, регуляторика, разрыв стоимости разработки и сценарий, которого нет в голове у заказчика.

Технические детали

Со мной в этом разборе еще трое: ИИ-архитектор Андрей Носов, Team Lead пентестер Сергей Зыбнев и директор по информационной безопасности компании Вебмониторэкс Лев Палей. Не модель, а фабрика данных, где буксует ИИЧаще всего разговор про ИИ-внедрение упирается не в модель, не в выбор фреймворка и не в железо. Он упирается в то, что инфраструктура данных предприятия в принципе не была рассчитана на то, чтобы кормить ими алгоритм в реальном времени.

Именно про это узкое место в кулуарных обсуждениях говорят чаще всего. Андрей Носов, ИИ-архитектор: «Искусственный интеллект - это не данные. И даже не информация.

Это способ работы с информацией, алгоритм. Базовые алгоритмы и существуют для того, чтобы работать с базовыми данными. Поэтому когда мы приходим к заказчику, на уровне proof of concept мы всегда можем продемонстрировать базовые методы, они для этого и создавались.

Отраслевые последствия

Проблема начинается, когда все это выходит на industrial-уровень, на продакшн. Иметь данные в моменте недостаточно. Нужна фабрика данных, которая будет обслуживать искусственный интеллект, а не он ее.

И на большинстве предприятий такой фабрики просто нет: налаженная обработка и качество данных как процесс сегодня отсутствуют почти везде, куда я заходил». Виктор Овчинников, руководитель решения Digital Q. Integration от Диасофт: «Сейчас ИИ - тренд, и в него идут практически поголовно.

Обычно это выглядит так: реализуется пилот, команда показывает, что в принципе решение работает. Понимает, какие данные нужны под конкретную задачу, наполняет ими хранилище, модель что-то считает, прогнозирует, заказчику нравится. Проблема возникает, когда это решение пытаются тиражировать, чтобы оно работало на постоянной основе.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.