Обзор GenAI-платформы SimpleOne: как перестать делать пилоты и начать масштабировать ИИ

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: SimpleOne_it 12 минут назад Обзор GenAI-платформы SimpleOne: как перестать делать пилоты и начать масштабировать ИИ 8 мин 388 Блог компании SimpleOne Искусственный интеллект IT-компании IT-инфраструктура * Service Desk * Генеративный ИИ всё активнее проникает в корпоративные процессы, но во многих компаниях его продолжают внедрять по-старому — точечными решениями под каждый отдельный кейс. Почему такой подход упирается в потолок и что приходит ему на смену, рассказывает Илья Радченко, директор по платформенным продуктам SimpleOne. Почему точечные ИИ-решения не работают в enterpriseГенеративный ИИ уже перестал быть экспериментом, его начинают встраивать в настоящие бизнес-процессы.

Но от красивого пилота до стабильной промышленной эксплуатации доходит далеко не каждый проект: 95% ИИ-пилотов в компаниях проваливаются, то есть не достигают измеримого ROI. Если сильно упростить, у компаний сегодня есть два базовых подхода к ИИ‑автоматизации. Первый путь — точечные решения под каждый сценарий.

Технические детали

Под конкретную задачу — помощь оператору первой линии, разбор счетов, поддержка продаж — берётся отдельный продукт или делается небольшой внутренний проект. В короткой перспективе это даёт быстрый эффект: один процесс ускорился, люди довольны. Но как только таких инициатив становится десятки, начинают всплывать системные проблемы:разные стеки и команды под каждый ИИ‑кейс;дублирование интеграций с одними и теми же системами;разные подходы к доступам, логированию, SLA и поддержке;невозможность перетаскивать удачный сценарий из одного блока бизнеса в другой без переписывания.

Второй путь — собирать свою ИИ‑платформу с нуля. Здесь компания идёт в сторону максимального контроля: берёт open source, конструкторы пайплайнов, оркестраторы моделей, строит всё в своём контуре. На бумаге это выглядит как идеальный вариант, но на практике быстро превращается в тяжёлый инженерный продукт со своей дорожной картой, техдолгом, зависимостью от разработчиков и высоким порогом входа для бизнес‑подразделений.

И тот и другой подход упираются в одни и те же ограничения:Давление на скорость результата. Бизнесу нужен эффект за недели и месяцы, а не через год после длинного внедрения или внутренней стройки;Зависимость от вендора или нарастающий техдолг. Вендорский продукт плохо гнётся под живые процессы, самописная платформа со временем начинает есть всё больше ресурсов;Безопасность enterprise‑уровня.

Надо одновременно контролировать данные, действия моделей, доступы и аудит, плюс укладываться в требования по персональным данным — задним числом это не прикручивается;Жёсткая привязка к LLM‑провайдеру. Модели, тарифы и политики меняются быстрее, чем успевает перестраиваться ИТ‑ландшафт, и любое негибкое решение рискует быстро устареть. Третий путь — единая GenAI‑платформа.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.