Корпоративный ИИ переходит от отдельных пилотных проектов к системам производственного уровня, ориентированным на агентов. Ниже перечислены наиболее распространённые требования и тенденции при масштабном внедрении, основанные исключительно на документированных отраслевых источниках.
1. Распределённые архитектуры с агентами.
Современные внедрения всё чаще полагаются на сотрудничающих агентов ИИ, которые разделяют задачи вместо единой монолитной модели.
2. Открытые протоколы взаимодействия необходимы.
Такие стандарты, как Protocol (MCP), позволяют разнородным моделям и инструментам безопасно обмениваться контекстом, подобно тому как TCP/IP сделал для сетей.
3. Композиционные строительные блоки ускоряют внедрение.
Поставщики и внутренние команды теперь поставляют повторно используемые агенты и микросервисы в стиле «лего», которые встраиваются в существующие стеки, помогая предприятиям избегать единичных решений.
4. Контекстно-зависимая оркестрация заменяет жёстко заданные рабочие процессы.
Платформы агентов направляют работу динамически на основе сигналов в реальном времени, а не по фиксированным правилам, что позволяет процессам адаптироваться к меняющимся условиям бизнеса.
5. Сети агентов превосходят жёсткие иерархии.
Отчёты об отрасли описывают сетчатые топологии, где одноранговые агенты согласовывают следующие шаги, что повышает устойчивость при сбое любой отдельной службы.
6. AgentOps становится новой операционной дисциплиной.
Команды отслеживают, версионируют и устраняют неполадки при взаимодействии агентов так же, как команды DevOps сегодня управляют кодом и сервисами.
7. Доступность и качество данных остаются основными узкими местами при масштабировании.
Опросы показывают, что некачественные, разрозненные данные являются причиной значительной доли неудач проектов корпоративного ИИ.
8. Отслеживаемость и журналы аудита — это не предмет для переговоров.
Рамки корпоративного управления теперь настаивают на сквозном протоколировании запросов, решений агентов и выходных данных для прохождения внутренних и внешних аудитов.
9. Соответствие требованиям определяет ограничения рассуждений.
Регулируемые сектора (финансы, здравоохранение, правительство) должны демонстрировать, что выходные данные агентов соответствуют применимым законам и правилам политики, а не только показателям точности.
10. Надёжный ИИ зависит от надёжных конвейеров данных.
Устранение предвзятости, отслеживание происхождения и проверка достоверности данных при обучении и выводе — это обязательные условия для получения надёжных результатов.
11. Горизонтальная оркестрация обеспечивает наибольшую ценность для бизнеса.
Межведомственные агентские рабочие процессы (например, продажи, цепочка поставок, финансы) открывают сложные возможности повышения эффективности, которых не могут достичь разрозненные вертикальные агенты.
12. Управление теперь распространяется не только на данные, но и на поведение агентов.
Советы директоров и сотрудники, отвечающие за риски, всё чаще контролируют то, как автономные агенты рассуждают, действуют и восстанавливаются после ошибок, а не только то, какие данные они потребляют.
13. Краевые и гибридные развёртывания защищают суверенитет и чувствительные к задержкам рабочие нагрузки.
Почти половина крупных фирм называет гибридные облачные и краевые установки критически важными для удовлетворения требований к размещению данных и работе в режиме реального времени.
14. Меньшие специализированные модели доминируют в производственных сценариях использования.
Предприятия тяготеют к моделям, настроенным на конкретную область или дистиллированным, которые дешевле в эксплуатации и ими легче управлять, чем моделями LLM фронтового масштаба.
15. Уровень оркестрации — это поле конкурентной борьбы.
Дифференциация смещается от размера модели к надёжности, безопасности и адаптивности структуры оркестрации агентов предприятия.
Основываясь на этих научно обоснованных принципах, предприятия могут масштабировать системы ИИ, которые являются устойчивыми, соответствующими требованиям и согласованными с реальными бизнес-целями.
Источники:
- https://www.weforum.org/stories/2025/07/enterprise-ai-tipping-point-what-comes-next/
- https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/content/state-of-generative-ai-in-enterprise.html
- и другие.
1. Какие архитектуры ИИ становятся наиболее распространёнными при масштабном внедрении?
В статье отмечается, что современные внедрения всё чаще полагаются на сотрудничающих агентов ИИ, которые разделяют задачи вместо единой монолитной модели. Распределённые архитектуры с агентами становятся наиболее распространёнными.
2. Какие проблемы могут возникнуть при масштабировании корпоративного ИИ?
В статье указывается, что доступность и качество данных остаются основными узкими местами при масштабировании. Некачественные, разрозненные данные являются причиной значительной доли неудач проектов корпоративного ИИ.
3. Почему отслеживание и журналы аудита важны для корпоративного ИИ?
В статье говорится, что рамки корпоративного управления теперь настаивают на сквозном протоколировании запросов, решений агентов и выходных данных для прохождения внутренних и внешних аудитов. Это необходимо для обеспечения прозрачности и подотчётности систем ИИ.
4. Какие факторы определяют ограничения рассуждений ИИ в регулируемых секторах?
В статье указывается, что в регулируемых секторах (финансы, здравоохранение, правительство) выходные данные агентов должны соответствовать применимым законам и правилам политики. Это определяет ограничения рассуждений ИИ в этих секторах.
5. Какие типы развёртываний защищают суверенитет и чувствительные к задержкам рабочие нагрузки?
В статье отмечается, что краевые и гибридные развёртывания защищают суверенитет и чувствительные к задержкам рабочие нагрузки. Почти половина крупных фирм называет гибридные облачные и краевые установки критически важными для удовлетворения требований к размещению данных и работе в режиме реального времени.