Новая глава развития AI-индустрии: от теоретических обсуждений к практической реализации

Сфера искусственного интеллекта переживает значительное изменение, постепенно переходя от теоретических обсуждений к практической реализации. Как создать масштабируемые AI-продукты стало核心ом конкурентоспособности предприятий. Последний отчет о статусе AI «Справочник строителя» глубоко анализирует полный набор решений для AI-продуктов от концепции до масштабируемой эксплуатации, предоставляя предприятиям ценное тактическое руководство.

Этот отчет основан на результатах опроса 300 руководителей программных компаний и глубоких интервью с экспертами в области ИИ, из которого выделены пять ключевых инсайтов:

1. Стратегия AI-продуктов вступает в зрелую стадию

По сравнению с компаниями, которые просто интегрируют ИИ в существующие продукты, компании, сосредоточенные на ИИ, быстрее выводят продукты на рынок. Данные показывают, что 47% нативных ИИ-компаний достигли критической массы и подтвердили соответствие рынку, тогда как среди компаний с интегрированными ИИ-продуктами только 13% достигли этой стадии.

Основная тенденция:

• Умные агентские рабочие процессы и вертикальные приложения становятся центром внимания, почти 80% разработчиков, работающих с ИИ, занимаются этой областью.
• Многомодельная архитектура становится общепринятой для оптимизации производительности, контроля затрат и адаптации к различным требованиям сценариев.

2. Эволюция модели ценообразования на основе ИИ

Искусственный интеллект действительно меняет способ ценообразования продуктов в компаниях. Многие компании принимают смешанную модель ценообразования, добавляя плату за использование поверх базовой подписки. Некоторые компании также исследуют модели ценообразования, полностью основанные на фактическом использовании или результатах клиентов.

Хотя в настоящее время многие компании все еще предоставляют функции ИИ бесплатно, 37% предприятий планируют в следующем году изменить ценовую стратегию, чтобы она больше соответствовала ценности и объему использования, получаемому клиентами.

3. Стратегия талантов становится ключевым отличием

Искусственный интеллект — это не только техническая проблема, но и организационная проблема. Ведущие команды создают междисциплинарные группы, включая инженеров по ИИ, экспертов по машинному обучению, специалистов по данным и менеджеров по продуктам ИИ.

Будущее видение:

• Большинство компаний ожидают, что 20-30% сотрудников инженерной команды будут сосредоточены на ИИ
• Доля быстрорастущих компаний может достигнуть 37%
• Набор кадров по-прежнему является узким местом, среднее время найма инженеров по искусственному интеллекту и машинному обучению превышает 70 дней
• 54% респондентов сообщили, что процесс найма отстает, основной причиной является нехватка квалифицированных кадров.

4. Значительное увеличение бюджета на ИИ

Компании инвестируют 10%-20% своего бюджета на исследования и разработки в область ИИ, и к 2025 году все сегменты доходов компаний продолжают демонстрировать тенденцию к росту. Это подчеркивает центральную роль технологий ИИ в стратегиях продуктов.

С увеличением масштаба AI-продуктов структура затрат также меняется:

• Ранний этап: затраты на человеческие ресурсы доминируют, включая набор, обучение и т.д.
• Зрелая стадия: облачные услуги, модельное инференцирование и расходы на соблюдение нормативных требований занимают основную долю затрат

5. Расширение применения ИИ внутри компаний, но неравномерное распределение

Хотя большинство компаний предоставляют доступ к внутренним инструментам ИИ примерно 70% сотрудников, на практике регулярно их используют лишь около половины. Более крупные и зрелые компании сталкиваются с большими трудностями в стимулировании сотрудников к использованию ИИ.

Характеристики компаний с высокой степенью использования (более 50% сотрудников используют инструменты ИИ):

• В среднем более 7 внутренних сценариев развертывания ИИ
• Основные приложения: помощник по программированию(77%), генерация контента(65%), поиск документов(57%)
• Повышение эффективности работы в этих областях на 15%-30%

Экосистема AI-инструментов постепенно созревает

Доклад также исследовал технологические рамки, библиотеки и платформы, которые фактически работают в производственной среде. Хотя экосистема инструментов все еще довольно разрозненная, она постепенно становится более зрелой. Наиболее распространенные инструменты включают различные фреймворки, библиотеки, облачные сервисы и платформы для разработки.

В целом, индустрия ИИ быстро переходит от теоретических обсуждений к практическим приложениям. Компании необходимо внести соответствующие изменения в продуктовые стратегии, модели ценообразования, подготовку кадров, распределение ресурсов и внутренние приложения, чтобы оставаться конкурентоспособными в этой революции ИИ.