ИИ в enterprise: от пилотов к масштабу — почему проекты застревают

Второй день TechEx North America был посвящён более глубокому и критическому анализу искусственного интеллекта в бизнесе, хотя общий тон мероприятия оставался оптимистичным. Программа по ИИ и Big Data открылась отсылкой к так называемому «кладбищу ИИ» — проектам, которые демонстрируют отличные результаты на этапе пилота, но не способны работать в реальных условиях эксплуатации. Несмотря на мрачность этого термина, множество спикеров и сессий были посвящены тому, как передовые компании могут вообще избежать попадания в технологическое некрополис.

Различные треки второго дня углубились в системные проблемы, влияющие на развёртывание ИИ. Сессии в рамках направлений Enterprise AI Implementation, ROI and Adoption взяли за точку отсчёта «застрявшие» пилоты и попытались выявить причины провальных проектов. Эксперты дали практические рекомендации: сфокусировать агентный ИИ на конкретных бизнес-процессах, выстраивать agent-ready фундамент данных (то есть планировать успех на уровне инфраструктуры) и учитывать реалии тарификации на основе токенов при оценке финансовых последствий для бизнеса.

На инфраструктурном уровне также прошли серьёзные дискуссии о том, следует ли компаниям покупать или строить собственную физическую инфраструктуру для проектов на базе ИИ, а также о лучших способах создания устойчивой отдачи на инвестиции (ROI) в данные и ИИ с учётом всех многообразных влияющих факторов.

Кибербезопасность и velocity gap: двойной край ИИ

В тех проектах, где внедрение ИИ упирается в тупик, ключевая проблема нередко сводится к концепции «персонального копилота». Такой инструмент прекрасно работает за одним рабочим столом и в рамках индивидуальных рабочих процессов, но не масштабируется до целого отдела — тем более до всей компании. Многие компании отмечают, что бюджет на подобные эксперименты есть, и результаты на уровне отдельного пользователя, как правило, впечатляют. Когда таким пользователем является топ-менеджер, достигнутая лично эффективность усиливает энтузиазм по всей компании — и это безусловно позитивный сигнал. Однако именно переход от индивидуальных успехов к значимым изменениям по всей организации — та точка, где большинство компаний сталкиваются с трудностями и дорожными блоками.

На площадке Cyber Security and Cloud Expo спикеры указали на скорость внедрения агентных ИИ-систем как причину так называемого «разрыва в скорости» (velocity gap). Там, где развёртывание ИИ успешно, оно набирает обороты стремительно. Но проблемы безопасности и управления возникают тогда, когда бизнес-подразделения внедряют генеративный ИИ быстрее, чем команда безопасности успевает обеспечить корпоративную защиту. Как и притча о двойном лезвии, ИИ может рассматриваться как сила, которая изменяет и улучшает как атаку, так и оборону в киберпространстве.

Среди круглых столов и ключевых выступлений также активно обсуждалась давняя тема теневого ИТ (shadow IT), которая сегодня предстаёт в новом обличье — как shadow AI. Если сотрудники помещают конфиденциальные материалы в несанкционированные инструменты или если одобренные ИИ-системы плохо ограничены и управляются, поверхность атаки может расшириться незаметно для команды кибербезопасности. Именно поэтому управление данными и надзор за системами становятся теснее взаимосвязаны, чем раньше — этот сигнал прозвучал и от направления кибербезопасности, и от Cloud и Big Data.

Для чисто кибербезопасностных функций в качестве одного из решений проблемы неконтролируемого внедрения ИИ была представлена модель zero trust — принцип «отказ по умолчанию» как для людей, так и для машин. Подтверждение личности и уровней привилегий должно распространяться и на сервисы, и на агентов; таким образом автоматизированные рабочие процессы будут подчиняться тем же моделям разрешений, что и все остальные элементы ИТ-стека.

Физический ИИ и робототехника: новая волна на TechEx

Второй день TechEx North America, безусловно, не стал отказом от амбиций decision-makers в области ИИ — роль искусственного интеллекта и даже агентов была принята как факт среди спикеров, лидеров мнений и делегатов мероприятия. Однако представители разных отраслей и бизнес-функций представили свои заботы и энтузиазм, каждый со своим позитивным и содержательным вкладом. Все они внесли свои аргументы в обсуждение внедрения ИИ в 2026 год, и во многих зонах конференции по-прежнему царило огромное воодушевление.

Гуманоидные роботы на выставке стали источником большого энтузиазма — кажется, все обожают очаровательных андроидов, — но более прагматично новая трековая программа Physical AI привлекла одни из крупнейших аудиторий мероприятия. Множество делегатов, ушедших с основного потока, отмечали, что программирование кода остаётся тем местом, где ИИ пока не достигает ожидаемого прорыва.