Как российские компании научились масштабировать ИИ-решения
Переход искусственного интеллекта из стадии эксперимента в ключевую бизнес-функцию стал свершившимся фактом.
Изображение сгенерировано с использованием Gemini
Сегодня успех определяет не способность создать рабочую модель в «лаборатории», а умение ее эффективно внедрять и интегрировать в реальные процессы фирмы. Однако именно на этом уровне, по данным аналитиков, терпит неудачу до 80% ИИ-проектов. Они застревают в «чистилище пилотов» и не приносят ожидаемой отдачи.
Почему одним организациям удается превратить ИИ в драйвер роста, а другие сталкиваются с проблемами? Ответ кроется в стратегических подходах к расширению. Рассмотрим ключевые уроки, которые преподали нам передовики российского рынка.
Урок 1: Создавайте платформу, а не отдельные решения
Первоначальный импульс многих структур — разрабатывать обособленные ИИ-решения под каждую конкретную задачу. Это ускоряет работу на старте, но ведет в тупик при масштабировании. Флагманы индустрии, такие как Сбер и X5 Group, давно осознали мощь платформенного подхода.
Кейс: Сбер. Внутри экосистемы Сбера функционирует платформа полного цикла ML-разработки ML Space. Она предоставляет командам унифицированные инструменты для управления данными, обучения моделей, их развертывания и мониторинга. Вместо того чтобы для каждой задачи, от скоринга до чат-ботов, заново выстраивать инфраструктуру, специалисты используют готовые, стандартизированные инструменты. Это не только многократно ускоряет запуск новых функций, но и обеспечивает стабильность и соответствие внутренним стандартам безопасности.
Кейс: X5 Group. Ритейл-гигант для ускорения внедрения ИИ-решений создал внутреннюю AI-RUN Business Platform. Эта система позволяет бизнес-командам быстро создавать, тестировать и масштабировать ИИ-приложения, например, для прогнозирования спроса или оптимизации логистики. При этом они не тратят ресурсы на разработку с нуля. Такой пример показывает, как создание единой «точки входа» для ИИ-сервисов централизует экспертизу и демократизирует доступ к технологиям внутри огромной корпорации.
Вывод: построение централизованной ML-платформы, по примеру Сбера или X5 Group, является стратегической инвестицией. Она унифицирует процессы, сокращает дублирование усилий и позволяет дата-сайентистам концентрироваться на моделях, а не на инфраструктуре.
Урок 2: Превратите данные в саморазвивающийся актив
Известная мантра «данные — новая нефть» уже набила оскомину, но лидеры смотрят на нее глубже. Данные являются не просто ресурсом, который нужно накопить. Это самовоспроизводящийся актив, который формирует «маховик данных».
Изображение сгенерировано с использованием Gemini
Кейс: Яндекс. Экосистема Яндекса служит идеальным примером такого «маховика». Пользователь ищет товар в Поиске, а Яндекс предлагает ему релевантную рекламу в Директе. Человек покупает товар на Маркете и слушает музыку с персональными рекомендациями на Яндекс Музыке. Каждое действие клиента в одном сервисе обогащает его обезличенный профиль и делает другие сервисы умнее и полезнее. Недавно Яндекс внедрил большие генеративные модели в свои рекомендательные системы. Они анализируют еще более длинные последовательности действий пользователя и предлагают неочевидные, но интересные варианты. Конкурентам практически невозможно догнать этот замкнутый цикл.
Вывод: успешное расширение ИИ требует построения замкнутых циклов данных. Продукт, который использует искусственный интеллект, должен быть спроектирован так, чтобы его использование генерировало новые, качественные сведения для дальнейшего улучшения самого себя.
Урок 3: Автоматизируйте все этапы жизненного цикла модели
Ручное развертывание моделей — главный враг масштабирования. Процесс, который включает экспорт модели, написание API, тестирование и перенос в продакшн, может занимать недели. Лидеры индустрии сводят это время к часам и даже минутам благодаря автоматизации.
Кейс: Ozon. Для ведущего маркетплейса с десятками миллионов товаров и покупателей ручное управление моделями ценообразования, прогнозирования спроса и рекомендаций немыслимо. В Ozon внедрили конвейеры CI/CD для машинного обучения. Весь жизненный цикл модели полностью автоматизирован: от получения свежих данных о продажах и поведении пользователей, автоматического переобучения и A/B-тестирования до постепенного «выкатывания» на всю аудиторию. Система сама отслеживает падение качества модели и запускает процесс ее обновления, что критически важно в условиях постоянно меняющегося рынка.
Вывод: MLOps (Machine Learning Operations) — это не модный термин, а производственная необходимость. Автоматизация тестирования, развертывания, мониторинга и переобучения моделей является ключевым фактором, который позволяет поддерживать высокое качество и актуальность ИИ-решений в большом масштабе.
Урок 4: Перестройте организацию и развивайте культуру
Изображение сгенерировано с использованием Gemini
Технологии — это лишь половина успеха. Без правильной организационной структуры и культуры даже лучшие модели останутся в «песочнице».
Кейс: Тинькофф. Этот банк изначально строился как IT-компания, что нашло отражение в его структуре. При разработке ИИ-продуктов, от борьбы с фродом до персонализированных предложений, здесь используют кросс-функциональные команды. В них плечом к плечу работают дата-сайентисты, инженеры, продуктовые менеджеры, маркетологи и юристы. Такой подход обеспечивает глубокое погружение технических специалистов в бизнес-задачи и реалистичное понимание возможностей ИИ со стороны бизнеса. Это позволяет быстро проверять гипотезы и выводить на рынок продукты, которые действительно решают проблемы клиентов.
Вывод: масштабирование искусственного интеллекта требует культурных изменений. Необходимо разрушать барьеры между отделами, инвестировать в повышение квалификации сотрудников и создавать среду, в которой бизнес и ИТ говорят на одном языке и работают на общую цель.
Может показаться, что эти уроки применимы лишь к корпорациям с многомиллиардными бюджетами. Однако ценность этих примеров не в масштабе инвестиций, а в универсальности самих принципов. Среднему бизнесу не обязательно строить свой ML Space, но можно начать с малого: стандартизировать процессы работы с данными, автоматизировать самый трудоемкий этап развертывания моделей или сформировать первую кросс-функциональную команду для пилотного ИИ-проекта. Ключевая идея — заложить правильный фундамент для будущего роста и избегать архитектурных тупиков.
Ключевые выводы
Анализ опыта российских флагманов позволяет сформулировать несколько универсальных принципов успешного масштабирования ИИ:
Мыслите платформами, а не проектами: создавайте единую инфраструктуру, как ML Space у Сбера или AI-RUN у X5, для ускорения и стандартизации разработки.
Стройте «маховики данных»: проектируйте продукты так, чтобы они сами генерировали сведения для своего улучшения, как это делает Яндекс.
Автоматизируйте все: внедряйте MLOps-практики по примеру Ozon для всего жизненного цикла модели.Трансформируйте организацию: формируйте кросс-функциональные команды, как в Тинькофф, чтобы бизнес и разработка работали в единой связке.
Управляйте рисками проактивно: вопросы этики, предвзятости и прозрачности должны быть встроены в процесс разработки с самого начала, а не решаться после возникновения проблем.
Путь от первого прототипа до десятков ИИ-решений, интегрированных в бизнес, сложен и многогранен. Он требует не только технологической мощи, но и стратегического видения и организационной гибкости. Именно эти качества сегодня отличают настоящих лидеров российской ИИ-гонки.
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании