Ведехин объяснил проблему на примере финансового планирования. ИИ-агент способен сообщить, сколько денег на счете отдельного подразделения, но не справляется с планированием финансирования компании целиком: ему неизвестно, какие системы отвечают за поставщиков, покупателей и прогнозы.

Для полноценной работы агенту нужен доступ к системе планирования ресурсов предприятия, сервисам взаимодействия с поставщиками, банковским и другим системам. Пока данные не приведены к единому виду, а сервисы не связаны на базовом уровне, возможности ИИ ограничиваются отдельными вопросами, пояснил глава компании.

Откладывая объединение инфраструктуры, команды создают собственные способы подключения к моделям и обособленные хранилища результатов, отметил Ведехин. Он считает, что консолидацию не следует затягивать: обычно на ранней стадии затраты на нее окупаются.

По оценке Ведехина, нынешняя практика внедрения позволяет использовать графические процессоры в стране обычно менее чем на 35–40%. Объединение инфраструктуры на платформе повышает этот показатель до 70–80%, позволяя выполнять вдвое больше работы на имеющихся мощностях. Менять подход, по его мнению, не поздно.

Разработку Ведехин назвал одной из немногих областей, в которых искусственный интеллект уже приносит очевидный результат. Он связал это с относительно единообразной средой и общепринятым набором инструментов — языком программирования, Git и Jira.

Rubytech разрабатывает технологии и производит продукты для высоконагруженных IT-инфраструктур. В 2025 году группу признали лидером среди независимых поставщиков инфраструктуры высоконагруженных систем. В ее линейку входят программно-аппаратные комплексы «Скала^р», в том числе предназначенные для ИИ-моделей.

Источник: ТАСС