ИИ-пилоты «на коленке» не доживают до масштабирования: как проектировать сразу
ИИ-пилоты «на коленке» не доживают до масштабирования: как проектировать сразу Эксперты, опрошенные журналом «Открытые системы» к форуму «Интеллектуальное предприятие — 2026», сходятся: ИИ-решение, собранное быстро «на коленке» ради пилота, почти не имеет шансов дорасти до промышленной эксплуатации. Архитектуру, безопасность и экономику нужно закладывать в проект с первого дня — иначе при масштабировании систему придётся полностью переделывать. Виталий Агапеев из N3.Tech советует сразу оформлять модель как изолированный сервис с понятным API — стандартным способом обмена данными между программами — и открытой интеграцией, чтобы модель, поставщика и среду исполнения можно было заменить без переделки всего. Для каждого обновления нужен постоянный набор проверок качества, иначе смена технологии превращается в отдельный проект с непредсказуемым результатом. В систему стоит встроить сигналы о неуверенности модели, журналирование действий и контрольные точки, где результат проверяет человек: если ИИ создаёт документы или принимает значимые решения, должно быть понятно, кто, когда и какой моделью это сделал. Экономику Агапеев предлагает считать не по итогам пилота, а по целевому объёму работы: стоимость одной операции, будущая нагрузка и изменение цен на модели. Решение, которое сегодня кажется дорогим, может окупиться через год при удешевлении вычислений — но рост числа автоматических операций способен свести этот эффект на нет. Роман Стятюгин из VK Tech добавляет «агентский фактор»: со временем ИИ-агенту — программе, которая сама выполняет задачи — дают больше свободы, поэтому начинать надо с отладки на понятных сценариях и постепенно расширять самостоятельность. Нужны заранее определённые контрольные точки и правила, по которым агент запрашивает подтверждение у человека, объясняя логику своих действий. Он же обращает внимание на расход токенов — кусочков текста, которыми модель измеряет объём работы: оптимизация числа обращений к моделям напрямую влияет на окупаемость, а без качественных данных и ответственных за процесс людей даже сильные модели не дадут эффекта. Екатерина Торсукова из «ДАР» называет главный принцип платформенностью: нужны раздельные платформы для управления данными, для ML-моделей и для ИИ-агентов — их смешивание создаёт технические ограничения. Василий Борисов из «Серч Сентрик» предлагает расширять внедрение серией контролируемых шагов: выбрать один повторяемый и экономически значимый процесс, построить минимальную промышленную платформу с правами доступа, журналированием, мониторингом, метриками качества и стоимости и процедурой отката, затем по единым правилам подключать новые подразделения. Так успешный пилот превращается в корпоративный актив. Александр Ефимов из GlowByte рекомендует закладывать в проект не столько технологию, сколько управляемость: конкретного владельца процесса, отвечающего за экономический результат и разбор инцидентов, и расчёт стоимости единицы работы модели до выбора архитектуры — сравнение облака и собственного сервера на горизонте трёх-пяти лет. На коротком горизонте локальное решение почти всегда дороже, на длинном — выгоднее, поэтому выбор надо делать сразу «на десять отделов вперёд». Матрицу полномочий агента — что он делает сам, что только с подтверждением человека, что запрещено — Ефимов советует проектировать так же, как человеческий фактор в обычном процессе, вместе со стоп-сигналом и назначенным разбором инцидентов. Источник: https://www.osp.ru/articles/2026/1016/13061146