Что такое долг AI и как лидеры бизнеса могут его погасить в 2026 году?

В последние месяцы глобальная экономика была охвачена страхом, что агрессивные расходы на ИИ не оправдают ожиданий и не принесут реальных прибылей. Для инвесторов и лидеров бизнеса 2026 год должен стать годом, когда обещания полной трансформации станут реальностью, с неоспоримым ROI и четким путем к масштабированию ИИ во всех направлениях. Срок для экспериментов с ИИ действительно закончился.

В прямом противоречии с этим, поразительный отчет от MIT за 2025 год указал, что даже спустя годы после начала бума ИИ, до 95% проектов ИИ в крупных компаниях не смогли достичь успеха за пределами пилотной стадии. Это происходит из-за коллективного спешки принять новые инструменты без правильных основ для успешных инициатив ИИ.

Эта неэффективная интеграция накопилась в виде долга ИИ: будущей стоимости незавершенной цифровой трансформации, являющейся результатом обходных путей, принятых в проектах ИИ.

Это невидимая, но нарастающая ответственность, спрятанная глубоко внутри инфраструктуры предприятия. Долг ИИ заключается в устаревших системах, которые никогда не были полностью выведены из эксплуатации, в данных, разбросанных по разным хранилищам, и в незавершенных миграциях в облако. Эти решения могли быть прагматичным способом интегрировать ИИ в темпе, требуемом в то время, но они создали сложную сеть из устаревших и современных платформ, которая задыхается от ИИ в масштабе.

Как и в случае с любым финансовым долгом, теперь его необходимо управлять и погасить с помощью стратегии, направленной на создание основ, которые действительно нужны ИИ в крупных компаниях.

Стоимость долга ИИ

Стоимость этой незавершенной работы значительна, и недавний анализ McKinsey подчеркивает значительную упущенную возможность. Несмотря на распространение инструментов ИИ сегодня, 63% бизнеса все еще экспериментируют или тестируют проекты ИИ на ранней стадии. Это указывает на борьбу за захват полной ценности генеративного ИИ, оцененного в мире между 2,6 триллионами и 4,4 триллионами долларов.

Это состояние, когда значительная сумма денег остается невостребованной из-за чистой структурной неэффективности. Лидеры ИТ сталкиваются с высоко фрагментированными цифровыми архитектурами, с годами наслоения систем и противоречивых моделей данных, которые создали тесно сплетенные данные, препятствующие каждой новой инициативе ИИ, которую компания пытается реализовать. Когда автономные платформы ИИ затем накладываются на эти недостаточные основы в течение многих лет, исправление становится все более трудным. Не только это, но и параллельная работа старых и новых систем увеличивает затраты на обслуживание на 20-50% и вводит серьезные риски безопасности в рамках GDPR и DORA.

В целом, оценки предполагают, что 50-70% данных предприятия, необходимых для эффективной интеграции ИИ, остаются разрозненными и не связаны. Без изменений для создания прочного фундамента даже самые перспективные пилотные проекты ИИ в конечном итоге потеряют свою эффективность.

Узел в машине

П推ка к автономным системам, способным принимать независимые решения, усугубила проблему в последние годы, значительно увеличивая риск неудач.

Хотя большинство организаций планируют развернуть агентов ИИ в ближайшем будущем, только небольшая часть из них централизовала свои данные или обеспечила, чтобы их инфраструктура могла справиться с ожидаемым ростом рабочих нагрузок. Недавние выводы Cisco предполагают, что менее одной компании из пяти полностью централизовала свои данные для беспрепятственного доступа ИИ.

Кроме того, более 60 процентов компаний ожидают, что их рабочие нагрузки увеличатся более чем на 30 процентов в течение следующих нескольких лет, в то время как менее одной трети чувствуют себя готовыми обеспечить безопасность автономных систем ИИ от возникающих угроз.

Даже самые цифровые компании борются с растущими затратами на вычисления и постоянным дефицитом квалифицированных специалистов в области кибербезопасности и инженерии ИИ. Как и технический долг замедлил разработку программного обеспечения в предыдущие десятилетия, долг инфраструктуры ИИ угрожает остановить текущую волну трансформации, прежде чем она принесет значимые результаты.

В своей основе это проблема данных. Системы ИИ усиливают все, на чем они обучены, поэтому если данные неполны или ухудшены контекстно, выходные данные будут ошибочными. Мы часто слышим, как лидеры бизнеса жалуются на такие результаты на LinkedIn как «мусор ИИ», который, если оставить без внимания, создает коммерческий и репутационный риск, подрывающий доверие к технологии и компании, стоящей за ней.

Погашение счета

Чтобы серьезно заняться ИИ, организации должны прекратить цикл краткосрочных компромиссов и устранить фрагментацию в ее источнике. В Cirata мы рекомендуем клиентам, что первым шагом является централизация источника. Это означает отказ от разбросанных электронных таблиц и разрозненных серверов в пользу единой современной облачной платформы, где информация легко доступна и обновляется в режиме реального времени.

Следующим приоритетом является автоматизация потока информации. Ручной перенос данных по своей сути медленный и склонный к ошибкам, но существуют решения с данными, которые могут помочь создать автоматизированный поток данных, чтобы данные были готовы и доступны.

Наконец, важно установить хорошее управление, устанавливая правила. Определение того, кто владеет данными, кто может к ним получить доступ и как они верифицируются, обеспечивает целостность всей системы. Отделение оркестровки данных от базовой инфраструктуры позволяет организациям перемещать и интегрировать данные в средах на месте и в нескольких облаках без сбоев.

Строительство на прочном фундаменте

Разница между проектом ИИ, который терпит неудачу, и тем, который трансформирует бизнес, заключается в том, что это редко связано с самим ИИ; это связано с данными, которые его кормят. Обещание ИИ остается огромным, но никакой алгоритм не может компенсировать слабый фундамент. Как и здание требует конструктивной целостности, прежде чем добавлять дополнительные этажи, ИИ требует доверенной инфраструктуры данных, прежде чем сможет обеспечить устойчивую ценность.