Генеративний AI: повернення до практичної реальності для CIO та CTO

Бум генеративного AI у 2023-2024 роках повільно згасає. Тепер, ніж будь-коли раніше, важливо збалансувати оптимізм щодо потенціалу AI з обережністю щодо його недоліків. Хоча багато ініціатив AI все ще застряли у так званій “пастці пілотного проекту GenAI”, не 能够 забезпечити масштабовану бізнес-цінність за межами стадії прототипу, інші продовжують генерувати реальну цифрову цінність. Цей успіх відбувається, коли CIO та CTO підходять до впровадження та масштабування AI у балансированій манері.

Тепер AI вступає у період, коли його реальні можливості та обмеження будуть переоцінені технологічними лідерами. Під час цього періоду їм доведеться діяти серед невизначеності, залишаючись гнучкими та готовими до непередбачуваних сценаріїв. Звіт Forrester The State Of Agentic AI, 2026 відображає практичну проблему, зазначаючи, що хоча інвестиції продовжують зростати, масштабування все ще обмежене через відсутність зрілості оркестрування, виконуваної системи управління та дисциплінованої нелюдської ідентичності.

Є шість практичних та реалістичних підходів, які професіонали можуть використовувати зараз, щоб залишатися актуальними. Ці підходи ґрунтуються на людоцентрованому впровадженні AI та утворюють міцну основу для будь-якої організації.

1. Закріпіть впровадження AI у людських навичках для вимірної продуктивності

Мета CIO та CTO – уникнути сліпої ставки на AI та створити розумнішу робочу силу, яка приймає найкраще, що може запропонувати AI.

За останні роки інженери вважали, що AI замініть їх і були опірними до використання інструментів AI. Сьогодні більше інженерів активно використовують Cursor і Claude Code, оскільки з’явилися практичні методології, які співставляють очікування з реальними результатами.

Що змінилося, це розуміння того, що інструменти AI доповнюють інтелект інженерів та підтримують їхню роботу. Ці інструменти зберігають значну кількість часу, особливо на ранніх стадіях проекту. Під час ініціації проекту та фаз PoC AI може допомогти розробникам працювати в 5 разів швидше. На реальних виробничих проектах з добре встановленими процесами AI може зберегти до 25% часу. Ці результати, ймовірно, покращатимуться, оскільки інструменти AI дозрівають та команди адаптують свої робочі процеси.

Ці продуктивні вигоди також залежать від організаційних змін. Успішні приймачі переглядають процеси, огляди та потоки затвердження, щоб забезпечити, що існуючі структури не стають вузькими місцями, які сповільнюють швидкість, яку забезпечує AI, зберігаючи при цьому якість кінцевих поставок.

2. Контролюйте вивід AI перед тим, як він впливає на рішення

На відміну від людського інтелекту, AI не був навченій визнавати невизначеність. Коли він не впевнений, він не звертається до глибшого дослідження чи людської перевірки, а натомість представляє припущення як факти.

Оскільки галюцинації AI є неминучими, інформація з відповідей, згенерованих AI, повинна використовуватися для прийняття рішень з обережністю та з великою обережністю, коли використовується для навчальних цілей. Навчання у класичному сенсі все ще повинно відбуватися через статті, книги, форуми та документацію.

Там, де AI виділяється, це у забезпеченні підсумкових відповідей за секунди, разом із списками джерел та посилань, які люди можуть використовувати для навчання. Це значно зменшує час, необхідний для пошуку конкретної інформації. Однак відповіді, згенеровані AI, все ще потребують верифікації.

3. Посилення людської експертизи

Організаційні лідери, відповідальні за впровадження та масштабування технологій, повинні чітко повідомляти, що AI є інструментом для розширення людської здатності, а не опорою, яка робить майстерність необов’язковою. Проєктуючи робочі процеси та KPI, які винагороджують людську інтуїцію, посилену AI, а не сліпу автоматизацію, лідери забезпечують, що експертиза не втрачається. У прогнозованому майбутньому конкурентна перевага належатиме компаніям, які посилюють навички своїх команд за допомогою AI, одночасно вимагаючи людської досконалості.

4. Розгляньте AI як тканину з людьми під контролем

Вплив AI збільшується, коли він впроваджується у спосіб роботи команд, взаємодію систем та процеси прийняття рішень. На практиці AI підтримує широкий спектр діяльності по всій доставці підприємства та операційним робочим процесам. Він робить чудову роботу з завданнями, заснованими на правилах, розпізнаванням закономірностей та багатьма іншими. Наприклад, він обробляє проектування, підсумовування, порівняння, прогнозування, перший аналіз та перевірки якості. Це дуже актуально для фінансових операцій, підтримки тріажу, маркетингових операцій, внутрішніх досліджень та контролю якості.

Однак там, де потрібна остаточна відповідальність та затвердження, або де на кону стоять етичні, юридичні чи репутаційні рішення, людська експертиза повинна залишатися охоронцем рішень. Найбільш успішні організації будуть тими, які додають людську розбірливість та винахідливість до ефективності AI по всім процесам.

5. Зробіть перехрестну технологічну експертизу новою нормою

Навчання, перепідготовка та підготовка у віці AI в підприємствах не повинні перетворитися на підготовку “натискачів кнопок”, роль яких обмежена експлуатацією інструментів AI.

Сотрудники з широким, перехрестним технологічним досвідом тепер можуть підходити майже до будь-якого завдання з підтримкою AI. Написання вимог, планування архітектури, програмування на різних мовах програмування, обробка бекенду чи фронтенду, автоматизація QA чи завдання DevOps можуть бути виконані шляхом роботи з інструментами AI та дії як остаточний рецензент. Цей підхід зберігає значний час, особливо для тих, хто працює над декількома доменами чи технологіями.

Багато людей можуть теоретично зробити це сьогодні, але їхня ефективність залежить від попереднього досвіду. Чим ширша їх технологічна база, тим більше цінності вони можуть витягнути з інструментів AI.

6. Використайте детальні специфікації для занурення у розвиток, підтримуваний AI

Спокуса гнатися за гіп AI “віб-кодування” деякими організаціями є зрозумілою, але ненадійною. Натомість, розвиток, керований специфікаціями, дає AI контекст, необхідний для генерації надійних результатів. Добре визначені специфікації перекладають намір у щось, на що інструменти AI можуть діяти.

Два основних переваги розвитку, керованого специфікаціями, – це послідовність та контроль. Коли AI працює зі специфікаціями, результати легше верифікувати, інтегрувати та управляти по всій організації. Водночас управління ризиками не зникає у згенерованому коді.

Лідери технологій повинні розглядати AI як силу, що множиться всередині сильного процесу розробки. Розвиток, керований специфікаціями, – це практичний спосіб забезпечення того, щоб AI просунув швидкість, якість та підзвітність одночасно.

Практичний перезапуск

Цього року та в майбутньому AI може почати вивчати та поводитися непередбачуваними способами, іншими, ніж сьогодні. У цій невизначеності розуміння з обережністю буде підходити більшості сценаріїв. Не менш важливим буде зобов’язання щодо безперервного навчання, з командами, які підтягують свої навички, ставлять під сумнів результати AI та адаптуються до нових способів роботи.

CIO та CTO будуть відігравати центральну роль у застосуванні практичних методів AI без гіпу для поглинання невизначеності та перекладу змін у сталий цифровий результат. Вони будуть вирівнювати організаційні процеси, стимули та структури прийняття рішень для перепроєктування операцій так, щоб люди та AI грали на своїх сильних сторонах.