Масштабування ШІ не має щоразу означати перебудову основи даних

Незабаром у компаній розпочнеться сезон планування на 2027 рік, і інвестиції в ШІ знову опинилися в центрі уваги керівництва найвищого рівня. Нещодавнє опитування Akeneo серед осіб, які ухвалюють ІТ-рішення, показало, що 93% респондентів повідомили про зростання продуктивності завдяки ШІ, однак 43% зазначили, що ШІ також додав нових обов’язків до їхніх посад.

Ці результати свідчать про значний обсяг підготовчої роботи, необхідної для втілення проєктів зі ШІ. Значну частину цієї роботи становить підготовка даних. Серед опитаних Akeneo ІТ-керівників 36% повідомили, що їхні організації витрачають на підготовку даних понад половину всіх зусиль, потрібних для проєкту зі ШІ. Ще 53% зазначили, що на підготовку даних припадає від 26% до 50% зусиль у межах їхніх проєктів зі ШІ. Така підготовка необхідна, але можливість полягає в тому, щоб повторно використовувати результати роботи, виконаної для одного впровадження ШІ, у наступному.

ШІ може усунути частину роботи в одному підрозділі компанії, водночас створивши для ІТ-команд нові завдання з підготовки даних і відновлення контексту для кожного нового впровадження. Тепер важливо зробити більшу частину цієї роботи придатною до повторного використання, щоб кожне впровадження спиралося на попереднє, а не починалося з нуля.

Людський контекст — у центрі ШІ

Люди відіграють ключову роль у всіх пілотних проєктах і впровадженнях ШІ. ІТ-команди залучені на всіх етапах життєвого циклу нових технологій: від з’ясування потреб бізнесу й оцінювання рішень до впровадження, навчання, розроблення процесів і постійного забезпечення безпеки. З часом команди можуть не задокументувати винятки й неписані правила, з якими стикаються, зокрема випадки, коли той самий термін має різні визначення в різних системах. Такий контекст часто стає внутрішнім знанням окремих членів команди, а не інформацією, до якої вся організація може надійно отримати доступ.

Ця робота може тривати, доки людина, яка знає відповідь, не стане недоступною. Коли працівники змінюють посади, залишають організацію або просто не можуть допомогти, коли виникає проблема, контекст зникає. Якщо зафіксувати ці знання у структурованому форматі, доступному в цифровому вигляді, вони будуть доступні не лише одній людині. Це також дає окремим командам змогу зберігати контроль над власною експертизою й водночас забезпечує доступ до знань та їх повторне використання в усій організації, замість того щоб щоразу наново відкривати їх під час кожного нового впровадження.

Якісні дані не завжди готові до використання ШІ

Усе це легко списати на чергову проблему з якістю даних, однак дослідження Akeneo вказує на складнішу ситуацію. 92% ІТ-керівників оцінюють дані про продукти та операційну діяльність, які використовують їхні системи ШІ, як добрі або відмінні. Попри те, що переважна більшість витрачає на підготовку даних понад чверть усіх зусиль, потрібних для проєкту зі ШІ.

Якісні дані не обов’язково готові до використання ШІ, адже те, що вважається «якісним», може залежати від того, хто або що ці дані використовує. Моделям і агентам потрібна не лише точна інформація. Вони мають розуміти, звідки походять дані, як вони пов’язані з іншою інформацією, яке джерело має пріоритет і за яких умов їх можна використовувати. Ці правила легко не помітити, адже часто вони неявно закладені у звичну роботу досвідчених команд.

Нещодавнє дослідження McKinsey щодо готовності даних до використання ШІ порушує подібне питання про контекст. Не вся інформація буде корисною для моделей або агентів. Але якщо інформація має цінність, її контекст має передаватися разом із нею. Коли інформація виходить за межі свого первинного джерела, її походження та зв’язки з іншими даними мають залишатися зрозумілими, щоб її значення не втратилося.

Саме тому архітектура, на якій ґрунтується ШІ, починає мати не менше значення, ніж сама модель. На відміну від традиційного програмного забезпечення, великі мовні моделі часто можуть працювати з фрагментованими даними та не пов’язаними між собою системами, навіть якщо інформація в різних джерелах має різну структуру або позначена по-різному. Вони можуть виявляти зв’язки, які раніше не були чітко визначені. Більша проблема — повна відсутність даних. Коли моделі й агенти працюють із різними системами, потрібна їм інформація та контекст мають спершу існувати й бути доступними.

Дослідження PwC за 2026 рік про розрив між амбіціями та результатами впровадження ШІ засвідчило, що проблеми з інтеграцією й далі є головною причиною невідповідності результатів технологічних інвестицій очікуванням. Об’єднання великого масиву неструктурованих даних потребує часу й часто сповільнює проєкти ще до їх повного впровадження.

Робота, потрібна для розв’язання цих проблем під час одного впровадження, може полегшити наступне.

Створення інфраструктури ШІ для повторного використання

У межах одного проєкту зі ШІ значну частину підготовки можна виконати непомітно для користувачів. ІТ-команди усувають невідповідності, готують інформацію, потрібну застосунку, та інтегрують його з іншими системами, щоб запустити проєкт у виробниче середовище.

Проблема виникає, коли ця робота розв’язує лише поточне завдання. Підготовка даних завжди буде частиною впровадження ШІ, але значну частину цих зусиль варто спрямовувати й на майбутні проєкти. Якщо команда виявить, що те саме поле або термін має різні значення у двох системах, усунення цієї неоднозначності має дати визначення, яке зможуть повторно використовувати майбутні застосунки. Якщо команда з’ясує, якому джерелу слід довіряти, коли системи суперечать одна одній, це рішення має застосовуватися й у наступних впровадженнях.

Той самий принцип стосується інтеграцій. Замість того щоб щоразу створювати новий шлях до продуктів та інформації для кожної моделі чи агента, організаціям варто запровадити єдині підходи, які допоможуть системам ШІ знаходити надійну інформацію та використовувати її.

Перше впровадження все одно може потребувати значних зусиль, адже командам доводиться виявляти визначення, взаємозв’язки й винятки, які раніше існували лише в досвіді людей. Ці напрацювання можна буде використовувати й надалі, адже накопичені в організації знання дедалі частіше стають частиною її інфраструктури. Наступні впровадження зможуть скористатися цими напрацюваннями, а обсяг користі залежатиме від того, наскільки спільними є дані та випадки використання.

Це стає дедалі важливішим, адже ШІ вже не лише генерує відповіді, а й починає виконувати дії в корпоративних системах. Ініціатива NIST зі стандартів для ШІ-агентів підкреслює важливість здатності агентів безпечно взаємодіяти з внутрішніми даними та зовнішніми системами. У міру того як агенти отримують більше відповідальності й взаємодіють із більшою кількістю систем і моделей, організаціям потрібно забезпечити належний контекст і засоби контролю для кожного випадку використання, не починаючи щоразу все спочатку.

Управління має стати частиною середовища

Інфраструктура, придатна для повторного використання, потребує й механізмів управління, які можна застосовувати знову. Опитування EY щодо ризиків ШІ та управління ним за вересень 2026 року засвідчило, що 91% керівників вищої ланки у сфері ШІ повідомили: їхні організації випробовують або впроваджують агентний ШІ. Водночас 49% респондентів з організацій, які використовують агентів, сказали, що наявні в їхніх організаціях механізми управління не були оновлені спеціально з урахуванням вимог і ризиків агентного ШІ.

Що більше відповідальності ШІ бере на себе в межах бізнес-процесу, то важливіше, щоб правила, які регулюють цей процес, стали частиною середовища, у якому працює ШІ. Агент може самостійно отримувати доступ до певної інформації, тоді як на інших етапах процесу перед його продовженням може знадобитися перевірка або схвалення людиною. Такі рішення не можуть залишатися лише в документі з правилами чи в чиємусь уявленні про те, як має працювати процес.

Рішення щодо управління мають виходити за межі внутрішніх перевірок і бути вбудованими в системи, у яких працює ШІ. Правила, дозволи й етапи погодження, що визначають роботу системи, слід встановлювати вже під час її впровадження. Якщо ці засоби контролю не вбудувати в систему, командам доведеться щоразу заново тлумачити правила й дозволи, коли вони впроваджуватимуть новий випадок використання ШІ.

Підготовка до наступної хвилі ШІ

Коли у 2027 році підприємства почнуть використовувати дедалі більші бюджети на ШІ, ІТ-команди відповідатимуть за зростаючу кількість моделей, інтеграцій і систем. Головним випробуванням стане здатність організацій створити інфраструктуру, яка підтримає наступні нововведення.

Якщо команди й далі з’ясовуватимуть ті самі визначення, відновлюватимуть ті самі зв’язки та перекладатимуть ті самі правила, ШІ може масштабуватися швидше, ніж інфраструктура, потрібна для його підтримки.

Це дає змогу інакше подивитися на готовність до ШІ. Прогрес слід оцінювати не лише за кількістю моделей чи агентів, запущених у виробничу експлуатацію, а й за тим, чи робить кожне впровадження підприємство краще підготовленим до наступного.

ШІ вже прискорює виконання окремих завдань. Наступного приросту продуктивності можна буде досягти, якщо спростити повторне використання напрацювань, що лежать в основі цих систем. ШІ дедалі активніше вбудовується в бізнес-процеси, через що більше систем мають покладатися на спільну основу даних. Від того, наскільки добре цю основу буде закладено вже зараз, залежатиме, наскільки легко організації зможуть використовувати наступне покоління ШІ.