От экспериментов с ИИ до AI-Native: уровни зрелости и архитектура.
Компании переходят от базового применения искусственного интеллекта к концепции AI-Native, где ИИ становится фундаментом всех бизнес-процессов. Юрий Сергеев, основатель Swordfish Security, выделяет три критических уровня зрелости ИИ и представляет архитектуру безопасных приложений на основе больших языковых моделей.
Три уровня зрелости ИИ отражают эволюцию от утилитарного применения к стратегической трансформации бизнеса. Conventional AI рассматривается как инструмент автоматизации рутинных задач без влияния на бизнес-модель компании. AI-First означает стратегический поворот к целенаправленному использованию ИИ для улучшения существующих процессов с привязкой KPI к качеству ИИ-решений. AI-Native представляет качественно новый уровень интеграции, где алгоритмы глубоко встроены во все функции от стратегического планирования до операционной деятельности.
Архитектура современных ИИ-приложений включает пять основных категорий с различными подходами к обработке данных. Предиктивные ML-модели анализируют исторические данные для оптимизации процессов в розничной торговле, здравоохранении и промышленности. Приложения на основе статических промптов обеспечивают стандартизированное взаимодействие с языковыми моделями. Приложения-агенты автономно выполняют сложные задачи с интеграцией внешних систем, а комплексные AI-приложения создают многокомпонентную архитектуру для корпоративных решений.
Модальности LLM значительно расширились от текстовой обработки до мультимодального анализа данных. Современные системы обрабатывают структурированные данные, кодовую модальность и сенсорные IoT-сигналы, открывая возможности автоматической генерации кода, обработки аудио и видео, анализа данных физических устройств. Типы моделей варьируются от традиционных предиктивных ML-решений до внешних фундаментальных моделей GPT, YandexGPT и GigaChat, а также базовых LLM внутри организации.
Организации сталкиваются с растущими рисками при внедрении автономных ИИ-систем: утечка данных, нарушение конфиденциальности, кража моделей и сложности соответствия регуляторным требованиям. Решением становится централизованная платформа данных и моделей с едиными политиками безопасности, контролем версий и мониторингом инцидентов. Такой подход позволяет децентрализованным командам ускорить разработку при соблюдении высоких стандартов качества и соответствия требованиям.
Подписывайтесь в Telegram:
KURIER 🌐 ᴺᴱᵂˢ
