Стремительное развитие ИИ-технологий и переход к агентным системам побуждают компании искать всё новые сценарии применения. Но постоянные изменения несут и риски — ИТ-руководители не всегда уверены, какие вложения окупятся уже через полгода.
Если опираться на фундаментальные компоненты ИИ-архитектуры — той структурной основы, которая нужна для развёртывания и управления надёжными интегрированными ИИ-системами в промышленных масштабах, — можно принимать взвешенные решения сегодня и одновременно готовить базу для будущих ИИ-агентов, способных искать информацию, принимать решения и выполнять сложные цепочки задач между системами.
Четыре опоры архитектуры ИИ
Описанные ниже возможности задают устойчивое направление на пути к промышленному внедрению, независимо от того, как будут меняться базовые технологии.
1. Подготовка данных для масштабируемого ИИ
Модели настолько же надёжны, насколько надёжны данные, к которым у них есть доступ. Плохое качество данных ведёт к галлюцинациям ИИ, искажениям и неточным результатам.
Большинство компаний опираются на устаревшие системы, разрозненные структуры данных, фрагментированное владение и неполные датасеты — всё это мешает эффективному масштабированию ИИ. Как бы ни был силён ИИ, он сам по себе не способен решить эти фундаментальные проблемы с данными.
Как объясняет Аднан Адил, CIO Elastic: «Данные — прочная часть ИИ-архитектуры, потому что без них модели не заработают, не обеспечат правильный контекст или не предоставят тот уровень сервиса, который мы хотим получить». Отраслевые опросы стабильно называют качество данных одним из главных препятствий на пути к успешному внедрению ИИ. «Качество данных должно быть высоким, иначе пользователь теряет доверие к системе», — считает Адил.
Эффективная ИИ-стратегия начинается с объединения данных в масштабах организации и обеспечения их структурированности, точности, управляемости и доступности в режиме реального времени. Все эти аспекты работают лучше всего, когда встраиваются в модели и архитектуру с самого начала. Масштабируемая архитектура данных позволяет ИИ-системам развиваться вместе с бизнесом и надёжно подключаться к внутренней информации, необходимой для создания реальной ценности.
По прогнозам Gartner, к 2026 году компании откажутся от 60% ИИ-проектов, если те не будут подкреплены подготовленными для ИИ данными. Чтобы избежать такого сценария, нужны чёткие стандарты данных и ответственные за них, очищенные и размеченные данные, а также конвейеры, поддерживающие получение данных в реальном времени.
2. Контекстная инженерия — доставка правильных данных к каждому запросу ИИ
Контекстная инженерия гарантирует, что модель будет опираться на самую подходящую информацию для каждого запроса, отбирая и организуя данные так, чтобы быстро выдавать точные ответы.
Грамотная контекстная инженерия формирует входящие данные, которые направляют рассуждения и действия ИИ. Если промт-инжиниринг сосредоточен на формулировке запроса, то контекстная инженерия проектирует всё информационное окружение модели: извлечение нужных данных и их представление в структурированном, машиночитаемом виде. Многие компании уже понимают, что надёжность ИИ зависит от качества контекста не меньше, чем от мощности самой модели.
Контекстная инженерия опирается на модернизированный, единый фундамент данных, а также на системы поиска и памяти, такие как retrieval augmented generation (RAG) и векторные базы данных. Кроме того, необходима тщательная приоритизация: нужно определить, какая информация важнее, что следует исключить и когда применять разные типы данных. Перегружая модели избыточным контекстом, можно размыть важные детали, повысить затраты и замедлить ответы.
«Минимальный контекст, корректные и актуальные данные, а также машиночитаемая информация — вот критические факторы эффективной контекстной инженерии», — говорит Адил.
3. Встроенное управление ИИ и наблюдаемость за большими языковыми моделями с самого начала
Продуманное управление и наблюдаемость за большими языковыми моделями (LLM) позволяют организациям сохранять контроль над тем, как ИИ-системы используют данные, отслеживать производительность и выявлять проблемы до того, как они повлияют на работу.
Без чётких ограничений в области поиска, рабочих процессов и использования моделей ИИ-системы часто обрабатывают гораздо больше информации, чем нужно. Такая неэффективность повышает операционные расходы, поскольку требует дополнительных вычислительных ресурсов, что часто выражается в росте потребления токенов и платы за API.
Управление также идёт рука об руку с надёжной безопасностью. ИИ расширяет поверхность атаки, порождая риски: утечки данных через промты, уязвимости моделей, враждебные входные данные. Для защиты конфиденциальной информации нужны строгие меры контроля доступа, мониторинг и надзор.
Адил отмечает, что ключевые механизмы контроля — в том числе в сфере безопасности, детального управления расходами, проектного контроля, защиты данных и архитектуры — часто оказываются недостаточными.
Чтобы системы управления обеспечивали прозрачный, соответствующий нормам, вызывающий доверие и экономичный ИИ, их нельзя откладывать на потом. Структуры управления должны встраиваться в архитектуру, рабочие процессы и процессы принятия решений с самого начала.
Если управление внедрено с самого начала, оно даёт возможность построить полноценную наблюдаемость. Наблюдаемость помогает понять, как ИИ-приложения работают на практике. Инструменты наблюдаемости и бенчмаркинга LLM позволяют командам оценивать точность и полезность с течением времени, отслеживать характер использования и корректировать системы при изменении условий. Наблюдаемость также укрепляет доверие, делая более заметными производительность модели, её поведение и точки отказа.
Кроме того, наблюдаемость необходима для того, чтобы оценить окупаемость ИИ-инициатив, поскольку отдача от них часто косвенная, а бизнес-ценность сильно зависит от того, как системы внедряются и используются. Видимость поведения ИИ в реальном времени позволяет сопоставлять реальные показатели с ожиданиями, выявлять расхождения между замыслом и действительностью и непрерывно совершенствовать системы по мере изменения требований.
Согласно отчёту Elastic за 2026 год, 85% ИТ-руководителей планируют внедрить наблюдаемость LLM для своих внутренних генеративных ИИ-приложений.
«Наблюдаемость на самом деле колоссальна. Мы можем использовать данные наблюдаемости для контроля затрат, принятия решений и повышения эффективности разработки», — говорит Адил.
4. Человек в цепочке принятия решений
Продуманный дизайн, интеграция и управление, позволяющие извлечь максимальную пользу из ИИ, требуют наличия собственных специалистов. Почти 70% респондентов опроса Deloitte Tech Executive Survey 2025 года планируют расширять команды именно из-за генеративного ИИ — явный контраст с широко обсуждаемыми сокращениями, связанными с ИИ. Адил согласен: «Мы считаем, что именно человеческий фактор во многом определит влияние ИИ в будущем».
По мере того как ИИ-системы всё глубже встраиваются в операционную деятельность, компаниям нужны люди, способные управлять рабочими процессами, оценивать результаты, перепроектировать процессы и адаптировать системы к меняющимся условиям. Движение ко всё более автономным инструментам требует команд, владеющих навыками промт-инжиниринга, оркестровки и управления изменениями.
Специалисты, способные критически мыслить и готовые адаптироваться к стремительному прогрессу технологий, будут очень востребованы. Хотя сменяемость кадров приносит свежие идеи, она также влечёт высокие издержки с точки зрения непрерывности работы систем, накопленного опыта и инноваций. Человеко‑центрированную стратегию необходимо встраивать в этапы внедрения ИИ, чтобы обеспечить плавный переход.
Как говорит Адил: «Многие элементы технологического стека развиваются очень быстро, но накопленные знания и способность адаптироваться остаются долговечными».
Инвестиции в ИИ с прицелом на будущее
По мере того как ИИ-системы превращаются из простых ассистентов для отдельных задач во всё более автономных агентов, наибольшую выгоду получат те организации, которые вкладываются в базовые системы, управление и экспертизу, обеспечивающие надёжное масштабирование ИИ.
Технологические лидеры, сосредоточившиеся на этих основах, смогут в среднесрочной перспективе эффективно перейти от экспериментов к надёжному промышленному внедрению, будучи уверенными, что эти элементы сохранят актуальность и адаптивность в условиях непрерывных изменений.
«Мы глубоко верим, что с этими инструментами скорость работы значительно возрастёт, — говорит Адил. — Мы действительно сосредоточены на том, чтобы с их помощью выполнять работу так, как раньше и не могли себе представить».