Infosys, крупный поставщик IT-услуг для разных отраслей, часто становится выбором руководителей, когда нужно проконсультироваться или запустить проект по ИИ — будь то отдельная инициатива или полное преобразование компании. Компания предлагает такие услуги через Topaz Fabric, опираясь на партнерства с разработчиками ИИ-технологий.
Сейчас Infosys внедряет ИИ для 90% из своих 200 крупнейших клиентов и ведет более 4600 подобных проектов. Подход компании к организации-wide внедрению ИИ охватывает шесть ключевых сфер, которые затрагивают проекты.
Стратегия и инженерия ИИ помогает разрабатывать и запускать стратегии ИИ плюс архитектуры, заточенные под конкретные цели бизнеса. Здесь собирают в единую систему агентов ИИ, собственные платформы и внешние инструменты на инфраструктуре, настроенной под задачи ИИ. Такой план приводит к стабильной модели работы предприятия, где ИИ стоит на первом месте.
Данные для ИИ решает вопросы подготовки корпоративных данных — как структурированных, так и неструктурированных. Процессы включают создание платформ, готовых к ИИ. Infosys применяет практики инженерии данных уровня "AI-grade", вроде дактилоскопии данных и сервисов с синтетическими тренировочными наборами. В итоге изолированные хранилища данных превращаются в надежную базу для аналитики и предиктивных систем.
Процессный ИИ фокусируется на встраивании агентов ИИ в рабочие процессы бизнеса, с возможной перестройкой потоков, чтобы ИИ и люди дополняли друг друга. Цель — поднять эффективность операций в любой сфере бизнеса.
Модернизация legacy-систем использует агентов ИИ для разбора и понимания текущего IT-стека, иногда с обратным инжинирингом старых систем, чтобы подготовить почву для обновлений с ИИ. Это снижает технический долг и ускоряет отклик на новые ИИ-возможности.
Физический ИИ выходит за рамки софта в продукты и устройства на рабочих местах. ИИ встраивают в аппаратные системы, которые собирают данные с сенсоров, анализируют их и действуют в реальном мире. Сюда входят цифровые двойники, робототехника, автономные системы и edge-вычисления. По сути, это слияние цифрового ума с физическими операциями.
Доверие к ИИ отвечает за управление, безопасность и этику: от оценки рисков и разработки политик до тестирования ИИ и контроля всего жизненного цикла технологий.
Советы руководителям бизнеса
Даже если компания уже сотрудничает с другими поставщиками услуг, подход Infosys с выделением шести сфер для внедрения ИИ дает полезные ориентиры. Эти направления подходят любой организации для планирования проектов или проверки текущих усилий.
Подготовка данных лежит в основе всего. Системы ИИ зависят от качества и стабильности данных, поэтому вложения в платформы данных, управление ими и инженерные практики для моделей — ключевой фундамент инициатив.
Встраивание ИИ в рабочие процессы иногда требует переосмыслить, как работают сотрудники. Руководителям стоит отслеживать взаимодействие агентов ИИ с людьми и измерять рост производительности. Изменения могут коснуться как технологий, так и привычных методов — во втором случае нужны переобучение и допобразование персонала с соответствующими расходами.
Legacy-системы требуют особого внимания: многие компании сидят на сложных стеках, которые тормозят маневренность для улучшений через ИИ. Сам ИИ способен разобрать зависимости и спланировать модернизацию — лучше поэтапно или спринтами.
Физические операции все теснее связаны с цифровыми. Для фирм с материальными продуктами, вроде производства или логистики, ИИ в устройствах и оборудовании усиливает мониторинг и реакцию. Тут нужна координация IT, OT, инженеров и операционщиков, обязательно с участием лидеров бизнес-подразделений.
Управление должно идти параллельно любому масштабу внедрения ИИ. С ранних стадий вводят оценку рисков, тесты безопасности, политики и барьеры специально для ИИ. Регуляторы все строже смотрят на ИИ, особенно в сферах с чувствительными данными, а штрафы за утечки или плохое управление действуют независимо от источника — ИИ или нет. Четкие структуры ответственности и документация минимизируют угрозы для бизнеса и репутации.
Вместе эти сферы показывают: внедрение ИИ — это дело всей организации, а не только технологий. Успех зависит от согласованности лидеров, постоянных вложений и честной оценки пробелов в возможностях. Обещания быстрого преображения стоит встречать скепсисом, а стойкие результаты вероятнее при параллельной работе над стратегией, данными, процессами, обновлениями, интеграцией операций и управлением.