Исполнительный вице-президент Infosys заложил основу для внедрения ИИ и партнерства с OpenAI

Балакришна (Бали) Д.Р., исполнительный вице-президент и руководитель подразделения глобальных услуг в области искусственного интеллекта и отраслевых решений компании Infosys

Исполнительный вице-президент Infosys Балакришна (Бали) Д.Р. о том, что отличает успешных внедренцев ИИ от тех, кто испытывает трудности с масштабированием, а также о сотрудничестве компании с OpenAI

Внедрение ИИ в корпоративном секторе выходит за рамки экспериментальной стадии, однако многие организации по-прежнему находятся в затруднительном положении между многообещающими пилотными проектами и необходимостью обеспечить ощутимую бизнес-выгоду.

Фрагментированные данные, устаревшие системы, меняющиеся механизмы управления и неопределённость в вопросах ответственности — всё это может помешать инициативам в области ИИ перерасти в устойчивую трансформацию, в результате чего операционная дисциплина становится не менее важной, чем доступ к передовым моделям.

В данной статье Балакришна (Бали) Д.Р., исполнительный вице-президент и руководитель подразделения глобальных услуг по ИИ и отраслевым вертикалям в Infosys, рассматривает, что отличает успешных внедренцев от тех, кто испытывает трудности с масштабированием, а также подробно рассказывает о стратегическом сотрудничестве Infosys с OpenAI.

Почему так много организаций по-прежнему испытывают трудности с масштабированием ИИ за пределы пилотных проектов?

Многие организации сталкиваются с трудностями не потому, что модели ИИ недостаточно эффективны, а потому, что необходимо укрепить фундамент предприятия. Слишком часто внедрение ИИ начинается с ряда многообещающих пилотных проектов, но исходные данные фрагментированы, устаревшие системы сложно интегрировать, система управления все еще находится в стадии развития, а ответственность за результаты неясна. Именно это и создает «пилотный ад».

Наши собственные исследования наглядно иллюстрируют эту ситуацию. Согласно отчету Infosys «AI Business Value Radar», в рамках которого был проведен опрос руководителей высшего звена из более чем 3 200 организаций по всему миру, выяснилось, что лишь около 20 % сценариев использования ИИ позволяют достичь большинства или всех поставленных бизнес-целей, а пятая часть всех внедрений либо не приносит никакой ценности, либо отменяется после запуска.

Вывод прост: для масштабирования ИИ требуется операционная модель, а не лабораторная. Необходимы поддержка со стороны руководства, современная инфраструктура данных, четкие ограничения и сценарии использования, связанные с ростом выручки, оптимизацией затрат или снижением рисков. В противном случае пилотные проекты остаются интересными, но никогда не приобретают значимости.

Что отличает успешных внедренцев ИИ от тех, кто отстает?

Организации, вырывающиеся вперед, рассматривают ИИ как программу трансформации на уровне генерального директора, а не как серию изолированных экспериментов. Они объединяют руководство вокруг четкой корпоративной стратегии, на раннем этапе инвестируют в подготовку данных и современную архитектуру, а также внедряют систему управления, прежде чем пытаться внедрить сценарии применения в широкий масштаб. Не менее важно то, что они перепроектируют рабочие процессы, а не просто накладывают ИИ на неэффективные процессы.

Слишком часто ИИ начинается как набор многообещающих пилотных проектов, но лежащие в их основе данные фрагментированы

Балакришна (Бали) Д.Р., исполнительный вице-президент и руководитель подразделения глобальных услуг по ИИ и отраслевым вертикалям в Infosys

Здесь полезно исследование McKinsey «2025»: компании, демонстрирующие высокую эффективность в области ИИ, почти в три раза чаще перепроектируют рабочие процессы и в три раза чаще, чем их коллеги, полностью согласны с тем, что высшее руководство их организации проявляет ответственность и приверженность своим инициативам в области ИИ. Организации с высоким уровнем зрелости чаще сохраняют ИИ-инициативы в производственной среде в течение трех лет и более, что свидетельствует о том, что они строят на создание устойчивой ценности, а не на краткосрочные пилотные проекты.

На практике лидеры также вовлекают в этот процесс своих сотрудников. Они инвестируют в управление изменениями, освоение ИИ и операционные модели с участием человека, чтобы доверие росло одновременно с внедрением технологий. Разделительной чертой больше не является доступ к ИИ. Ею стала дисциплина, необходимая для его внедрения в практику.

Как партнерство Infosys и OpenAI поможет организациям превратить эксперименты с ИИ в измеримые бизнес-результаты?

Стратегическая важность партнерства Infosys и OpenAI заключается в том, что оно представляет собой операционную модель, позволяющую раскрыть потенциал ИИ в широком масштабе. Это сотрудничество объединяет передовые модели OpenAI с платформой Infosys Topaz Fabric, чтобы помочь нашим клиентам перейти от экспериментов к практическому, ответственному внедрению и достижению измеримых бизнес-результатов.

Первоначальные приоритетные направления включают разработку программного обеспечения, модернизацию устаревших систем, автоматизацию DevOps, электронную коммерцию и другие области, ориентированные на инженерные решения. Это важно, поскольку именно в этих сферах предприятия обычно могут измерить ценность в виде повышения производительности инженерных работ, ускорения внедрения и сокращения сроков вывода продукта на рынок.

Не менее важно, что в рамках этого партнерства на первый план выдвигаются корпоративное управление и ответственное внедрение, а не рассматриваются как нечто второстепенное. Для клиентов это означает объединение возможностей моделирования мирового уровня с отраслевой экспертизой Infosys, масштабом внедрения и опытом модернизации. Другими словами, цель состоит не просто в том, чтобы добавить ИИ в рабочие процессы, а в том, чтобы перепроектировать их таким образом, чтобы ИИ мог обеспечивать измеримые бизнес-результаты.

Ключевые статистические данные

• 3 240 — количество организаций, опрошенных в рамках исследования Infosys «AI Business Value Radar» по 132 сценариям использования ИИ
• 19 % — доля сценариев использования ИИ, которые позволяют достичь всех поставленных бизнес-целей (Infosys)
• на 60 % быстрее — компания Infosys использовала подход «AI-first» для модернизации почти трех миллионов строк устаревшего кода для глобальной компании по прокату автомобилей, завершив трансформацию на 60 % быстрее
• в 3 раза выше вероятность — согласно данным McKinsey, организации, демонстрирующие высокую эффективность в области ИИ, почти в три раза чаще проводят фундаментальную переработку рабочих процессов по сравнению с другими организациями

Недавно компания Infosys заключила соглашение о стратегическом сотрудничестве с OpenAI

Как ИИ меняет разработку и модернизацию программного обеспечения?

ИИ меняет разработку программного обеспечения сразу двумя способами: он сокращает трудозатраты на рутинные инженерные задачи и одновременно расширяет сферу того, что инженерные команды могут модернизировать и преобразовать. Мы видим очевидную ценность в генерации кода, документировании, тестировании, отладке, рецензировании кода и трансформации устаревшего программного обеспечения, но более значительным сдвигом является то, что инженеры могут уделять больше времени архитектуре, интеграции, отказоустойчивости и бизнес-логике.

В одной из ведущих мировых компаний по прокату автомобилей мы использовали подход, ориентированный в первую очередь на ИИ, для ускорения трансформации устаревших систем. Мы проанализировали почти три миллиона строк устаревшего кода с помощью мультимодальных моделей большого языка (LLM), чтобы извлечь основную бизнес-логику и модернизировать её, превратив в масштабируемую облачную платформу на 60 % быстрее. Такой подход позволил сократить расходы на хостинг, повысить степень повторного использования бизнес-функций по всем каналам и создать масштабируемую основу для будущей модернизации и автоматизации.

Наше сотрудничество с компаниями, специализирующимися на ИИ, и гипермасштабируемыми платформами указывает на одно и то же: инженерия с использованием ИИ переходит от изолированной поддержки программирования к комплексной поставке программного обеспечения и модернизации устаревших систем. Это повышает планку требований к инженерным специалистам, но также усиливает роль инженеров в достижении бизнес-результатов.

Стратегическая важность партнерства Infosys и OpenAI заключается в том, что оно представляет собой операционную модель, позволяющую раскрыть потенциал ИИ в широком масштабе

Балакришна (Бали) Д.Р., исполнительный вице-президент, руководитель подразделения глобальных услуг, ИИ и отраслевых вертикалей в Infosys

Что определит следующий этап внедрения ИИ в корпоративном секторе?

Следующий этап будет определяться оркестрацией. Мы выходим за рамки чат-интерфейсов и изолированных «вторых пилотов» и движемся к ИИ-агентам, специализированным моделям и общекорпоративным системам, способным рассуждать, координировать и действовать в рамках рабочих процессов.

Однако успех не будет основан исключительно на автономности. Он будет достигнут за счет сочетания агентов с контекстной инженерией, регулируемым доступом к данным, модернизированной инфраструктурой и четкой ответственностью людей. Именно поэтому я считаю, что победителями станут те организации, которые создадут надежные мультимодельные экосистемы ИИ, а не будут делать ставку на один инструмент или поставщика.

Мы с самого начала четко определили это направление. Topaz Fabric предназначена для объединения моделей, данных, агентов и рабочих процессов, в то время как наша более широкая экосистема партнеров — от микросхем до приложений — отражает сознательно открытый, компоновный подход.

Данные из отрасли указывают на то же самое. Мы слышим, что интерес к агентскому ИИ растет, но его масштабирование по-прежнему остается ограниченным. Всемирный экономический форум утверждает, что доверие и управление являются реальными препятствиями для внедрения; другие отчеты показывают, что ИИ становится доступнее по цене и шире доступен, а это означает, что конкурентное преимущество будет все в большей степени зависеть от эффективности реализации, а не от самого доступа. Следовательно, следующий этап развития корпоративного ИИ будет связан не столько с экспериментами, сколько с перепроектированием самого предприятия.

Ключевые партнеры Infosys в области ИИ

• OpenAI: стратегический партнер по трансформации ИИ в корпоративном секторе, включая разработку программного обеспечения, модернизацию устаревших систем и агентский ИИ.
• Microsoft: партнер по платформе Azure, сервису Azure OpenAI Service и корпоративным решениям на базе ИИ.
• NVIDIA: сотрудничество сосредоточено на инфраструктуре ИИ, моделях, платформах и внедрении корпоративного ИИ.
• Google Cloud: партнер, поддерживающий решения в области генеративного ИИ с помощью технологий Google Cloud и Infosys Topaz.
• AWS: Сотрудничество, сочетающее Infosys Topaz с возможностями ИИ AWS для ускорения внедрения ИИ в корпоративной среде.