Организации, которые решают сложную задачу расширения применения искусственного интеллекта, должны эффективнее использовать преимущества распределенных возможностей ИИ, пишет на портале The New Stack Дэниел Клайдсдейл-Коттер, CIO компании EchoStor.

Сфера корпоративного ПО переживает беспрецедентную трансформацию: возможности ИИ становятся стандартными функциями практически на каждой SaaS-платформе. Первоначально экспериментальные надстройки быстро превращаются в базовые функции, которые фундаментально меняют работу и взаимодействие корпоративных приложений.

Этот сдвиг создает новую проблему для инженерных команд: разрастание ИИ. В отличие от контролируемого внедрения ИИ через специализированные платформы, организации теперь сталкиваются с распределенной экосистемой ИИ, где каждый инструмент в их программном стеке — от CRM-систем до платформ управления проектами — включает в себя собственные агенты ИИ и возможности.

Последствия выходят далеко за рамки простого добавления функций. По мере того, как эти системы с улучшенными возможностями ИИ начинают взаимодействовать друг с другом посредством агентных фреймворков, сложность управления архитектурой корпоративного ПО возрастает экспоненциально.

Экономика распределенного ИИ

Поставщики SaaS-решений берут на себя инфраструктурную нагрузку, связанную с запуском ИИ, но неизбежно перекладывают эти затраты на клиентов через подписку. Экономические последствия очевидны: функции, улучшенные с помощью ИИ, требуют значительно больше вычислительных ресурсов, чем функции традиционного ПО, и эти затраты распределяются по моделям ценообразования SaaS таким образом, который многие организации не могли себе представить.

Корпоративные клиенты обнаруживают, что возможности ИИ в их программном стеке могут удвоить или утроить их совокупные затраты на ПО как сервис (SaaS) в течение одного цикла обновления. Отдел продаж, использующий функции CRM на основе ИИ, отделы маркетинга, использующие инструменты генерации контента, и команды разработчиков, использующие помощь ИИ в написании кода, могут по отдельности оправдать свои возросшие расходы, но совокупное воздействие создает давление на бюджет, которое не учитывалось при планировании расходов на традиционное ПО.

Проблема усугубляется по мере того, как агентные системы ИИ становятся все более распространенными. Эти автономные агенты не просто отвечают на запросы пользователей; они активно генерируют задачи, анализируют данные и инициируют действия в нескольких системах. Один пользовательский запрос в одном приложении может каскадно передаваться через несколько ИИ-платформ, каждая из которых потребляет вычислительные ресурсы и приводит к эскалации счетов по факту использования.

Кризис сложности интеграции

Распространение ИИ на SaaS-платформах создает беспрецедентные проблемы интеграции. Традиционные архитектуры корпоративного ПО разрабатывались с учетом предсказуемых потоков данных и действий, инициируемых человеком. Агентные системы ИИ разрушают эти закономерности, создавая динамичные автономные взаимодействия между платформами.

Рассмотрим типичный корпоративный сценарий: ИИ-агент в вашем инструменте управления проектами выявляет потенциальный риск, запуская анализ в вашей платформе финансового планирования, которая генерирует рекомендации, поступающие в вашу CRM-систему для оценки воздействия на клиента. ИИ каждой платформы работает со своей собственной логикой, моделями данных и системами принятия решений, что создает сложную сеть автономных взаимодействий, с которыми традиционным архитектурам интеграции трудно справляться.

Модели аутентификации и авторизации, которые хорошо работают для пользователей-людей, становятся проблематичными, когда ИИ-агентам необходимо взаимодействовать на разных платформах от имени пользователей или автономных процессов. Инженерным командам необходимо разработать новые фреймворки для управления этими взаимодействиями между различными агентами ИИ, обеспечивая при этом безопасность и ведение журналов аудита.

Ограничение скорости выполнения API и управление использованием становятся критически важными проблемами, поскольку агенты ИИ могут генерировать гораздо больше вызовов API, чем пользователи-люди. Один рабочий процесс агента может исчерпать квоты API, которых раньше хватало на недели, что создает как технические, так и финансовые сложности для платформенной интеграции.

Безопасность и управление в больших масштабах

Управление безопасностью на нескольких платформах с ИИ-расширениями порождает новые проблемы, для решения которых традиционные фреймворки безопасности не предназначены. Каждая SaaS-платформа реализует возможности ИИ по-разному, используя разные подходы к обработке данных, обучению моделей и защите конфиденциальности.

Процесс передачи данных становится экспоненциально сложнее, когда информация проходит через несколько систем ИИ. Точное понимание того, как обрабатываются конфиденциальные данные, где они хранятся и участвуют ли они в обучении моделей, требует сложных механизмов отслеживания, охватывающих платформы разных поставщиков. Инженерным командам необходимо внедрять фреймворки управления, которые могут отслеживать и контролировать ИИ-взаимодействия во всей экосистеме ПО.

Проблема инъекции подсказок и уязвимостей безопасности ИИ умножается при наличии нескольких платформ. Незащищенность одного приложения с ИИ-расширениями может быть потенциально использована для манипулирования агентами ИИ в подключенных системах, создавая векторы атак, охватывающие разных поставщиков и домены безопасности.

Требования к соблюдению нормативных требований становятся сложнее, когда обработка ИИ осуществляется на нескольких SaaS-платформах, каждая из которых может подпадать под действие разных нормативных актов и требований к защите данных. Команды инженеров должны обеспечить соответствие совокупного объема возможностей ИИ в своем программном стеке нормативным требованиям, даже если отдельные платформы имеют разные уровни соответствия.

Проблема оркестровки

По мере того, как агенты ИИ становятся все более сложными и автономными, потребность в кроссплатформенной оркестровке становится критически важной. Организации осознают, что им необходимы фреймворки для управления рабочими процессами ИИ, охватывающими несколько SaaS-приложений, обеспечивая координацию без создания хаоса.

Появление стандартизированных протоколов, таких как Model Context Protocol (MCP) и фреймворк взаимодействия Agent-to-Agent (A2A), представляет собой попытку решения этих проблем. Однако внедрение этих стандартов в разнообразной экосистеме SaaS требует значительных инженерных усилий и координации с несколькими поставщиками.

Мониторинг и наблюдаемость становятся более сложными, когда агенты ИИ работают на нескольких платформах. Традиционные инструменты мониторинга приложений не обеспечивают видимости рабочих процессов агентов, выходящих за границы ответственности отдельных поставщиков, что требует новых подходов к системной наблюдаемости и управлению производительностью.

Подходы к стратегическому управлению

Успешное управление разрастанием ИИ требует более продуманного подхода к архитектуре корпоративного ПО и управлению поставщиками.

  • Централизованное управление ИИ. Разработайте четкие политики внедрения функций ИИ на SaaS-платформах. Вместо того, чтобы позволять отдельным командам самостоятельно задействовать возможности ИИ, внедрите процессы анализа, учитывающие совокупное влияние на затраты, безопасность и сложность интеграции.
  • Стратегия консолидации поставщиков. Оцените, целесообразна ли консолидация платформ для расширения ИИ-возможностей. Хотя лучшие в своем классе подходы могут быть эффективны для традиционного ПО, сложность интеграции распределенных систем ИИ может способствовать использованию более интегрированных платформенных подходов от крупных поставщиков.
  • Моделирование и прогнозирование затрат. Разработайте сложные модели для прогнозирования влияния функций ИИ на стоимость всего вашего ПО. Традиционные модели ценообразования в расчете на пользователя не учитывают мультипликативный эффект систем агентного ИИ, которые могут генерировать гораздо больше активности, чем пользователи-люди.
  • Развитие архитектуры интеграции. Переосмыслите архитектуры интеграции для обеспечения взаимодействия агентов ИИ. Это включает в себя внедрение новых механизмов аутентификации для взаимодействия между ИИ, разработку стратегий ограничения скорости для автономных систем и создание фреймворков мониторинга, обеспечивающих прозрачность кроссплатформенных рабочих процессов ИИ.

Подготовка к агентным рабочим процессам

Будущее корпоративного ПО — за агентными системами, способными автономно выполнять сложные задачи на нескольких платформах. Подготовка к этому будущему требует фундаментальных изменений в подходе команд разработчиков к архитектуре ПО и взаимоотношениям с поставщиками.

  • Разработка с упором на API. Убедитесь, что ваши пользовательские приложения и интеграции разработаны для поддержки взаимодействия с агентами ИИ, а не только с пользователями. Это включает в себя реализацию соответствующих механизмов ограничения скорости, аутентификации и проверки данных для автономных систем.
  • Кроссплатформенные модели данных. Разработайте стандартизированные модели данных и коммуникационные протоколы, которые позволят агентам ИИ эффективно обмениваться контекстом и информацией между платформами. Это снизит сложность кроссплатформенных рабочих процессов и повысит эффективность распределенных возможностей ИИ.
  • Инфраструктура наблюдаемости. Внедрите системы мониторинга и журналирования, отслеживающие действия агентов ИИ на нескольких платформах. Это включает в себя создание журналов аудита для автономных действий и разработку механизмов оповещения о непредвиденном поведении ИИ.

Трансформация корпоративного ПО с помощью ИИ создает как возможности, так и проблемы. Организации, которые проактивно решают проблему сложности разрастания ИИ, смогут эффективнее использовать преимущества распределенного ИИ в плане производительности, избегая при этом трудностей, связанных со сложностью неуправляемых систем.

Ключевым моментом является понимание того, что SaaS-решение с ИИ — это не просто традиционное ПО с дополнительными функциями. Оно представляет собой фундаментальный сдвиг в сторону автономных, взаимосвязанных систем, требующих новых подходов к архитектуре, управлению и менеджменту. Команды инженеров, которые адаптируют свои методы работы к этой новой реальности, смогут создавать более устойчивые, эффективные и экономичные программные экосистемы.