Адаптивные приложения используют искусственный интеллект для интеллектуальной, динамической и автоматической адаптации к изменяющимся условиям и предпочтениям пользователей, пишет на портале The New Stack Тайлер Митчелл, старший менеджер по маркетингу продуктов Couchbase.

Мы стоим на пороге революции генеративного ИИ (GenAI). По данным нового исследования Couchbase «Digatal Modernisation in 2025», около 98% организаций имеют конкретные цели в области GenAI на 2024 г. — на них приходится почти треть расходов на цифровую модернизацию в прошлом и в 2024 гг. Согласно нашему исследованию, CIO воодушевлены перспективами повышения производительности, быстрого создания прототипов и улучшения клиентского опыта (CX), а также многими другими заявленными преимуществами. Но может ли существующая ИТ-инфраструктура поддерживать масштабные ИИ-проекты?

Ответ для многих CIO — «нет». Чтобы вступить в новую эру адаптивных приложений на базе GenAI, организации должны сначала модернизировать свои стратегии управления данными, чтобы получить контроль над высокоскоростными анализом и обработкой данных, которые все чаще требует ИИ.

Предел роста

Согласно нашему исследованию, средний объем инвестиций организаций в цифровую модернизацию в 2023 г. составил 28 млн. долл., а в этом году вырастет на 27% и превысит 35 млн. долл. Однако ключевыми барьерами остаются технологии, ресурсы и заинтересованность организаций. По нашим подсчетам, в среднем организации ежегодно тратят 4 млн. долл. на неудачные, урезанные или отложенные проекты. Почти две трети (63%) столкнулись с задержками более чем на три месяца из-за проблем с модернизацией ИТ.

Когда речь идет о GenAI, всего несколько месяцев могут разделять долгосрочный успех и провал бизнеса. Чтобы оставаться конкурентоспособными, предприятиям необходимо ежегодно увеличивать производительность более чем на треть. Они не могут позволить себе, чтобы проекты проваливались или задерживались.

Проблема заключается в том, что большинство организаций не готовы поддерживать адаптивные ИИ-приложения нового поколения, которые изменят пользовательский опыт благодаря гиперперсонализации и обновлению в режиме реального времени. У них нет необходимых средств обеспечения безопасности и конфиденциальности. Они не могут обеспечить низкую задержку, необходимую для быстрого доступа, обмена и использования данных. И у них нет многоцелевых баз данных, которые помогут уменьшить галлюцинации GenAI, создав единый пул надежных данных для взаимодействия с внешними моделями.

Расставляя все по местам

Чтобы добиться успеха с GenAI, CIO должны рассматривать изменения не только на техническом, но и на культурном уровне. Это потребует от них установления реалистичных целей и ожиданий в отношении того, что может сделать технология, чтобы вовлечь высшее руководство и дать проектам максимальные шансы на успех.

Скорость также имеет решающее значение. Обмен данными и доступ к ним должны происходить быстро для достижения максимальной производительности. В противном случае приложения будут предоставлять устаревшую информацию, и возрастет риск возникновения галлюцинаций. Безопасность и конфиденциальность также имеют решающее значение: CIO необходимо предотвратить непреднамеренное раскрытие конфиденциальной интеллектуальной собственности. Наконец, не стоит забывать о конечных пользователях технологии. Сотрудники должны быть обучены, чтобы обеспечить оптимальное и безопасное использование GenAI.

Поддерживать и улучшать возможности GenAI, не снижая инвестиций в другие области, будет непросто. Но это возможно. Для начала стоит сосредоточиться на архитектуре данных. Примечательно, что более половины предприятий (54%) признают, что в настоящее время у них нет всех элементов, необходимых для обеспечения всеобъемлющей стратегии работы с данными GenAI. Необходимо учитывать множество аспектов.

В первую очередь организациям необходим контроль над тем, где хранятся данные, кто имеет к ним доступ и как они используются, чтобы исключить возможность ненадлежащего доступа и использования. Им также понадобятся специальные инструменты и процедуры, чтобы предотвратить утечку служебных данных и информации о клиентах за пределы организации. Разработчики должны получить четкие и подробные рекомендации по безопасному и эффективному использованию данных.

Далее следует рассмотреть саму архитектуру данных. Как уже говорилось, крайне важно, чтобы любая система могла поддерживать приложения GenAI реального времени, обеспечивая доступ к данным, обмен ими и их использование с минимальной задержкой. Высокопроизводительная база данных, способная работать с неструктурированными данными на высокой скорости, позволит GenAI не ограничивать себя в запросах к данным. Это также будет способствовать аналитике данных практически в режиме реального времени — еще одно важное требование к GenAI для предоставления точных ответов пользователям. Только 18% предприятий имеют векторную базу данных, которая может эффективно хранить, управлять и индексировать векторные данные, хотя наличие такой базы также поможет повысить производительность GenAI.

Однако стоит помнить, что GenAI часто требует различных уровней обработки данных. Поэтому ИТ-инфраструктура должна быть способна масштабироваться в соответствии с текущими потребностями без лишних затрат.

Наконец, рассмотрим проблему галлюцинаций. Организациям следует консолидировать архитектуру базы данных, чтобы предотвратить доступ приложений ИИ к нескольким версиям данных и связанную с этим путаницу. Лишь менее трети предприятий (31%) сделали такие инвестиции.

Время создавать

Имея все эти элементы, организации могут всерьез задуматься о создании адаптивных приложений на базе GenAI. Это приложения, выполняющие одну задачу, но использующие ИИ для интеллектуальной, динамической и автоматической адаптации к изменяющимся условиям и предпочтениям пользователей. Так, приложение для бронирования может регулярно обновляться на основе информации о путешествиях, событиях и истории пользователя в режиме реального времени, например, предлагая поездки и персонализированные предложения.

По нашим оценкам, половина (46%) компаний потеряет клиентов, а у 36% персонал уйдет к конкурентам, если предоставляемые ими приложения перестанут соответствовать ожиданиям. Поскольку эти ожидания постоянно растут, компании не могут позволить себе стоять на месте. Они должны предоставлять гиперперсонализированный и контекстуализированный опыт, который требуется пользователям, или рискуют столкнуться с угрозой существования своего бизнеса.

Все начинается с данных

Добиться этого будет нелегко. Но уже сейчас существуют технологии баз данных, способные поддержать эти амбиции. Эти многоцелевые платформы обеспечивают контроль над хранением данных и доступом к ним, могут управлять структурированными и неструктурированными данными на высокой скорости, масштабироваться по требованию и поддерживать такие технологии, как векторный поиск и аналитика реального времени. Они также поддерживают периферийные вычисления для высокоскоростного обмена данными и доступа к ним, а также повышенную безопасность.

Вместо старых однофункциональных баз данных они предлагают все необходимое для поддержки адаптивных приложений. Будущее уже не за горами.