Корпоративний штучний інтелект переживає критичну кризу зростання: в той час як 95% компаній інвестували в рішення зі штучного інтелекту, лише 1% досягли зрілості впровадження. Ще більш тривожним є те, що 95% пілотних проєктів генеративного штучного інтелекту зазнають невдачі, а рівень відмов від них підскочив з 17% до 42% лише за один рік.

‍

У чому проблема? Відокремленість ШІ саботує трансформаційний потенціал технології. У цій статті досліджується, як AI Synergy Framework може докорінно змінити корпоративний підхід до інтеграції штучного інтелекту, перетворивши дорогі інвестиції на стійкі конкурентні переваги.

‍

Індекс

1. Прихована вартість силосів зі штучним інтелектом
2. Що таке структура синергії штучного інтелекту
3. Стовпи міжфункціональної інтеграції ШІ
4. Практичні приклади: хто виграє в конкурентній боротьбі
5. Як впровадити AI Synergy у вашій компанії
6. Показники рентабельності інвестицій та успіху
7. Загальні виклики та перешкоди
8. Майбутнє: агент ШІ та суперагенти
9. ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ

Прихована вартість силосів зі штучним інтелектом

Поточна ситуація: дорогий парадокс

У 2025 році компанії зіткнуться з тим, що експерти називають "парадоксом штучного інтелекту": рекордні інвестиції супроводжуються драматично високим рівнем невдач. За даними S&P Global Market Intelligence, 42% компаній відмовилися від більшості ініціатив зі штучного інтелекту ще до того, як вони досягли стадії виробництва, що є катастрофічним зростанням порівняно з 17% у 2024 році.

‍

Реальні витрати на фрагментацію ШІ

Дослідження McKinsey показує, що понад 80% організацій не бачать відчутного впливу на EBIT від своїх інвестицій у генеративний ШІ. Серед основних причин можна виділити наступні:

• Дублювання даних та неузгодженість між системами
• Суперечливі ідеї призводять до стратегічної плутанини
• Надлишкові інвестиції в ШІ, які збільшують загальну вартість володіння
• Обмежена видимість впливу штучного інтелекту на рівні компанії

За даними InformationWeek, працівники витрачають майже 20 відсотків свого робочого тижня на пошук фрагментарної інформації між роз'єднаними системами.

‍

Що таке структура синергії штучного інтелекту

‍

Визначення та основні принципи

Концепція синергії штучного інтелекту являє собою фундаментальну зміну парадигми від традиційної технічної інтеграції до справжньої операційної гармонії. Замість того, щоб розглядати ШІ як набір ізольованих інструментів, цей підхід створює інтелектуальну екосистему, в якій системи ШІ активно співпрацюють для посилення можливостей одна одної.

Архітектура фреймворку: вертикальний та горизонтальний ШІ

Згідно з дослідженням CIO Magazine, оптимальний підхід поєднує в собі два типи ШІ:

Вертикальний ШІ (системно-специфічний)

• Вбудовуються безпосередньо в бізнес-платформи (Salesforce, ServiceNow, SAP)
• Створено спеціально для робочих процесів і структур даних будь-якої системи
• Оптимізує виконання та зменшує тертя в процесі

Горизонтальний ШІ (крос-підприємницький)

• Він діє як "карта", що пов'язує дані, системи та команди
• Забезпечує єдине бачення та керує процесом прийняття рішень
• Заохочуйте відкриття та прискорюйте потік корпоративних знань

Три ключові компоненти

1. Insight Highways: Виділені канали для обміну ідеями штучного інтелекту, що виходять за межі традиційних кордонів відділів
2. Протоколи узгодженості рішень: системи управління, що забезпечують узгодженість рекомендацій ШІ
3. Посилення можливостей: методи, що дозволяють системам ШІ посилювати можливості одна одної шляхом обміну спеціалізованими знаннями

‍

Стовпи міжфункціональної інтеграції ШІ

Компонент 1: Потокове передавання даних для уніфікації ШІ

Однією з найперспективніших інновацій, визначених дослідженням, є використання платформ потокового передавання даних для об'єднання корпоративних АІ-агентів. Такий підхід:

‍

• Дозволяє співпрацювати в режимі реального часу між платформами штучного інтелекту без жорсткої інтеграції
• Уникайте прив'язки до постачальника, використовуючи спільні потоки подій замість пропрієтарних API
• Ефективне масштабування, оскільки кожному агенту потрібно лише зареєструватися та споживати відповідні події

Компонент 2: Федеративне управління та AI TRiSM

Цикл хайпу Gartner до 2025 року визначає AI TRiSM (управління довірою, ризиками та безпекою) як ключову технологію, що охоплює чотири рівні технічних можливостей, які підтримують бізнес-політики для всіх випадків використання ШІ.

‍

Компонент 3: Багатофункціональні капсули

Еволюція від традиційних відділів до крос-функціональних бло ків революціонізує корпоративну співпрацю. Ці невеликі, гнучкі команди об'єднують продажі, маркетинг, успіх продукту та клієнтів для досягнення чудових результатів.

‍

Практичні приклади: хто виграє в конкурентній боротьбі

UPS: досконалість в інтеграції людини та штучного інтелекту

Компанія UPS успішно впровадила інструмент мережевого планування (NPT), який безперешкодно інтегрує систему забирання та доставки. Ключ до успіху? Інструмент покращує людські рішення, а не замінює їх, створюючи безперервний цикл навчання між інженерами-людьми та системою штучного інтелекту.

Google Health: міждисциплінарна співпраця

Google Health продемонстрував, якміжфункціональна інтеграція може дати надзвичайні результати, співпрацюючи з радіологами, клініцистами та дослідниками, щоб розробити інструменти ШІ для діагностики раку молочної залози, які значно перевершують традиційні методи.

Farm Credit Canada: вимірювана рентабельність інвестицій

Microsoft повідомляє, що Farm Credit Canada досягла значної економії часу на виконання рутинних завдань для 78% користувачів за допомогою Microsoft 365 Copilot, причому 35% заощадили більше однієї години на тиждень.

NTT DATA: розширена автоматизація

NTT DATA досягла вражаючого рівня автоматизації: до 65% в ІТ-службі підтримки і 100% в деяких робочих процесах замовлень, демонструючи потенціал системної інтеграції ШІ.

‍

Як впровадити AI Synergy у вашій компанії

‍

Етап 1: Аудит екосистеми штучного інтелекту

Перш ніж впроваджувати будь-яке рішення, важливо скласти карту поточного ландшафту штучного інтелекту у вашій організації:

• Інвентаризація існуючих систем штучного інтелекту та їхніх можливостей
• Визначення важливих точок перетину між системами
• Оцінка командних навичок та прогалин у знаннях
• Аналіз поточних потоків даних і залежностей

Крок 2: Стратегія закупівель проти внутрішнього розвитку

Дослідження Массачусетського технологічного інституту дає чіткі рекомендації:придбання інструментів ШІ у спеціалізованих постачальників є успішним приблизно в 67% випадків, тоді як власні розробки є успішними лише в третині випадків .

Етап 3: Поступове впровадження

Починай з малого, думай про велике

• Пілотні проекти, що пов'язують лише дві системи штучного інтелекту
• Зосередьтеся на випадках використання з високою цінністю та низьким ризиком
• Розробка метрик, які фіксують переваги синергії

Крок 4: Масштабування та оптимізація

• Систематичне розширення на додаткові системи
• Постійне вдосконалення на основі зворотного зв'язку та результатів роботи
• Інвестиції в управління змінами для широкого впровадження

Показники рентабельності інвестицій та успіху

Жорсткі показники рентабельності інвестицій

За даними IBM, організації, які дотримуються цілісного підходу, повідомляють про на 22% вищу рентабельність інвестицій в розробку та на 30% вищу рентабельність інвестицій в інтеграцію GenAI:

• Економія витрат на робочу силу: заощаджені години завдяки автоматизації
• Підвищення операційної ефективності: зменшення споживання ресурсів
• Збільшення конверсій: покращення клієнтського досвіду

М'які показники ROI

• Задоволеність працівників пов'язана з ініціативами у сфері штучного інтелекту
• Покращене прийняття рішень завдяки аналітиці штучного інтелекту
• Підвищення задоволеності клієнтів завдяки кастомізації ШІ

Секторні бенчмарки

Deloitte повідомляє, що до сфер з найвищою прибутковістю відносяться наступні:

• Обслуговування та досвід роботи з клієнтами: 74
• ІТ-операції та інфраструктура: 69%.
• Планування та ухвалення рішень: 66%.

Загальні виклики та перешкоди

Основні бар'єри для усиновлення

Дослідження Informatica CDO Insights 2025 визначає основні перешкоди:

1. Якість та підготовка даних (43%)
2. Відсутність технічної зрілості (43%)
3. Брак навичок та інформаційної грамотності (35%)

Shadow AI: Прихований виклик

Новим явищем, яке ускладнює інтеграцію, є "тіньовий ШІ" - несанкціоноване використання інструментів ШІ працівниками. Harmonic Security виявляє, що співробітники часто обходять дозволені бізнес-інструменти, щоб використовувати більш гнучкі рішення, створюючи значні ризики для управління.

Управління організаційними змінами

Дослідження IBM CEO Study 2025 підкреслює, що керівники називають відсутність співпраці між організаційними підрозділами головною перешкодою на шляху до інновацій. 31% робочої сили потребуватиме перекваліфікації протягом наступних трьох років.

‍

Майбутнє: агент ШІ та суперагенти

Рік ШІ-агентів

2025 рік одностайно називають "роком штучного інтелекту". IBM повідомляє, що 99% корпоративних розробників досліджують або розробляють ШІ-агентів. Ці автономні системи представляють собою природний розвиток системи синергії ШІ.

Назустріч суперагентам

Capgemini передбачає появу "суперагентів" - оркестраторів декількох систем штучного інтелекту, які оптимізують їхню взаємодію, що є останнім етапом еволюції на шляху до уніфікованої бізнес-аналітики.

Прогнози впливу

Gartner прогнозує, що до 2029 року ШІ-агент автономно вирішуватиме80 відсотків поширених проблем обслуговування клієнтів без втручання людини, що призведе до 30-відсоткового скорочення операційних витрат.

Стратегічні рекомендації до 2025 року

1. Невідкладний аудит силосів для зберігання АІ

Почніть з комплексної оцінки поточної фрагментації ШІ:

• Картографування всіх використовуваних систем ШІ (включно з Shadow AI)
• Виявлення точок перетину та конфліктів
• Аналіз потоків даних і залежностей

2. Інвестиції в готовність даних

Організації-переможці виділяють 50-70% часу та бюджету на підготовку даних. Це включає в себе

• Вилучення та нормалізація даних
• Управління метаданими
• Якісні інформаційні панелі
• Контроль утримання

3. Проактивне управління

Впроваджуйте системи управління ШІ, які включають

• Управління організаційними даними
• Спеціальні протоколи безпеки для ШІ
• Типові стандарти документації
• Алгоритми оцінки впливу

4. Міжфункціональні команди

Сформуйте команди, до яких увійдуть

• Data scientists та експерти зі штучного інтелекту
• Фахівці з домену з кожного відділу
• ІТ-фахівці для інфраструктури
• Виконавче лідерство для стратегічного узгодження

Найкращі практики для впровадження

Підхід "купувати чи будувати

Дослідження MIT NANDA дає чіткий висновок: віддавайте перевагу купівлі рішень у спеціалізованих постачальників, а не власній розробці, яка має значно нижчі показники успішності.

‍

Зосередьтеся на внутрішніх процесах

Всупереч поширеній інтуїції, Массачусетський технологічний інститут виявив, що найбільша рентабельність інвестицій припадає на автоматизацію бек-офісу, а не на інструменти продажів і маркетингу, де зосереджено понад 50 відсотків поточних інвестицій.

‍

Структуроване управління змінами

IBM пропонує цілісний підхід, який враховує:

• Стратегічне планування з чіткими цілями
• Управління людськими ресурсами та навчання
• Проактивне управління змінами для впровадження

Технології, що сприяють синергії ШІ

Платформи потокової передачі даних

Платформи потокової передачі даних стають ключовим технічним рішенням, що забезпечує:

• Спільні потоки подій для міжагентської комунікації
• Динамічна масштабованість без точкових залежностей
• Інтелектуальне зі ставлення результатів з відповідними агентами

Централізовані інтеграційні платформи

Найкращі практики включають впровадження проміжного програмного забезпечення, яке забезпечує:

• Маршрутизація та перетворення повідомлень
• Оркестрування процесів
• Централізований моніторинг продуктивності

Вимірювання успіху: KPI та метрики

Прямі показники ефективності

Операційна ефективність

• Економія часу на рутинні завдання
• Зменшення помилок у процесах
• Швидкість обробки запитів

Фінансовий вплив

• Зменшення операційних витрат
• Підвищення продуктивності на одного працівника
• Рентабельність конкретних інвестицій в ШІ

Показники міжфункціональної співпраці

Якість рішень

• Узгодженість інсайтів між відділами
• Швидкість прийняття рішень
• Точність прогнозів

Усиновлення та залучення

• Відсоток співробітників, які активно використовують інтегровані системи штучного інтелекту
• Задоволеність користувачів новими робочими процесами
• Частота використання функцій синергії

Технічні та організаційні виклики

Складність інтеграції застарілих систем

Багато організацій борються зі старими системами, які не призначені для сумісності. Рішення включають в себе:

• Поступова модернізація ІТ-інфраструктури
• API-шлюз для підключення гетерогенних систем
• Інтелектуальне проміжне програм не забезпечення, яке перекладає між різними протоколами

Опір змінам

Організаційний опір є поширеною проблемою при впровадженні інтегрованих систем штучного інтелекту. Ефективні рішення включають

• Міжвідомче навчання для розбудови довіри між командами
• Спільні пілотні проекти для демонстрації відчутної цінності
• Узгоджені стимули для сприяння міжфункціональній співпраці

Управління безпекою

BigID показує, що 69% організацій вважають витік даних штучного інтелекту основною проблемою, але 47% не мають жодних конкретних засобів контролю.

‍

Еволюція в бік штучного інтелекту

Визначення та характеристики

Агентний ШІ являє собою природну еволюцію фреймворку синергії ШІ. IBM визначає агентний ШІ як системи, які використовують цифрову екосистему LLM, машинного навчання та NLP для виконання автономних завдань без постійного нагляду людини.

Прогнози щодо усиновлення

За даними Tredence, 25% компаній, які зараз використовують генеративний ШІ, запустять пілотні проекти агентного ШІ у 2025 році, а до 2027 року цей показник подвоїться і досягне 50%.

Ризики та можливості

Однак Gartner попереджає, що до кінця 2027 року понад 40 відсотків проектів агентського ШІ буде скасовано через зростання витрат, незрозумілу цінність бізнесу або недостатній контроль ризиків.

‍

Дорожня карта до 2025 року: конкретні кроки

1-й та 2-й квартали 2025 року: Фундамент

1. Проведення комплексних аудитів наявних систем штучного інтелекту
2. Формування крос-функціональних управлінських команд з міжвідомчими повноваженнями
3. Реалізація пілотних проєктів, що об'єднують дві системи штучного інтелекту
4. Встановлення базових показників ефективності

Q3-Q4 2025: Масштабування

1. Розширення підключень до додаткових систем
2. Впровадити платформу потокової передачі даних для спілкування в режимі реального часу
3. Оптимізація робочих процесів на основі результатів пілотних проектів
4. Підготовка до переходу на агентський ШІ

2026 і далі: трансформація

1. Розгортання суперагентів для складної оркестровки
2. Повна вертикальна та горизонтальна інтеграція ШІ
3. Безперервна оптимізація на основі знань, отриманих завдяки ШІ
4. Інноваційний конвеєр для нових можливостей синергії

Уроки з невдач

Чому проекти зі штучного інтелекту зазнають невдачі

Дослідження RAND визначає п'ять основних причин невдач:

1. Нечітко визначені проблеми або неадекватна комунікація цілей
2. Недостатньо даних для побудови ефективних моделей
3. Зосередьтеся на технологіях, а не на реальних проблемах користувачів
4. Нереалістичні очікування щодо часу та результатів
5. Відсутність відповідних організаційних навичок

Визначено шаблони успіху

Організації-переможці мають спільні характеристики:

• Вони починаються з чітко визначеного корпоративного болю
• Інвестуйте непропорційно в надійні канали передачі даних
• Вони розробляють людський нагляд як функцію, а не як надзвичайну ситуацію
• Операційні результати як живі продукти з дорожніми картами та метриками

Міркування для конкретних секторів

Фінансові послуги

Галузь має особливий досвід інтеграції штучного інтелекту, і багато установ експериментують із загальними сценаріями використання, щоб зміцнити довіру та вдосконалити моделі управління ризиками та контролем.

Охорона здоров'я

Міжфункціональний ШІ в охороні здоров'я демонструє особливо багатообіцяючі результати, підвищуючиточність діагностики та скорочуючи час постановки діагнозу.

Виробництво

Інтегрований ШІ трансформує управління ланцюгами поставок і контроль якості, а деякі організації повідомляють про 30% скорочення дефектів.

‍

Рекомендації для осіб, які приймають рішення

Для керівників компаній

• Узгодження лідерства на основі стратегічної дорожньої карти зі штучного інтелекту
• Встановлення метрик для оцінки ефективності та рекалібрування інвестицій
• Інвестиції у розвиток талантів та стратегічне партнерство

Для технічних директорів

• Впроваджуйте модульні архітектури, які дозволяють уникнути прив'язки до постачальника
• Пріоритетність готовності даних перед розгортанням ШІ
• Створення протоколів для постійного моніторингу та контролю якості

Для CISO

• Впровадження системи AI TRiSM для комплексного управління
• Моніторинг тіньового Ш І та впровадження відповідних засобів контролю
• Підготовка стратегій для захисту агентського ШІ

Висновок: Висновок: Момент істини

2025 рік стане переломним для корпоративного штучного інтелекту. Організації, які продовжують ставитися до ШІ як до набору ізольованих інструментів, опиняться у все більш невигідному конкурентному становищі.

‍

Концепція синергії штучного інтелекту - це вже не варіант, а стратегічний імператив. Як показують дослідження, компанії, які впроваджують інтегровані підходи, підвищують крос-функціональну ефективність на 25-40%, тоді як ті, що зберігають розрізненість, зазнають невдач з рекордною швидкістю.

Питання вже не в тому, чи впровадить ваша організація штучний інтелект, а в тому, чи навчаться ваші AI-системи працювати разом так само ефективно, як і ваші людські команди. Майбутнє за тими, хто визнає, що справжній потенціал ШІ розкривається не в окремих системах, а в їхній гармонійній взаємодії в масштабах підприємства.

‍

FAQ - поширені запитання про систему AI Synergy Framework

‍

Що таке концепція синергії штучного інтелекту?

AI Synergy Framework - це стратегічний підхід до впровадження корпоративного штучного інтелекту, який наголошує на інтеграції та співпраці між системами штучного інтелекту, а не на ізольованому розгортанні. Він включає три ключові компоненти: Insight Highways для обміну інформацією, Decision Coherence Protocols для узгодженості рішень і Capability Amplification для взаємного посилення можливостей штучного інтелекту.

‍

Скільки коштує впровадження AI Synergy Framework?

Витрати значно варіюються залежно від розміру організації та складності існуючих систем. Однак, успішні організації виділяють 50-70% бюджету і часу на підготовку даних. IBM повідомляє, що організації, які застосовують цілісні підходи, мають на 22-30% вищу рентабельність інвестицій, ніж фрагментарні впровадження.

‍

Скільки часу потрібно для повного впровадження?

Зазвичай впровадження відбувається за дорожньою картою протягом 18-24 місяців: 6 місяців на аудит і пілотні проекти, 6-12 місяців на поступове масштабування і 6+ місяців на оптимізацію та перехід на агентний ШІ. За даними Deloitte, більшість організацій визнають, що їм потрібно щонайменше рік для вирішення проблем, пов'язаних з окупністю інвестицій і впровадженням.

Які основні перешкоди на шляху впровадження?

За даними Informatica, трьома основними перешкодами є: якість і підготовка даних (43%), недостатня технічна зрілість (43%) і брак навичок (35%). Серед інших перешкод - опір організаційним змінам, проблеми управління та безпеки, а також нереалістичні очікування щодо часу та результатів.

‍

Купувати рішення чи розробляти їх власними силами?

Дослідження Массачусетського технологічного інституту чітко показало: придбання інструментів штучного інтелекту у спеціалізованих постачальників є успішним приблизно в 67% випадків, тоді як власні розробки є успішними лише в третині випадків. Це особливо актуально для галузей з високим рівнем регулювання, таких як фінансові послуги.

‍

Як вимірюється успіх Рамкової програми синергії штучного інтелекту?

Ключові показники включають: підвищення міжфункціональної ефективності (ціль: 25-40%), скорочення часу, що витрачається на пошук інформації (наразі 20% робочого тижня), узгодженість інсайтів між відділами та відчутне повернення інвестицій в ШІ. Deloitte повідомляє, що 74% передових ініціатив відповідають або перевищують очікування щодо рентабельності інвестицій.

‍

Які галузі найбільше виграють від синергії ШІ?

Deloitte виділяє три провідні сфери: обслуговування та досвід клієнтів (74% позитивної рентабельності інвестицій), ІТ-операції та інфраструктура (69%), а також планування та прийняття рішень (66%). Особливо багатообіцяючі результати крос-функціональної інтеграції демонструють медичні та фінансові послуги.

‍

Як поводитися з "тіньовим ШІ" під час переходу?

Тіньовий ШІ - це несанкціоноване використання інструментів ШІ працівниками. Замість того, щоб повністю його блокувати, впроваджуйте: проактивне виявлення використовуваних інструментів, оцінку ризиків у кожному конкретному випадку використання, політику управління, що балансує між безпекою та продуктивністю, і поступову міграцію на схвалені корпоративні інструменти.

‍

У чому різниця між AI Synergy та AI agentica?

Концепція синергії штучного інтелекту зосереджена на інтеграції та співпраці між існуючими системами штучного інтелекту, тоді як агентний ШІ представляє еволюцію до повністю автономних систем. Агентний ШІ часто розглядається як кінцева мета синергії ШІ, коли інтегровані системи перетворюються на автономних агентів, здатних самостійно планувати і діяти.

‍

Як підготуватися до роботи зі штучним інтелектом?

Почніть з міцного фундаменту синергії штучного інтелекту: інтегрованих систем, надійного управління та оптимізованих процесів. За прогнозами Gartner, до 2028 року 33% корпоративних програмних додатків включатимуть агентний ШІ. Підготуйтеся до цього, впровадивши розгалужену систему управління, навчивши персонал і запровадивши протоколи безпеки, характерні для автономних систем.

‍

Які основні ризики при впровадженні?

До основних ризиків належать: зростання витрат (42% проєктів припиняють з цієї причини), проблеми з безпекою даних і конфіденційністю, опір організаційним змінам і надмірна залежність від технологій без належного нагляду з боку людини. BigID повідомляє, що 55% організацій не готові до дотримання нормативних вимог щодо штучного інтелекту.

‍

Ця стаття ґрунтується на обширних дослідженнях авторитетних джерел, включаючи MIT, McKinsey, Gartner, Deloitte, IBM та інші провідні організації, що займаються питаннями штучного інтелекту. Усі посилання та цитати актуальні станом на вересень 2025 року.