19.11.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Нил Уорд-Даттон, вице-президент IDC Europe по искусственному интеллекту, автоматизации, данным и аналитике, рассказывает в корпоративном блоге, почему одна модель больше не подходит для всех сценариев и как руководители могут сориентироваться в следующей волне архитектуры ИИ. С момента появления ChatGPT в конце 2022 г. доминирующей тенденцией в области ИИ было представление о том, что крупные универсальные «базовые модели» могут использоваться во многих сценариях: от написания программного кода до создания маркетинговых планов, подведения итогов встреч, анализа контрактов и многого другого. Но по мере приближения 2026 г. ситуация меняется, и становится очевидным, что для оптимального обслуживания целевых бизнес-сценариев лучше всего, когда модели ИИ хотя бы в некоторой степени специализированы. Более того, даже поставщики самых современных моделей ИИ на самом деле поставляют свои продукты и услуги в виде «смесей экспертов» (MoE): наборов моделей, предназначенных для выполнения определенных задач, скрытых за единым интерфейсом, где каждый запрос (промпт) направляется к наиболее подходящей специализированной модели. Согласно отчету IDC «2026 AI and Automation FutureScape», к 2028 г. 70% ведущих предприятий, встраивающих ИИ в свой бизнес, будут использовать передовые многофункциональные архитектуры для динамического и автономного управления маршрутизацией между различными моделями. Сдвиг: от выбора модели к оркестрации моделей До появления генеративного ИИ (GenAI) выбор ... читать далее.