28.11.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект

Жесткие схемы и фрагментированные архитектуры данных ограничивают инновации в области искусственного интеллекта. Тони Ким, специалист по техническому контенту и стратегиям партнерства компании MongoDB, обсуждает на портале The New Stack основные функции современных платформ данных и способы эффективной миграции с унаследованных решений. Унаследованные технологии замедляют развитие ИИ, создавая препятствия для интеграции, риски для безопасности и жесткие модели данных, которые не могут поддерживать современные динамичные рабочие нагрузки. Согласно анализу внедрения ИИ в 2025 г., проведенному Deloitte, почти 60% лидеров в области ИИ называют интеграцию унаследованных систем главным препятствием для внедрения агентного ИИ. Устаревшие базы данных и монолитные архитектуры вынуждают разработчиков объединять несколько систем для транзакций, поиска и вложений, что отнимает время, усложняет работу и увеличивает затраты. Идеальная база данных для эпохи ИИ устраняет эти ограничения за счет объединения структурированных, неструктурированных и векторных данных с помощью гибких схем, встроенной безопасности и распределенного масштабирования, чтобы команды могли сосредоточиться на инновациях, а не на борьбе с инфраструктурой. Влияние унаследованных систем на разработчиков Устаревшие системы не только замедляют работу, но и ограничивают возможности разработчиков и их способность к инновациям. К общим факторам, снижающим производительность, относятся: • Сложность «лоскутного одеяла» ... читать далее.