09.04.2026 Новости, Искусственный интеллект, Рейтинги, исследованияКомпании, которые внедряют проекты, связанные с искусственным интеллектом, обычно сталкиваются с пятью барьерами. Эти ограничения мешают ИИ-проектам переходить из стадии пилота в стадию промышленной эксплуатации. Об этом на конференции Data Fusion рассказал заместитель руководителя технологического блока ВТБ Сергей Безбогов. Несмотря на высокий интерес к технологиям искусственного интеллекта, в том числе большим языковым моделям (LLM), лишь ограниченное число проектов достигает стадии промышленного внедрения. Ситуация с полномасштабным запуском ИИ-проектов после пилота характерна как для российского, так и для международного рынка. Барьерами являются следующие причины: Первая причина — экономическая ВТБ придерживается принципа «бережливого ИИ» и ориентируется на показатель возврата инвестиций (ROI). Экономическая целесообразность запуска проектов с ИИ оценивается по единым критериям со всеми другими проектами технологической трансформации — в банке установлен срок окупаемости таких инвестиций и приоритеты зависят от этого срока. ИИ и генеративные модели требуют значительных вычислительных мощностей, поэтому даже пилоты могут требовать высоких начальных затрат. Это отсеивает дорогие решения, эффект по которым сложно оценить без пилотирования. Вторая причина вытекает из первой — высокая стоимость инфраструктуры Разработка и масштабирование решений на базе LLM требует значительных вычислительных ресурсов и специализированных ИТ-кластеров. В ряде случаев даже использование ...
читать далее.
