ИИ переоценен. Но бизнесу это только на пользу

Хайп создал ту самую критическую массу внимания, без которой компании бы еще долгие годы откладывали цифровые инвестиции. Но вместе с вниманием пришли и завышенные ожидания: бизнес ждет мгновенной отдачи, а разочаровывается быстрее, чем успевает понять, с чего вообще нужно начинать.

Мы уже видели это в других индустриях. Массовый интерес к спорту никогда не делал зрителей профессионалами, но именно он запускал развитие инфраструктуры, тренерских школ, методик подготовки. С ИИ происходит то же самое: шум предшествует мастерству.

Главная ошибка, которую я вижу во многих финтех-проектах — начинать с моделей. Фундамент ИИ-проекта — это даже не просто данные, а зрелая и согласованная инфраструктура данных. Без этого любое ИИ-начинание превращается в серию пилотов, которые затем уходят в стол и покрываются пылью. И критически важно выбрать этот фундамент на годы вперед, а не под конкретный проект.

В 2018-2020 годах в мире хранения данных произошел тихий, но ключевой для ИИ сдвиг. Появилась концепция Lakehouse, которая объединила преимущества DWH и Data Lake. И что важно, ее можно эффективно строить на open-source технологиях. На той же волне выросла дельта-архитектура, впервые позволившая объединить пакетную и потоковую обработку данных в едином контуре. Это не обещает мгновенной отдачи, но создает фундамент, без которого ИИ-проекты часто банально не выживают.

На ИИ-соревновании выиграют не те, кто быстрее всех внедрит модели, а те, кто быстрее всех построит фундамент данных. Этот этап не попадает в презентации, но от него зависит, какую ценность компания сможет извлечь из ИИ и насколько она будет конкурентоспособна в ближайшие годы.