При этом выясняется, что сделать ИИ действительно продуктивным внутри сложной организации оказывается труднее, чем просто получить доступ к технологии.
Крупные организации вряд ли будут полагаться на одного поставщика ИИ. Скорее, они будут использовать разные модели для различных задач в зависимости от производительности, требований к безопасности и регулирования. Проблема все чаще заключается не в выборе модели, а в том, чтобы интегрировать ИИ с уже используемыми программным обеспечением, данными и бизнес‑процессами.
«Приложения ИИ — это поле битвы, и именно там будет создана основная ценность», — говорится в недавней записке UBS.
Это напрямую соответствует сильным сторонам устоявшихся европейских компаний в области программного обеспечения, консалтинга и инфраструктуры, многие из которых строили свой бизнес, помогая крупным организациям интегрировать сложные технологии задолго до появления генеративного ИИ.
Большинство крупных организаций не начинают с «чистого листа» в технологическом плане. Системы ИИ должны работать с программами, созданными за десятилетия, разрозненными базами данных, индивидуально настроенными приложениями и все более сложными требованиями к управлению. Они также должны получать доступ к актуальной корпоративной информации, соблюдая права доступа, обеспечивая прозрачность аудита и вписываясь в уже существующие рабочие процессы сотрудников.
Сложность этой задачи становится одним из главных ограничений для внедрения ИИ. Boston Consulting Group отмечает, что развертывание ИИ продвигается быстрее, чем способность компаний управлять этим процессом: более 70% инвесторов выражают обеспокоенность тем, обладают ли организации техническими и операционными возможностями, необходимыми для успешной работы с ИИ.
По мере перехода компаний от экспериментов к практическому применению все большую долю в цепочке создания стоимости ИИ занимают расходы на внедрение, интеграцию и системы управления.
Объем заказов SAP на облачные решения вырос на 26% в сопоставимых валютах — до €22,9 млрд, поскольку компании продолжают переносить критически важные системы финансов, закупок, управления цепочками поставок и кадров на платформы, которые все чаще становятся основой для внедрения ИИ.
Поглощения компанией SAP специалиста по данным Dremio и ИИ‑компании Prior Labs подчеркивают растущую значимость обеспечения доступности корпоративных данных для приложений ИИ.
Capgemini повысила годовой прогноз роста после увеличения объема заказов на 9,2%, а Sopra Steria улучшила свой прогноз после ускорения органического роста до 5,3%. Эти две компании, котирующиеся в Париже, выигрывают от работ, которые следуют за внедрением ИИ: интеграции моделей в рабочие процессы, управлении данными и создании систем контроля.
Такая работа особенно ценна в таких отраслях, как оборона, аэрокосмическая промышленность, здравоохранение и критическая инфраструктура, где ИИ должен быть встроен в специализированное программное обеспечение и строго контролируемые операционные процессы.
Второй тренд также усиливает позиции европейских игроков: растущий спрос на больший контроль над внедрением ИИ.
Генеральный директор Publicis Артур Садун заявил, что клиенты все чаще хотят, чтобы продвинутые модели ИИ работали в средах, где они сохраняют контроль над своей технологией и данными.
Особенно это актуально для обороны, аэрокосмической отрасли и критической инфраструктуры, где вопросы суверенитета, безопасности и соответствия требованиям стоят особенно остро.
Решение Airbus использовать платформу Scaleway — принадлежащую французской телекоммуникационной группе Iliad — для чувствительных промышленных и оборонных приложений, наряду с ИИ‑инструментами, разработанными совместно с Mistral, отражает этот сдвиг. Airbus рассчитывает, что к концу 2028 года около 70 критически важных приложений будут работать на Scaleway.
Выручка OVHcloud от публичного облака выросла на 20,2% в третьем квартале, что служит ранним свидетельством того, что спрос на европейскую ИИ‑инфраструктуру — не подпадающую под экстерриториальные законы, такие как американский Cloud Act, — начинает трансформироваться в коммерческий рост.
Европейским технологическим гигантам еще предстоит доказать, что спрос, обусловленный ИИ, будет устойчивым и что маржа выдержит автоматизацию менее прибыльных консалтинговых и программных услуг.
Однако последние результаты показывают, что крупнейшие бенефициары ИИ могут быть не только среди тех, кто создает модели. Все чаще ими становятся компании, которые делают эти модели пригодными для использования внутри крупнейших организаций мира.