Внедрение ИИ в компании: архитектура вместо зоопарка копилотов

Когда компания встраивает ИИ в каждую корпоративную систему, это архитектурная ошибка при внедрении ИИ: получается зоопарк разрозненных копилотов с дублирующимися моделями, спорадическим GPU, размытой ответственностью и дырами в аудите.

Как правильно внедрить ИИ в корпоративную систему?

Использовать единый API Gateway для координации всех моделей вместо встраивания прямо в каждую приложение по отдельности

Почему встраивать ИИ напрямую в каждую систему — это ошибка?

Это приводит к дублированию моделей, неконтролируемому расходу токенов, отсутствию единой политики доступа и невозможности полноценно аудировать расходы

Почему в компании появляется несколько копилотов с разными моделями ИИ?

Разные отделы действуют независимо: один берёт Yandex GPT, другой просит ChatGPT, третий настраивает локальную модель. Никто не следит за единой политикой доступа и потреблением токенов.

Какие проблемы вызывает децентрализованное внедрение ИИ?

Дублирование моделей, спорадический GPU, размытая ответственность и отсутствие единого аудита.

Почему копилоты в каждой системе создают проблемы при внедрении ИИ?

Получается зоопарк с дублирующимися моделями и отсутствием единой политики доступа. Каждый отдел выбирает свою модель (Yandex GPT, ChatGPT, локальные решения), никто не отслеживает потребление токенов, нет контроля над аудитом.