Среда корпоративного программного обеспечения переживает беспрецедентную трансформацию, поскольку возможности искусственного интеллекта становятся стандартными функциями практически на каждой платформе SaaS. Первоначально экспериментальные надстройки быстро превращаются в основные функциональные возможности, которые фундаментально меняют способ работы и взаимодействия корпоративных приложений друг с другом.
Этот сдвиг создает новую проблему для инженерных команд: разрастание ИИ. В отличие от контролируемого внедрения ИИ через специализированные платформы, организации теперь сталкиваются с распределенной экосистемой ИИ, где каждый инструмент в их стеке программного обеспечения — от систем CRM до платформ управления проектами — включает в себя собственных агентов и возможности ИИ.
Последствия выходят далеко за рамки простого добавления функций. По мере того, как эти системы, улучшенные искусственным интеллектом, начинают взаимодействовать друг с другом через агентные структуры, сложность управления архитектурой корпоративного программного обеспечения возрастает в геометрической прогрессии.
Экономика распределенного ИИ
Хотя поставщики SaaS берут на себя инфраструктурное бремя обработки ИИ, они неизбежно перекладывают эти затраты на клиентов посредством ценообразования на подписку. Экономика сурова: функции, улучшенные искусственным интеллектом, требуют значительно больше вычислительных ресурсов, чем традиционные функции программного обеспечения, и эти затраты распределяются по моделям ценообразования SaaS таким образом, что многие организации даже не ожидали этого.
Корпоративные клиенты обнаруживают, что возможности искусственного интеллекта в их стеке программного обеспечения могут удвоить или утроить их совокупные затраты на программное обеспечение как услугу (SaaS) в течение одного цикла продления. Команда продаж, использующая функции управления ресурсами клиентов (CRM) с расширенными возможностями искусственного интеллекта, команды маркетинга, использующие инструменты создания контента, и команды разработчиков, использующие помощь в написании кода на основе искусственного интеллекта, могут каждый индивидуально оправдать свои увеличенные затраты, но совокупный эффект создает бюджетное давление, которое не ожидалось при традиционном планировании программного обеспечения.
Проблема усугубляется по мере того, как агентные системы искусственного интеллекта становятся все более распространенными. Эти автономные агенты не просто отвечают на запросы пользователей; они активно создают задачи, анализируют данные и запускают действия в нескольких системах. Один пользовательский запрос в одном приложении может каскадно передаваться через несколько платформ с искусственным интеллектом, каждая из которых потребляет вычислительные ресурсы и способствует увеличению счетов в зависимости от использования.
Кризис сложности интеграции
Распространение ИИ на платформах SaaS создает беспрецедентные проблемы интеграции. Традиционные архитектуры корпоративного программного обеспечения были разработаны с учетом предсказуемых потоков данных и действий, инициируемых человеком. Агентские системы искусственного интеллекта разрушают эти закономерности, создавая динамические, автономные взаимодействия между платформами.
Рассмотрим типичный корпоративный сценарий: агент искусственного интеллекта в вашем инструменте управления проектами определяет потенциальный риск, запуская анализ на вашей платформе финансового планирования, которая генерирует рекомендации, которые передаются в вашу CRM-систему для оценки воздействия на клиентов. ИИ каждой платформы работает со своей собственной логикой, моделями данных и структурами принятия решений, создавая сложную сеть автономных взаимодействий, с которыми традиционные интеграционные архитектуры с трудом справляются.
Модели аутентификации и авторизации, которые хорошо работают для пользователей-людей, становятся проблематичными, когда агентам ИИ необходимо взаимодействовать между платформами от имени пользователей или автономных процессов. Инженерные команды должны разработать новые структуры для управления взаимодействием ИИ с ИИ, сохраняя при этом безопасность и контрольные журналы.
Ограничение скорости API и управление использованием становятся критически важными проблемами, когда агенты ИИ могут генерировать гораздо больше вызовов API, чем когда-либо могли пользователи-люди. Один агентный рабочий процесс может использовать квоты API, которые раньше длились неделями, создавая как технические, так и финансовые проблемы для интеграции платформы.
Безопасность и управление в масштабе
Управление безопасностью на нескольких платформах с искусственным интеллектом порождает новые проблемы, для решения которых традиционные системы безопасности не были предназначены. Каждая платформа SaaS реализует возможности искусственного интеллекта по-разному, используя разные подходы к обработке данных, обучению моделей и защите конфиденциальности.
Происхождение данных становится экспоненциально более сложным, когда информация проходит через несколько систем искусственного интеллекта. Понимание того, как именно обрабатываются конфиденциальные данные, где они хранятся и способствуют ли они обучению модели, требует сложных механизмов отслеживания, охватывающих платформы нескольких поставщиков. Инженерные команды должны внедрить структуры управления, которые смогут отслеживать и контролировать взаимодействие ИИ во всей экосистеме программного обеспечения.
Проблема быстрого внедрения и уязвимостей безопасности ИИ умножается на разных платформах. Слабость безопасности в одном приложении, улучшенном искусственным интеллектом, потенциально может быть использована для манипулирования агентами искусственного интеллекта в подключенных системах, создавая векторы атак, охватывающие нескольких поставщиков и домены безопасности.
Требования соответствия усложняются, когда обработка ИИ происходит на нескольких платформах SaaS, каждая из которых потенциально подпадает под действие различных нормативных рамок и требований к защите данных. Команды инженеров должны гарантировать, что совокупные возможности искусственного интеллекта в их стеке программного обеспечения соответствуют нормативным требованиям, даже если отдельные платформы могут иметь разные уровни соответствия.
Задача оркестровки
Поскольку агенты ИИ становятся более сложными и автономными, необходимость в кросс-платформенной оркестрации становится критической. Организации обнаруживают, что им нужны платформы для управления рабочими процессами ИИ, охватывающими несколько приложений SaaS, обеспечивая координацию без создания хаоса.
Появление стандартизированных протоколов, таких как Model Context Protocol (MCP) и коммуникационные системы между агентами (A2A), представляет собой попытку решить эти проблемы. Однако внедрение этих стандартов в разнообразной экосистеме SaaS требует значительных инженерных усилий и координации с несколькими поставщиками.
Мониторинг и наблюдение становятся более сложными, когда агенты ИИ работают на нескольких платформах. Традиционные инструменты мониторинга приложений с трудом обеспечивают прозрачность рабочих процессов агентов, выходящих за рамки поставщиков, что требует новых подходов к наблюдению за системой и управлению производительностью.
Стратегические подходы к управлению
Успешное управление разрастанием ИИ требует более сложного подхода к архитектуре корпоративного программного обеспечения и управлению поставщиками.
- Централизованное управление ИИ: Установите четкую политику внедрения функций искусственного интеллекта на платформах SaaS. Вместо того, чтобы позволять отдельным командам самостоятельно включать возможности ИИ, внедрите процессы проверки, которые учитывают совокупное влияние на затраты, безопасность и сложность интеграции.
- Стратегия консолидации поставщиков: Оцените, имеет ли смысл консолидация платформы для расширения возможностей искусственного интеллекта. Хотя лучшие в своем классе подходы, возможно, и сработали для традиционного программного обеспечения, сложность интеграции распределенных систем искусственного интеллекта может способствовать более интегрированным платформенным подходам от крупных поставщиков.
- Моделирование и прогнозирование затрат: Разрабатывайте сложные модели для прогнозирования влияния на стоимость функций искусственного интеллекта в вашем стеке программного обеспечения. Традиционные модели ценообразования на пользователя не учитывают мультипликативный эффект агентных систем искусственного интеллекта, которые могут генерировать гораздо больше активности, чем пользователи-люди.
- Эволюция архитектуры интеграции: Переосмысление архитектуры интеграции для обеспечения взаимодействия агентов ИИ. Это включает в себя внедрение новых механизмов аутентификации для связи между ИИ, разработку стратегий ограничения скорости для автономных систем и создание инфраструктур мониторинга, которые обеспечивают видимость кросс-платформенных рабочих процессов ИИ.
Подготовка к агентским рабочим процессам
Будущее корпоративного программного обеспечения — за агентными системами, способными автономно выполнять сложные задачи на нескольких платформах. Подготовка к этому будущему требует фундаментальных изменений в подходе инженерных групп к архитектуре программного обеспечения и взаимоотношениям с поставщиками.
- API-ориентированная разработка: Убедитесь, что ваши пользовательские приложения и интеграции предназначены для поддержки взаимодействия агентов ИИ, а не только пользователей-людей. Это включает в себя реализацию соответствующего ограничения скорости, механизмов аутентификации и проверки данных для автономных систем.
- Межплатформенные модели данных: Разработка стандартизированных моделей данных и протоколов связи, которые позволят агентам ИИ эффективно обмениваться контекстом и информацией между платформами. Это уменьшает сложность межплатформенных рабочих процессов и повышает эффективность распределенных возможностей искусственного интеллекта.
- Инфраструктура наблюдения: Внедрить системы мониторинга и регистрации, которые отслеживают действия агентов ИИ на нескольких платформах. Это включает в себя создание журналов аудита для автономных действий и разработку механизмов оповещения о неожиданном поведении ИИ.
Трансформация корпоративного программного обеспечения с помощью ИИ открывает как возможности, так и проблемы. Организации, которые активно решают проблему разрастания ИИ, будут иметь больше возможностей для использования преимуществ производительности от возможностей распределенного ИИ, избегая при этом ловушек, связанных со сложностью неуправляемых систем.
Ключ заключается в признании того, что SaaS с искусственным интеллектом — это не просто традиционное программное обеспечение с дополнительными функциями. Это представляет собой фундаментальный сдвиг в сторону автономных, взаимосвязанных систем, которые требуют новых подходов к архитектуре, управлению и управлению. Команды инженеров, которые адаптируют свою практику к этой новой реальности, смогут создать более устойчивые, эффективные и экономичные экосистемы программного обеспечения.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Дэниел Клайдсдейл-Коттер — ИТ-директор компании EchoStor, где он курирует технические инновации и инфраструктурную стратегию компании. Он руководит интеграцией искусственного интеллекта и автоматизации в предложения EchoStor, уделяя особое внимание как внутренним операциям, так и клиентским решениям. Дэниел играет решающую роль… Подробнее от Дэниела Клайдсдейл-Коттера
