Потенциал генеративного ИИ для трансформации бизнеса перестал быть отдаленной перспективой и стал текущей реальностью. По данным Gartner, мировые расходы на генеративный ИИ прогнозируются на уровне $644 млрд в 2025 году — рост более чем на 76% по сравнению с 2024 годом. Bloomberg предсказывает, что к 2032 году рынок превысит $1,3 трлн.
Однако путь от убедительного прототипа к масштабируемому, безопасному и управляемому приложению требует большего, чем просто мощная модель — необходимы качественные данные, надежная сквозная архитектура и масштабируемые технологии. Именно здесь на сцену выходит Databricks Data Intelligence Platform, предоставляющая унифицированную основу для данных, аналитики и ИИ.
Проблема перехода от прототипа к продакшену
Успех в эпоху GenAI выходит за рамки использования языковой модели. Речь идет о полном операционном жизненном цикле: обеспечении чистоты и доступности данных, измерении и улучшении точности моделей, применении единых политик безопасности и управления, а также создании автономных систем, способных рассуждать и действовать.
Создание такой инфраструктуры с нуля — сложная и трудоемкая задача. Чтобы ускорить этот критически важный процесс, Databricks объединилась с экосистемой ведущих консалтинговых партнеров и системных интеграторов для создания серии межотраслевых AI-ускорителей.
Рынок переполнен обещаниями быстрого внедрения ИИ, но реальность такова, что большинство компаний сталкиваются с одними и теми же проблемами: интеграция в существующие процессы, обеспечение качества данных и создание масштабируемой архитектуры. Партнерские ускорители — это попытка превратить ИИ из маркетингового хайпа в рабочий инструмент, но их эффективность будет зависеть от того, насколько они адаптируемы под реальные бизнес-процессы.
Четыре типа ускорителей от партнеров Databricks
Эти предварительно собранные ускорители прошли строгую валидацию командой Databricks Partner Solutions Architects и Brickbuilder. Они построены на платформе Databricks Data Intelligence Platform и используют технологии Databricks Mosaic AI, включая Model Serving, Vector Search, Agent Framework и другие ключевые компоненты.
В предлагаемый портфель входят четыре основных типа решений:
- Агентные системы ИИ — предварительно созданные агенты для конкретных бизнес-функций или фреймворки для разработки кастомных агентов
- Межотраслевые сценарии GenAI — ускорители для решения специфических проблем в различных отраслях
- Межотраслевые фреймворки GenAI — архитектурные решения и лучшие практики для enterprise-внедрений
- LLMOps-ускорители — решения для упрощения управления жизненным циклом языковых моделей
Агентные системы ИИ: от чат-ботов к автономным системам
Агентные системы ИИ выходят за рамки простых чат-ботов вопрос-ответ. Это автономные, целеориентированные системы, способные рассуждать, планировать и действовать для выполнения сложных многошаговых задач без постоянного вмешательства человека.
Согласно отчету Boston Consulting Group «ИИ на работе 2025: набирает обороты, но пробелы остаются», три из четырех сотрудников считают, что ИИ-агенты будут иметь жизненно важное значение для будущего успеха. Однако только 13% говорят, что эти инструменты в настоящее время интегрированы в рабочие процессы, и лишь треть понимает, как они функционируют.
Среди партнерских решений в этой категории:
- Celebal Technologies Agent Garage
- Diggibyte’s Aladdin
- DATAPAO Deep Agentic AI Accelerator
- Elastacloud Deep Data Analysis
- Exponentia.ai AIXponent
- Koantek AscendAI Agent Factory
- Lovelytics Taxonomy Agentic AI Accelerator
- MACNICA Agentic Jump Starter Package
- Neudesic AI Concierge
- Thorogood Agentic Implementation Framework
Среди других партнеров программы — Advancing Analytics, Aimpoint Digital, Blueprint, CGI, Computomic, Genpact, Impetus, Infosys, LatentView, Slalom, Tiger Analytics, Tredence, Valcon и Wipro.
По материалам Databricks.