Архитектура на конференции - очень плохая идея

Будучи опытным сторонником и экспертом в области облачных вычислений и генеративного ИИ, я наблюдаю огромный трансформационный потенциал, который предлагают эти технологии. Тем не менее, мы делаем все так же глупо, как и на заре облачных вычислений.

Если вы не заметили, в последнее время предприятия бегают по кругу, чтобы исправить ошибки, допущенные 10 лет назад при переносе и создании новых облачных систем. Репатриация - это сокращение от "упс!". Отсутствие планирования и понимания привело к огромным счетам, которых никто не ожидал, и ИТ-директора пытаются смягчить последствия. Это означает, что вместо того, чтобы сосредоточиться на инновациях, мы возвращаемся назад, чтобы исправить ситуацию постфактум.

Функциональный провал

Генеративный ИИ - это не просто новый блестящий инструмент; он требует радикального переосмысления архитектурных принципов. Нынешние тенденции свидетельствуют о том, что мы в значительной степени полагаемся на повторное использование и применение старых стратегий без существенных инноваций. Такой подход может обеспечить краткосрочное удобство, но в долгосрочной перспективе приводит к стагнации и, чаще всего, к "функциональному провалу".

Я использую термин "функциональный провал", поскольку все эти плохо спланированные архитектуры работают, но стоят от 2 до 10 раз дороже, чем должны. Более того, они не приносят бизнесу никакой пользы (или приносят отрицательную пользу). Такой сценарий часто встречается в мире облачных вычислений. Если вы работаете в таких ИТ-группах, это, как правило, отнимает много ресурсов и вызывает огромное раздражение, но, скорее всего, это не приведет к гибели бизнеса.

Системы искусственного интеллекта - это совсем другое. Для большинства компаний они способны стать огромным инновационным дифференциатором, то есть бизнес становится системой искусственного интеллекта. Один из примеров - интеллектуальные системы цепочки поставок, которые строятся на основе ИИ для некоторых игроков отрасли; они могут использовать эту технологию для создания товаров быстрее и дешевле, и в то же время обеспечивать лучший опыт работы с клиентами. Хотя большинство компаний скажут вам, что они уже делают это, большинство не делают, и компания, которая поймет это, разрушит свой рынок, как это сделали Uber и Netflix.

Это архитектура на заказ, дурачок!

Большинство систем генеративного ИИ, созданных сегодня, слишком похожи друг на друга, что вызывает беспокойство, поскольку компании, которым они предназначены, значительно отличаются друг от друга и имеют специфические потребности. Как я уже говорил выше, генеративный ИИ должен быть инновационным дифференциатором с уникальными решениями, разработанными и созданными для ваших конкретных бизнес-кейсов. Но сейчас этого не происходит.

Когда системы зеркально отражают друг друга, как это происходит с общими структурами, инструментами и подходами, они не могут использовать весь свой потенциал и вместо этого становятся дорогостоящими обязательствами. Мне страшно слышать: "Этот способ мне показал этот парень на конференции". Хорошая архитектура предназначена для очень специфического случая использования. Шансы на то, что вы сможете повторить то, что видели на конференции, доведя это до конца, равны нулю.

Архитектор, работающий на конкретного облачного провайдера в зале C на выступлении в 14:15, может предоставить вам только общие шаблоны, большинство из которых не пригодятся для ваших конкретных сценариев использования и архитектуры. К сожалению, легкой кнопки для этого не существует. Даже во время своих презентаций, если я вижу, что люди фотографируют мои слайды, я быстро напоминаю им, что задача состоит не в том, чтобы двигаться по какому-то статичному и многократно используемому подходу, а в том, чтобы придумывать уникальные и инновационные решения для вашей конкретной ситуации.

Успех генеративного ИИ зависит от того, насколько хорошо технология согласуется с уникальными потребностями бизнеса. Очень важно отказаться от универсальных решений и создавать индивидуальные архитектуры, которые будут достаточно надежными и гибкими, чтобы развиваться в соответствии с меняющимися требованиями бизнеса. Вместо того чтобы стремиться к быстрому внедрению для получения немедленной выгоды, нам необходимо перейти к продуманной, стратегической интеграции технологий ИИ. Только в этом случае мы сможем обеспечить долгосрочные преимущества систем и их адаптацию к меняющимся потребностям.

Умнеем быстро

Роль архитектора генеративного ИИ должна выходить за рамки простого применения существующих технологий; она должна включать в себя новаторство новых методик и расширение границ возможного. Как руководители, мы должны формировать культуру, которая не только поощряет инновации, но и активно вознаграждает их.

Ставим ли мы под сомнение устоявшиеся нормы и постоянно ищем возможности для совершенствования и внедрения инноваций? Слепо ли мы следуем чужим подходам к решению совершенно иных бизнес-задач? Пора прекратить подражать архитектурным процессам с конференций по гиперскейлерам или повторно использовать фреймворки, электронные таблицы и слайды, разработанные для другого проекта какой-либо консалтинговой компанией. Вам нужно быстро поумнеть и перестать копировать чужие работы.

Путь к созданию исключительной генеративной архитектуры ИИ для использования в облаке или вне его - сложный, но крайне важный. Он требует отхода от традиций, приверженности глубокой кастомизации и решимости внедрять инновации. Хотел бы я сказать, что это легко, но мы собираемся приступить к созданию основных ИТ-систем, которые будут определять ценность бизнеса. Ошибетесь, и бизнес, скорее всего, будет вытеснен. Никакого давления.