Майкл Герштенгабер, віцепрезидент з продуктів платформи Google Cloud, відповідає за Vertex — уніфіковану платформу компанії для розгортання корпоративного штучного інтелекту. Його позиція дозволяє бачити, як саме бізнес використовує сучасні AI-моделі, а також які бар’єри ще залишаються на шляху до широкого впровадження агентних рішень.
Про це розповідає ProIT
Три основні напрями розвитку AI-моделей
Герштенгабер виділяє три ключові напрями, за якими сьогодні розвиваються моделі штучного інтелекту: «сирий інтелект», швидкість відповіді та здатність моделі працювати у масштабах із прийнятною собівартістю. Останній аспект — це не стільки питання можливостей, скільки фінансової ефективності: чи можна розгорнути модель так, щоб вона працювала стабільно при непередбачуваному навантаженні та з мінімальними витратами. Такий підхід дає нову перспективу у розумінні можливостей сучасних AI-рішень.
“Я бачу три межі. Моделі на кшталт Gemini Pro налаштовані на максимальний інтелект. Наприклад, при написанні коду важливо отримати найкращий результат, навіть якщо це займає 45 хвилин, адже код має підтримуватися та запускатися у виробництві. Але є й інша межа — затримка. Якщо йдеться про підтримку клієнтів, потрібно знайти баланс між інтелектом і швидкістю відповіді, бо результат не має сенсу, якщо клієнт втомиться чекати та покладе слухавку. І нарешті, є ситуації, коли компанії на кшталт Reddit чи Meta модерує величезні обсяги контенту, і тут на перший план виходить масштабованість за розумною ціною.”
Виклики агентних систем та інфраструктури
Попри стрімкий розвиток AI, справжній прорив у повсякденному використанні агентних систем стримує відсутність необхідної інфраструктури та типових робочих процесів. За словами Герштенгабера, технологія агентних систем існує лише близько двох років, і цього часу замало, щоб галузь встигла розробити стандарти аудиту та авторизації для таких агентів. Особливо швидко AI впроваджується у сфері розробки програмного забезпечення, де процеси тестування та рев’ю коду вже інтегровані у робочі цикли, що знижує ризики використання нових технологій. Однак, щоб агентні підходи стали масовими в інших галузях, необхідно розробити подібні процеси й для інших професій.
Герштенгабер також відзначає унікальність Google у вертикальній інтеграції: компанія контролює всі етапи — від власних дата-центрів і чипів до інтерфейсів та рівнів інференсу й агентного керування, а також забезпечує відповідність і нагляд за процесами. Це дозволяє створювати потужні інтегровані рішення для бізнесу та кінцевих користувачів.