Sunʼiy intellektning asosiy muammosi modelda emas, balki maʼlumotlar infratuzilmasida yotadi

Sunʼiy agentlar koʻpincha pilot sinov bosqichida yaxshi natijalar koʻrsatadi, chunki bunday sharoitlarda qoʻllash sohasi cheklangan, maʼlumotlar nazorat qilinadi va soʻrovlar bashorat qilinadi. Biroq, ishlab chiqarish muhiti boshqacha boʻladi va aynan shu farq koʻplab loyihalarning toʻxtab qolishiga olib keladi.

Gartner 2027-yil oxirigacha agentli AI loyihalarining 40% dan ortigʻi oʻsib borayotgan xarajatlar, noaniq biznes qiymati yoki xatarlarni yetarli darajada nazorat qila olmaslik tufayli bekor qilinishini prognoz qilmoqda. VeloDBning Osiyo-Tinch okeani mintazisi boʻyicha regional direktori Nitin Vaguldening fikricha, muammoning katta qismi modelning oʻzida emas, balki maʼlumotlar darajasida yotadi.

«Katta miqyosdagi AI agentlari: Namoyishdan keyingi tirik qolish» nomli nutqida Nitin AI agentlari maʼlumotlardan insonlardan qanday farqli ravishda foydalanishini, ularning katta hajmdagi ishonchli ishlashi uchun nimaga muhtojligini va kompaniyalar bu tizimlarni qoʻllab-quvvatlash uchun maʼlumotlar infratuzilmasini qanday qayta qurayotganini batafsil tushuntirdi.

Nitin misol bilan boshladi: anʼanaviy tizimda menejer tayyor hisobotni ishga tushirish orqali oʻtgan yil sotuvlari haqidagi maʼlumotlarni olishi mumkin edi. Vaziyat tubdan oʻzgaradi, agar siz AI agentidan soʻnggi uch chorakdagi sotuvlar pasayishini tushuntirishni soʻrasangiz. Agent buyurtma yozuvlarini ERP va CRM tizimlaridan ajratib olish, texnik yordam tiketlari va yirik mijozlar muammolari boʻyicha chatlarni tahlil qilish, shuningdek, sotuv boʻlimining hududlar dinamikasi haqidagi hisobotlarini oʻrganishi kerak boʻladi. Agar uning fikrlari toʻliq boʻlmasa, u qoʻshimcha maʼlumotlar uchun qaytib keladi.

U taʼkidladi: «Avval bitta oddiy qidiruv yoki bitta oddiy soʻrov bilan yakunlanadigan narsa endi bir xil maʼlumotni olish uchun yuzlab qidiruv operatsiyalarini talab qiladi». Avval biznes maʼlumotlarining asosiy isteʼmolchilari odamlar va hisobotlar edi, va tizimlar aniq chegaralarga ega fiksatsiya qilingan hisobotlar atrofida qurilgan edi.

Endi, Nitin soʻzlariga koʻra, AI bu maʼlumotlarning yangi mijoziga aylandi va u butunlay boshqacha xatti-harakat qiladi. Agentlar kun davomida ishlaydi, bir vaqtning oʻzida koʻp savollar beradi va iterativ siklda faoliyat yuritadi: soʻrash, oʻylash, qidirish va javob olishgacha urinishlarni takrorlash. Ularning savollari ham oldindan yozilgan boʻlmagan, bu esa maʼlumotlar qatlami ustida kuchli va bashorat qilib boʻlmaydigan yukni yaratadi.

Murakkablik shundaki, biznes maʼlumotlari koʻplab joylarda tarqatilgan: tranzaksiya yozuvlari, chat xotirasi, hujjatlar, monitoring panellari va maʼno boʻyicha qidirish uchun vektor omborlari. Agent barcha bu manbalarda qidirishi va javob berishdan oldin natijalarni birlashtirishi kerak.

Maʼlumotlarga har bir qoʻshimcha soʻrov xarajatlarni oshiradi. Agar maʼlumotlar eskirgan boʻlsa, javob notoʻgʻri boʻladi. Nitin buni notoʻgʻri trafik xaritasi boʻylab haydashga oʻxshatdi. Bundan tashqari, maʼlumotlar koʻp manbalardan kelganda, javob manbasini aniqlash qiyinlashadi, bu esa ishonch muammosini keltirib chiqaradi.

U bu vaziyatni odamni hujjatlarni yigʻish uchun beshta kartochka shkafiga yuborishga oʻxshatdi. Inson beshinchi shkafdan qaytib kelgunga qadar, birinchi shkafdagi maʼlumot eskirgan boʻlishi mumkin.

Nitin agentlar pilot rejimdan toʻliq ekspluatatsiyaga oʻtishi uchun javob berishi kerak boʻlgan toʻrtta talabni belgiladi. VeloDBning javobi barcha bu ehtiyojlarni qondiradigan yagona dvigateldadir. Kompaniya 2023-yilda ochilgan boʻlib, dastlabki ishlab chiquvchilari Apache Doris, bu real vaqtda analitika uchun ochiq kodli maʼlumotlar bazasi boʻlib, 2022-yil iyun oyida Apache dasturiy taʼminoti fondining yuqori darajali loyihasiga aylangan. VeloDB maʼlumotlariga koʻra, Apache Doris GitHubʼda 14 000 dan ortiq yulduzcha va 700 kontribyutorga ega va dunyo boʻylab 5 000 dan ortiq korxonalar tomonidan ishlatiladi.

Agentlarning ishlashini sekinlashtiradigan qaytariluvchi soʻrovlar sonini kamaytirish uchun VeloDB gibrid soʻrovlarni qoʻllab-quvvatlaydi. Bitta soʻrov SQL, vektor qidiruvi va matnli qidiruvni birlashtira oladi, deterministik va ehtimoliy qidiruvlarni parallel bajaradi. Natijada, tarqatilgan maʼlumotlar oʻrniga yagona ishonchli manba hosil boʻladi.

Nitin ushbu arxitekturadan foydalanadigan ikki kompaniya misolini taqdim etdi. Birinchisi – u nomini aytmagan 120 milliondan ortiq foydalanuvchiga ega eng yirik kriptovalyuta birjalaridan biri. Birja AI agentlariga tranzaksiya maʼlumotlarini taqdim etadi, ular chakana investorlar tomonidan, masalan, katta savdogarlarning qaysi aktiv boʻyicha pozitsiyalarini koʻrish uchun soʻrovlar berishi mumkin. U agentlari kun davomida ishlayotgan holda, taxminan 33 000 dialogni 3 millisekund atrofida qayta ishlayotganini maʼlum qildi.

Ikkinchi misol – Hong Kong fond birjasiga 2026-yil yanvar oyida chiqib, 200 dan ortiq mamlakatdagi 212 million foydalanuvchiga xizmat koʻrsatadigan xitoy AI kompaniyasi MiniMax. MiniMax loglash tizimini Grafana Lokiʼdan voz kechib, Apache Dorisga qayta qurdi, chunki loglar saqlab va soʻrov qilish lozim boʻlgan qimmatli maʼlumot manbai boʻldi.

Nitin MiniMax 10 Gbit/s tezlikda maʼlumot yuklayotganini va ikkita sekunddan kam vaqt ichida taxminan 10 petabayt soʻrov bera olishini, shu bilan birga xarajatlarni 70% ga kamaytirishini aniqlashtirdi. VeloDB alohida maʼlumot berishicha, Doris asosidagi tizim endi MiniMaxning barcha biznes yoʻnalishlaridagi loglarni petabayt miqyosida 99,9% dan yuqori mavjudlik bilan qoʻllab-quvvatlaydi.

Nitin boshlangʻich bosqichdagi agentlarni yaratuvchi startaplar uchun ham shu muammolar dolzarb ekanligini qoʻshimcha qildi. VeloDB MiniMax yoki kripto birjasi kabi xuddi shu kengayish muammolari bilan duch kelayotgan fintech startaplari bilan ham hamkorlik qiladi, faqat yanada boshlangʻich bosqichda.

Uning yakuniy tezi shuki, agentlar doimo yuzlab savollar beradi, shuning uchun infratuzilma har birining arzon, tez va dolzarb boʻlishini taʼminlashi kerak. Nitin uchun AI agentlarini kengaytirish kamroq modelni topishga, balki agentlarga yagona manbadan real vaqtda ishonchli maʼlumotlar taʼminlashga bogʻliq. U kompaniyalar maʼlumotlar darajasini toʻgʻri sozlagan holda, qarorlarni tezroq qabul qila oladi, xarajatlarni kamaytiradi va agentlarini sinov rejimidan ishga tushirishga ishonch bilan oʻtishi mumkinligini taʼkidladi.

Nasdaq indeksi payshanba kuni rekord darajada yopilganidan soʻng sezilarli darajada pasayib, 10% dan ortiq yoʻqotdi. Bu harakat sunʼiy intellektga katta miqdorda sarflanadigan xarajatlar va maʼlumotlar bazasi markazlarini kengaytirish ustidan nazoratni kuchaytirish bilan bogʻliq xavotiralar tufayli korreksiya boshlanishi mumkinligini koʻrsatadi.

Texnologik sektorga juda bogʻliq boʻlgan Nasdaq kompozit indeksi Nyu-Yorkdagi kunlik savdo jarayonida deyarli 4% ga tushdi. Bu pasayish 6-oktabrda erishilgan rekord yuqori yopilishdan 10% dan oshdi.

Payshanbadagi pasayish demokratlar Kongressning ikkala palatasida gʻalaba qozongani sababli avvalgi kunlik oʻsishlarni bekor qildi. Investorlar AI uchun infratuzilmani yanada diqqat bilan qurish potentsialini baholashni boshladilar.

Wells Fargo Investment Institute ning bosh global bozor strategi Samir Samana shuni taʼkidladiki, bitta partiyaning toʻliq yagona nazoratidan boshqasining toʻliq yagona nazoratiga oʻtish sezilarli noaniqlik, uzilish va keskin siyosat oʻzgarishiga olib kelishi mumkin.

U shuni qoʻshimcha qilib aytdiki, demokratlar deputatlar palatasi va Senatda sezilarli koʻpchilikka ega boʻlishi kutilganida, tahlilchilar bu bozorda kamida vaqtinchalik pauza keltirib chiqarishini taxmin qilishgan edi.

Oxirgi rekord yuqori nuqtadan 10% ga tushish keng miqyosda korreksiya sifatida qaralmoqda va bu joriy yilda Nasdaqning ikkinchi korreksiyasi boʻladi. Soʻnggi haftalarda AI bilan bogʻliq aksiyalarga boʻlgan kayfiyat yomonlashib bormoqda va Nasdaq oktyabr oyida 2,5 trillion dollardan ortiq bozor qiymatini yoʻqotdi.

Bir nechta yirik texnologiya kompaniyalari AI rivojlanishi uchun zarur boʻlgan maʼlumotlar bazasi markazlari, chiplar va boshqa infratuzilmani moliyalashtirish uchun qarz bozorlariga murojaat qilmoqda.

Investorlar bu investitsiyalar qanchalik tez foydaga aylanishini tobora koʻproq shubhalantirmoqda, ayniqsa Yaqin Sharqdagi geopolitik zoʻriqish va yuqori qarz stavkalarini qoʻllab-quvvatlayotgan uzoq muddatli inflyatsiya xavotirlari fonida.

Oʻtgan oyda Alphabet va Meta kabi dunyodagi eng katta maʼlumotlar bazasi markazlarini yaratuvchi va boshqaruvchi ikki gigerskyler tomonidan eʼlon qilingan hisobotlar AI xarajatlaridan kelib chiqadigan daromadlar haqida investorlarni tinchlantira olmadi, bu esa AI bilan bogʻliq aktivlarning umumiy sotilishiga sabab boʻldi.

Koʻplab kompaniyalar korporativ sunʼiy intellektni (AI) joriy etish muammosiga duch keladi: ular yuqori intellektli modellar ishga joylashtiradilar, bu modellar ulkan maʼlumotlar hajmini tahlil qila oladi va murakkab vazifalarni hal qila oladi, ammo bu modellar koʻpincha mijozlarning maʼlumotlariga, biznes jarayonlarini tushunishga yoki kompaniya tizimlarida harakat qilish imkoniyatiga ega emas.

Pilot loyihalar amalga oshirilayotgani va byudjetlar tasdiqlanayotgani surati bilan, koʻplab rahbarlar nima uchun kuchli AI hali ish jarayonlarini transformatsiya qilmaganligini savol berishadi. Javob shundaki, intellekt utilitaga aylanadi, ammo kontekst, ishonch va ijro qobiliyati hal qiluvchi ahamiyatga ega boʻlib qoladi.

Anthropic hamkorining BlueSky kompaniyasi ushbu muammoning yechimini Anthropic ning Claude intellektini Salesforce va Amazon Web Services (AWS) mavjud imkoniyatlari bilan birlashtirishda koʻrmoqda. Kompaniya tashkilotlar bunday yoʻl bilan tajribalardan chiqib, intellektni amalda qoʻllashni boshlashlari mumkin deb hisoblaydi.

Uch komponentning kuchi

Korporativ AI ning birinchi toʻlqini dialogga qaratilgan edi, bunda foydalanuvchilar savollar berar va AI javoblar berardi. Bu foydali boʻlsa-da, u har doim transformatsion oʻzgarishlarga olib kelmadi.

Keyingi rivojlanish bosqichi ijro qobiliyati bilan belgilanadi. Masalan, kichik yoki oʻrta biznes (SMB) kredit arizasini koʻrib chiqqanda, kuchli AI modeli moliyaviy hisobotlarni bir necha daqiqada tahlil qila oladi. Biroq, agar bu model mijozlar yozuvlariga kirish, hujjatlarni chiqarish, ish jarayonlarini ishga tushirish yoki tasdiqlash jarayonlari bilan oʻzaro aloqa qilish imkoniyatiga ega boʻlmasa, jarayon haftalar davom etadi.

Koʻpgina tashkilotlar uchun asosiy muammo oʻz intellekti emas, balki bu intellektni amalda ish bajariladigan tizimlar bilan bogʻlashdir. Aynan shu yerda 'Uch kuch' konsepsiyasi muhimligini namoyon etadi, bu 'miya, qoʻllar va umurtqa pogʻonasi' analogiyasidir:

• Miya — bu Anthropic, uning Claude modeli murakkab biznes vazifalarini hal qilish uchun zarur analitik qobiliyat, hukm va fikrlashni taʼminlaydi.
• Qoʻllar — bu Salesforce, chunki kontekstsiz intellekt shunchaki fikrdir. Salesforce mijozlar maʼlumotlari, ish jarayonlari va biznes jarayonlarini taqdim etadi, bu esa AI ga sodir boʻlayotgan voqeani tushunish va maʼnoli harakatlar qilish imkonini beradi.
• Umurtqa pogʻonasi — bu AWS, chunki korporativ AI ishlashi uchun xavfsiz, kengaytiriladigan va xatoliklarga chidamli muhit talab qilinadi. AWS katta miqyosda AI ni joylashtirish uchun zarur infratuzilma, boshqaruv va asosni taʼminlaydi.

Bu imkoniyatlarning har biri oʻzining kuchli tomoniga ega, ammo ularning birgalikda ishlatilishi ancha katta taʼsir beradi. Ular har bir rahbarning AI haqida berishi kerak boʻlgan uchta asosiy savolga javob beradi: u yetarlicha aqlli bormi? U bizning biznesimizni tushunyaptimi? Biz unga miqyosda ishonishimiz mumkinmi?

Toʻrtinchi element

Biroq, toʻrtinchi komponent mavjud. Miya, qoʻllar va umurtqa pogʻonasi ularni bogʻlovchi asab tizimiga muhtoj, va aynan shu rolni BlueSky bajaradi. BlueSky uchun Anthropic bilan hamkorlik AI sohasidagi yoʻllari boshlanishi emas, balki tashkilotlarga operatsiyalarni modernizatsiya qilish, mijoz tajribasini yaxshilash va Salesforce, AWS orqali qiymatni ochish hamda maʼlumotlar asosida transformatsiya qilishda yillik ishlarning keyingi bosqichidir. Ularning vazifasi intellektni, korporativ kontekstni va ijroni oʻlchovli biznes natijalariga olib keladigan usullar bilan bogʻlashdir.

Muhim jihat shundaki, bu mavjud texnologik investitsiyalarni almashtirish degani emas. Aksincha, tashkilotlar oʻzlarining Salesforce va AWS muhitlarini korporativ AI ni samarali qilish uchun fundamental asos sifatida koʻrishlari kerak.

Avtomatlashtirishdan tashqari imkoniyatlar

Kelajakda imkoniyatlar shunchaki avtomatlashtirishdan ancha kengroq. Dunyo tashkilotlar tobora koʻproq raqamli xodimlar, yoki baʼzilari aytganidek, 'silikon xodimlar' bilan yonma-yon ishlashga intilayotgan joyga bormoqda. Ushbu tizimlar shunchaki savollarga javob bermaydi; ular maʼlumotlarni tahlil qilishga, vazifalarni muvofiqlashtirishga, tavsiyalar tayyorlashga va butun tashkilot boʻylab ishni ilgari surishga yordam beradi.

Bu chuqur siljishni bildiradi. AI bitta inson koʻnikmasini almashtirmaydi; buning oʻrniga, u inson qobiliyatlarining juda keng spektrini kuchaytirib boshlaydi. Rahbarlikdagi qiyinchilik har qanday alohida rahbariyat yoki jamoaning minglab barobar tez ishlaydigan intellektni qoʻllash qobiliyatini egallash boʻladi.

AI davrida muvaffaqiyat qozonadigan tashkilotlar model bilan emas, balki bajarilishi kerak boʻlgan ish va istalgan natija bilan boshlaydi. Ular jarayonlarni intellekt atrofida qayta koʻrib chiqadilar, ijro suhbatdan muhimroq ekanligini tushunadilar va AI ni kengaytirish oxir-oqibat texnologik emas, balki tashkiliy muammo ekanligini anglashadi.

AI davrining gʻoliblari eng koʻp modellarga kirish imkoniyatiga ega boʻlgan tashkilotlar boʻlmaydi, chunki intellektga kirish universal boʻlib qolmoqda. Buning oʻrniga, quruvchilar gʻalaba qozonadi: intellektni oʻz maʼlumotlari, tizimlari va odamlari bilan bogʻlaydigan, gʻoyalarni harakatlarga aylantiradigan va intellektni oʻlchovli biznes natijalariga aylantiradigan tashkilotlar. Shu tariqa, eng aqlli yangi xodimni har qanday biznes ishlatishi mumkin. Savol shundaki, siz unga ish stoli taqdim etishga tayyormisiz?