Организациите изграждат ИИ системи, които комбинират модели, агенти и външни инструменти, вместо да разчитат на самостоятелен ИИ, според последния доклад на Snyk за състоянието на внедряване на агентен ИИ (State of Agentic AI Adoption). Проучването анализира 3044 корпоративни среди и 1,39 милиона кодови хранилища, за да проучи как предприятията внедряват ИИ.

От организациите, използващи ИИ, 46,9% са възприели агентни архитектури, изградени върху ИИ агенти, сървъри по протокол за контекст на модела (MCP) или и двете. Повече от половината са внедрили пълния стек, комбинирайки ИИ агенти с MCP инфраструктура, която позволява достъп до корпоративни данни, приложения, услуги и външни инструменти.

Тези системи надхвърлят интерфейсите за чат, като извличат информация, координират работни процеси и извършват действия в корпоративните среди.

Корпоративните ИИ внедрявания включват много повече от самите модели. Когато се вземат предвид рамките (frameworks), MCP сървърите, системите за извличане на информация, векторните бази данни, наборите от данни и поддържащите инструменти, средният отпечатък на ИИ е около три пъти по-голям, отколкото показва инвентарът от модели.

Почти половината от анализираните компании нямат декларирани ИИ модели в своите кодови хранилища. Те са използвали ИИ чрез услуги, пакети и инструменти на трети страни. В същото време 17,2% оперират с големи групи от ИИ модели, което показва, че ИИ е интегриран в различни платформи и приложения.

Организациите се нуждаят от видимост върху тази по-широка екосистема на ИИ, тъй като поддържащите компоненти въвеждат допълнителни зависимости, точки на интеграция и изисквания за управление.

OpenAI остава най-широко използваният доставчик на модели, въпреки че Anthropic и други доставчици увеличават своя дял в корпоративните среди. Четирите най-големи доставчици съставляват около 71% от идентифицираните случаи на модели, което показва по-голямо разнообразие от ИИ доставчици в корпоративните среди.

Собственическите (патентно защитени) модели представляват 63,8% от внедрените модели, докато моделите с отворен код съставляват 32,5%. Организациите използват собственически модели за напреднали разсъждения и автономни задачи. Моделите с отворен код обикновено се внедряват за генериране на ембединги (embeddings), извличане на информация и други поддържащи натоварвания.

Софтуерът от трети страни играе важна роля в корпоративния ИИ. Външните източници съставляват 77,4% от ИИ пакетите и инструментите, докато 22,6% са разработени вътрешно. Тези зависимости оформят начина на работа на ИИ системите и въвеждат рискове за сигурността, управлението и веригата за доставки на софтуер, които организациите трябва да управляват.

Възможности, произход и управление на ИИ

Корпоративният ИИ става все по-способен, въпреки че компаниите невинаги внедряват най-новите модели. Те разчитат на утвърдени собственически модели за реални работни натоварвания, за да балансират производителността с оперативните изисквания. Моделите с отворен код се използват все по-често за извличане, ембединги и други специализирани функции. Разликата между собственическите модели и тези с отворен код се стеснява, което дава на предприятията повече възможности при изграждането и експлоатацията на ИИ приложения.

Около половината от организациите, използващи ИИ модели, не могат да бъдат свързани с наборите от данни, използвани за тяхното обучение или фина настройка. Това затруднява разбирането на начина, по който моделите генерират резултати, разследването на инциденти и демонстрирането на съответствие с регулациите.

ИИ се внедрява дълбоко в разработката на софтуер. Разработчиците работят с повече ИИ модели, агенти и поддържащи инструменти, увеличавайки количеството автономна технология, оперираща в корпоративните среди. Предприятията се нуждаят от видимост за това какво могат да правят ИИ системите, какви данни използват, до какви ресурси имат достъп и как се държат в реална среда.

Внедряване на ИИ по индустрии и региони

Приемането на ИИ варира значително в различните индустрии. Медийните и развлекателните компании имат най-висока концентрация на ИИ компоненти на организация, следвани от търговията на дребно, потребителските стоки и образованието. Технологичните и ИТ компаниите са внедрили най-големия общ обем ИИ, докато други сектори интегрират ИИ широко в отделните си бизнес звена.

Индустриите, в които ИИ подпомага създаването на съдържание, клиентското изживяване и бизнес процесите, отчитат най-високи нива на внедряване. Тези сектори внедряват не само ИИ модели, но също така агенти, оркестриращи рамки и поддържаща инфраструктура, които позволяват на ИИ да изпълнява задачи в множество системи.

Бизнесът в Северна Америка и Европа изгражда подобни ИИ архитектури, като и двата региона увеличават внедряването на ИИ агенти и MCP инфраструктура. Организациите в Северна Америка като цяло внедряват ИИ в по-голям мащаб, докато основните технологии и архитектурни модели остават сходни и в двата региона.