Хаотичное разрастание ИИ-инструментов в компаниях — это, по сути, повторение ситуации, которую ИТ-отрасль уже проходила почти двадцать лет назад с DevOps. Именно эту мысль проводит материал с характерным заголовком «Your AI sprawl is DevOps sprawl all over again — fix it»: история повторяется, и есть смысл извлечь уроки из того, что происходило с DevOps в 2000-е годы.
О чём идёт речь. «Распылением» (sprawl) называют ситуацию, когда отдельные команды и сотрудники независимо друг от друга внедряют однотипные инструменты и сервисы. Никакой единой стратегии нет, каждая задача решается «здесь и сейчас» самым быстрым способом. Через несколько лет компания обнаруживает, что у неё десятки дублирующих систем, непонятные затраты, дыры в безопасности и никто не отвечает за общую картину.
С DevOps это произошло примерно тогда же, когда термин стал массовым. Инструментов для автоматизации, CI/CD, мониторинга и управления конфигурациями появлялось всё больше, команды выбирали их самостоятельно, и вскоре у многих организаций образовался зоопарк несовместимых решений. На наведение порядка уходили годы: компании вводили стандарты, платформенные команды, каталоги одобренных инструментов и политики закупок.
Сейчас, по мнению автора, тот же сценарий разворачивается вокруг искусственного интеллекта. Генеративные сервисы и ИИ-ассистенты внедряются снизу — отдельными сотрудниками и командами, без общего плана. Итог предсказуем: разрозненные подписки, дублирующие расходы, отсутствие контроля над данными, которые уходят в те или иные системы, и невозможность оценить реальную отдачу от внедрений.
Вывод, к которому подводит материал, прост: не ждать, пока ситуация станет неуправляемой, а применять уже отработанные меры. К ним относятся инвентаризация используемых решений, выбор базового набора инструментов, единые правила доступа к данным и назначение ответственных за общую ИИ-стратегию — примерно так же, как в своё время наводили порядок в DevOps-стеке.
Практическая ценность такого подхода в том, что не нужно изобретать ничего нового. Отрасль уже набила шишки на аналогичной ситуации и выработала работающие механизмы: платформенный подход, централизованные закупки, оценку инструментов перед их массовым внедрением. Всё это напрямую переносится на ИИ.
Материал не приводит конкретных цифр, названий компаний или дат внедрений — это скорее редакционный призыв, чем отчёт об исследовании. Но сам по себе аргумент опирается на узнаваемый цикл: новая категория технологий появляется, enthusiasts внедряют её хаотично, через несколько лет наступает фаза консолидации и стандартизации. С DevOps цикл завершился формированием дисциплины platform engineering; как завершится ИИ-цикл — покажет ближайшие годы, но стартовые условия, как отмечается, оказались практически идентичными.
Для компаний, которые сейчас переживают фазу бурного внедрения ИИ-инструментов, главный вопрос не в том, использовать ли технологии, а в том, кто и как управляет их набором. Ответ на этот вопрос DevOps-эпоха дала двадцать лет назад — и он остаётся тем же.
