Согласно отчету инициативы NANDA при MIT за 2025 год, 95% пилотных проектов в сфере генеративного ИИ не принесли измеримого финансового результата. Основной причиной низкой окупаемости эксперты называют «гравитацию данных» — сложность и высокую стоимость перемещения больших объемов информации для нужд ИИ.
Скрытые расходы на ИИ-проекты обычно проявляются через 12–24 месяца после запуска. Компании сталкиваются с необходимостью поддерживать сложные конвейеры данных, обеспечивать синхронизацию между исходными системами и их копиями, а также соблюдать требования безопасности и управления данными, что не было учтено в бюджетах.
Вместо централизации данных, которая требует перемещения массивов информации, предлагается использовать архитектуру, предоставляющую контекст там, где данные уже хранятся. Это позволяет соблюдать правила суверенитета данных и нормативные ограничения, не создавая избыточных копий и не нарушая работу существующих бизнес-приложений.
Перед инвестициями в ИИ-инфраструктуру компаниям рекомендуется оценить четыре аспекта: наличие ограничений на перемещение данных, текущую структуру управления данными, методы синхронизации копий и возможность развертывания интеллектуальных систем непосредственно в местах хранения данных, а не в централизованных хранилищах.
