Георгий Вадимович Андрончик – ведущий инженер по данным
д. 3532, ул. Куйо, Буэнос-Айрес
Georgy V. Andronchik – Lead Data Engineer
3532, Cuyo, Buenos Aires
В статье рассмотрены вопросы, касающиеся реализации Multi-clients (AI) в корпоративной среде. На фоне стремительного распространения искусственного интеллекта в организационных экосистемах рассматриваемая архитектура приобретает особое значение — прежде всего, как ключ к масштабированию интеллектуальных решений без дублирования инфраструктуры. Актуальность обсуждаемой темы обусловлена заметно усиливающейся потребностью в индивидуализации AI-сервисов при сохранении единой технологической базы, а также необходимостью строгой изоляции данных при обслуживании множества клиентов — как внутри корпорации, так и в рамках B2B-моделей. Целью исследования служит выявление структурных особенностей мультиклиентского подхода в AI, его технологических и организационных оснований, а также проблемных зон, ограничивающих его устойчивое внедрение и функционирование. В процессе анализа обнаружены концептуальные расхождения в понимании современными исследователями управления кросс-клиентскими контекстами и оценки мультиклиентских платформ. Публикации сфокусированы, главным образом, либо на поверхностных кейсах, либо на технологических деталях без должной систематизации управленческих аспектов. Новизна заключается в том, что в статье предложена интегративная концептуальная «рамка», объединяющая принципы PEFT, Federated Learning, promptспецификации и RAG-архитектуры в контексте корпоративного использования. Исследование дополняет имеющийся массив знаний, представлена систематизация вызовов и перспектив multiclients AI. Представленный материал будет полезен специалистам по цифровой трансформации, архитекторам AI-платформ, корпоративным IT-руководителям, исследователям, сосредоточенным на проектировании масштабируемых ИИ-решений.
The article addresses the implementation of Multi-client AI architectures in corporate environments. Against the backdrop of the rapid proliferation of artificial intelligence across organizational ecosystems, the discussed framework gains particular significance-primarily as a key enabler for scaling intelligent solutions without duplicating infrastructure. The relevance of the topic is driven by the growing demand for individualized AI services built upon a unified technological foundation, as well as the imperative for strict data isolation when serving multiple clients-both within a single enterprise and in B2B models. The aim of the study is to identify the structural characteristics of the multi-client approach in AI, its technological and organizational underpinnings, and the key challenges that hinder its sustainable deployment and operation. The analysis reveals conceptual discrepancies in how contemporary researchers interpret the management of cross-client contexts and evaluate multi-tenant AI platforms. Existing literature is predominantly focused either on superficial case studies or on narrow technical details, lacking systematic treatment of managerial dimensions. The novelty of the article lies in the proposed integrative conceptual framework that synthesizes principles of Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), Federated Learning, prompt engineering, and RetrievalAugmented Generation (RAG) architectures within the context of enterprise AI adoption. The study contributes to the existing body of knowledge by offering a structured overview of the challenges and opportunities associated with Multi-client AI. The presented material is intended to support professionals in digital transformation, AI platform architects, corporate IT executives, and researchers engaged in designing scalable AI solutions.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.