Multi-clients (AI) в корпоративной среде

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.

1. Бухтуева И. А., Соловьев К. А., Можаровский Е. А., Хатьянов С. А., Косторева А. С. Обзор решений искусственного интеллекта для повышения корпоративной эффективности // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 1. № 7 (148). С. 177–185.

2. Гапченко Е. Н., Майкова Е. Н. Изучение искусственного интеллекта в корпоративной среде // Научная исследовательская деятельность в России и за рубежом: Материалы II международной научно-практической конференции. Саратов, 2022. С. 83–87.

3. Жданов Д. А. Интеллектуальный капитал предприятия: состав и приоритеты // π-Economy. 2024. Т. 17. № 4. С. 139–152.

4. Софьина В. Ю., Галимуллина Н. М. Внедрение интеллектуальных систем в проектном управлении // Современные проблемы экономики и управления: Материалы Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 295–300.

5. Roth A., Benz C., Wilga M., Hottum P., Langes B., Lewandowski T., Nägele R., Peters Ch., Satzger G. Value creation in the information economy: the triad of ai, service, and human work // Journal of Service Management Research. 2024. Vol. 8. No. 1. P. 2–12.

6. Salesforce is closed for new business in your area. [Electronic resource]. URL: https://www.salesforce.com/closed/ (accessed: 13.04.2025).

7. SAP Business AI. [Electronic resource]. URL: https://www.sap.com/products/artificialintelligence.html (accessed: 10.04.2025).

8. Sharma R. Corporate social responsibility and customer satisfaction: role of artificial intelligence // Acta Universitatis Bohemiae Meridionalis. 2022. Vol. 25. No. 2. P. 162–174.

9. Tairov I., Stefanova N., Aleksandrova A., Aleksandrov M. Review of ai-driven solutions in business value and operational efficiency // Economics. Ecology. Socium. 2024. Vol. 8. No. 3. P. 55–66.

10. Your data. Your AI. Your future. [Electronic resource]. URL: https://www.databricks.com/ (accessed: 06.04.2025).