Когда начинает иметь смысл инвестировать в AI-платформенный слой?

Примерно на третьем планируемом AI-продукте. Первый продукт неизбежно строится end-to-end командой, которой он нужен. Второй — где появляется налог на дублирование или coupling. Третий — где платформенная инвестиция начинает складываться обратно. Ниже трёх per-product сборки обычно дешевле.

Это микросервис, который надо поднимать?

Нет. Минимальная жизнеспособная версия — библиотека, не сервис. Сервисные границы появляются, когда нагрузка их требует, не до. Большинство AI-платформенных слоёв, которые мы помогаем строить организациям, начинаются как один шаренный пакет, владеемый маленькой командой, с понятным API, который зовёт каждый продукт.

Можно ли это принять, не переписывая существующие AI-продукты?

Да, и мы рекомендуем именно так. Введите платформу рядом с существующими продуктами, проведите следующую AI-фичу через неё, потом оппортунистически мигрируйте старые продукты поверхность за поверхностью. За два-три квартала платформа становится путём наименьшего сопротивления, остальное следует естественно.

Два AI-продукта, одна команда, ноль сна: как enterprise AI тихо съедает инженерную ёмкость

body{background:#050510;color:#fff;font-family:system-ui,sans-serif;padding:2rem;max-width:720px;margin:0 auto;line-height:1.6}Два AI-продукта, одна команда, ноль сна: как enterprise AI тихо съедает инженерную ёмкостьКаждая новая AI-поверхность в продуктовом портфеле enterprise стоит дороже предыдущей — пока что-то фундаментальное в архитектуре не изменится. Почему большинство AI-роудмапов застревают на втором-третьем внедрении, и платформенный сдвиг, позволяющий одной небольшой команде поддерживать множество AI-продуктов без выгорания.Continue