Нам никогда не внедрить ИИ правильно

Вот тут упомянул одну из серьезных проблем на текущий момент развития технологий. Одна из них == отсутствие конфигурации, инфраструктуры под ИИ. Разложу детальнее, что имею в виду.

Многие компании под ии-трансформацией понимают такое: выдадим всем подписки клод код/кодекс и дадим токенов, чтобы везде навнедряли нам ИИ.
Итог: только 5 процентов компаний успешно внедрили ии в процессы/продукты.

Но почему же так? Где хвалёное ускорение от ИИ? Первую причину уже писал в том же посте: это lack of knowledge.
Никто не знает, как правильно пользоваться этими инструментами.
А вторая, не менее весомая == нет никакой выстроенной инфраструктуры, конфигурации под это всё.

Что я имею в виду под ии-инфраструктурой? Специализированные пакеты внутри компании под конкретные задачи, именно для решения проблем в компании.
Скиллы, агенты, mcp, контекст об архитектуре, коннекторы к внутренним системам, доменный контекст, память.
В общем, всё то, что даст быстрый нужный контекст нейронке, чтобы она быстрее и грамотнее могла выполнить последовательно таски.

Расскажу про классный пример, где уже такое внедренно.
Мой друг продуктовый дизайнер полгода назад стал так называемым AI Builder. На работе он просто пилит фичу за фичей фронтенд/бекенд. Начиная от требований заканчивая доставкой до стенда.
У него нет инженерного бекграунда.
Просто он знает как работают продукты и фигачит с клодом, лезет спокойно в логи кибаны, узнает почему упал сервис, комитит и пушит как обычный разработчик.
Но в жизни сам он не написал ни строчки кода.

Все благодаря грамотной выстроенной конфигурации, которую ему сделали ии-инженеры. Результат сами понимаете шикарный. Дизайнер пилит сам работающие фичи и все рады.

Поэтому на текущий момент нужно не только уметь промптить но и делать доп обвязку для всего проекта.

Мне кажется нужно инвестировать время в решение таких узких мест, а не на нейминг что там написала нейронка. А вы как думаете?