Материал описывает системный подход к трансформации бизнеса в AI-friendly формат на примере внедрения единой AI-инфраструктуры. Автор подчеркивает, что хаотичные внедрения ИИ в разных командах ведут к дублированию решений, росту технического долга и затрат, а также к замедлению инноваций.

Ключевыми элементами архитектуры названы:

• MCP (Model Context Protocol) — единый протокол для интеграции LLM и AI-агентов с корпоративными системами, устраняющий повторные разработки.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) — общая база знаний компании, обеспечивающая быстрый и актуальный доступ к информации.
• Агентская система — экосистема AI-ассистентов с внутренним каталогом, no-code инструментами, интеграцией в рабочие каналы и контролем доступа.

Внедрение единой платформы позволяет ускорять интеграции, экономить ресурсы и стандартизировать процессы. Приведены кейсы с автоматизацией поддержки, где AI-агенты обрабатывают 80–90% запросов без участия человека, снижая расходы и повышая удовлетворенность. Успех требует небольшой центральной команды (3–5 человек), стандартизации протоколов и поэтапного масштабирования с приоритетом быстрых побед.