Czy eksperci od sztucznej inteligencji są na skraju wyginięcia? Dlaczego inteligentne platformy AI zastępują teraz ludzkie mosty?

Transformacja architektury sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie: od paradygmatu dopasowania do człowieka do inteligentnej integracji kontekstu

Przez długi czas wdrażanie sztucznej inteligencji w środowisku biznesowym było synonimem projektów szytych na miarę i pracochłonnych. Gdy złożone oprogramowanie napotykało jeszcze bardziej złożoną rzeczywistość biznesową, sprawdzonym rozwiązaniem było: większe zaangażowanie specjalistów. W tej kluczowej roli doskonale sprawdzali się tzw. inżynierowie wdrożeni w przód (Forward Deployed Engineers) – wysoce wyspecjalizowane hybrydy programistów, konsultantów i menedżerów produktów, którzy stanowili elastyczny pomost między sztywną technologią a unikalnymi wymaganiami każdego klienta. Tłumaczyli, adaptowali i tworzyli rozbudowane, niestandardowe rozwiązania tam, gdzie standardowe produkty zawodziły. Model ten stał się złotym standardem i umożliwił przełomowe projekty digitalizacji.

Jednak ten paradygmat, oparty na mediacji człowieka, osiąga swoje fundamentalne granice. Napędzany wykładniczym rozwojem technologii sztucznej inteligencji, pojawia się nowa generacja platform, która fundamentalnie zmienia zasady gry. Zamiast polegać na ręcznym tłumaczeniu przez drogich specjalistów, te inteligentne systemy potrafią bezpośrednio interpretować i integrować kontekst biznesowy – od struktur danych i procesów biznesowych po reguły zarządzania. Ta zmiana oznacza punkt zwrotny i podważa nie tylko rolę człowieka-integratora, ale także ugruntowane modele biznesowe i strategie inwestycyjne.

Niniejszy artykuł analizuje tę głęboką transformację od architektury AI zależnej od człowieka do architektury zorientowanej na platformę. Podkreśla strukturalne słabości podejścia manualnego w dobie skalowalności i pokazuje, jak platformy uwzględniające kontekst, dzięki czytelnej dla maszyn semantyce i zautomatyzowanym cyklom uczenia się, zapewniają przewagę ekonomiczną i operacyjną. To zmiana, która na nowo definiuje sposób, w jaki firmy będą tworzyć wartość, rozwijać się i utrzymywać konkurencyjność w coraz bardziej zautomatyzowanym świecie.

Dlaczego inteligentne platformy zmieniają rolę indywidualnych integratorów systemów

Klasyczną reakcją na opór we wdrażaniu projektów AI w przedsiębiorstwach było zatrudnianie większej liczby pracowników. Inżynierowie wdrażający w modelu Forward Deployed Engineers przez długi czas wypełniali tę lukę, działając jako elastyczny pomost między technologią a rzeczywistymi aplikacjami biznesowymi. Przekształcali złożoność techniczną w rozwiązania szyte na miarę i sprawiali, że systemy, które pierwotnie nie były przeznaczone do współpracy ze sobą, były funkcjonalne. Przez długi czas takie podejście było standardowym modelem wdrażania projektów digitalizacji w całym przedsiębiorstwie. Jednak wraz z wykładniczym rozwojem sztucznej inteligencji, ewoluują również fundamentalne wymagania przedsiębiorstw. Zdolność nowoczesnych platform AI do bezpośredniej interpretacji kontekstu biznesowego bez konieczności rozległej, ręcznej integracji stanowi punkt zwrotny w sposobie, w jaki organizacje budują i skalują swoją infrastrukturę IT.

Ten rozwój sytuacji nie tylko kwestionuje modele biznesowe integratorów systemów, ale także rodzi głębsze pytania dotyczące opłacalności ręcznej personalizacji, skalowalności procesów uczenia się oraz długoterminowego zwrotu z inwestycji. Kluczowe transformacje technologiczne zachodzące obecnie w obszarze sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach wskazują, że organizacje muszą na nowo przemyśleć swoje strategie dotyczące zasobów ludzkich, decyzji architektonicznych i modeli biznesowych.

Nadaje się do:

• Inżynierowie wdrożeniowi i sztuczna inteligencja: zmieniająca się rola od ręcznej regulacji do strategicznego doradztwa

Zakres funkcji i rzeczywistość operacyjna podejścia integrującego systemy

Inżynier ds. wdrożenia w przód to w zasadzie połączenie inżyniera, konsultanta i eksperta produktowego, którego misją jest bezpośrednie zaangażowanie się w środowisko klienta i dostarczanie wysoce spersonalizowanych rozwiązań, których standardowe zespoły produktowe często nie są w stanie zrealizować. Rola ta nie jest taka sama jak rola tradycyjnego programisty oprogramowania czy administratora systemu, lecz reprezentuje wyspecjalizowaną kategorię funkcjonalną, która doskonale sprawdza się w środowiskach o wysokiej złożoności i specyficznych wymaganiach.

Typowe obowiązki inżyniera ds. wdrażania w przód obejmują wiele wymiarów integracji w przedsiębiorstwie. Ściśle współpracuje on z zespołami klienta, aby zrozumieć jego procesy biznesowe, przepływy pracy i specyfikę instytucjonalną. Praca ta wykracza poza powierzchowne badania dokumentacji i wymaga dogłębnej, ukrytej wiedzy na temat faktycznego funkcjonowania ludzi w strukturach organizacyjnych. Inżynier ds. wdrażania w przód opracowuje dedykowane integracje, potoki danych i rozwiązania infrastrukturalne, dostosowane do potrzeb konkretnej organizacji klienta. Działania te wykraczają daleko poza predefiniowane konfiguracje i często wymagają innowacyjnego podejścia do problemów, które wcześniej nie występowały w tej konkretnej formie.

Główny nacisk kładziony jest na zapewnienie konkretnych możliwości dla pojedynczej organizacji, a nawet pojedynczego działu, zamiast opracowywania uniwersalnych rozwiązań, które można łatwo przenieść do innych klientów. Efektem tego jest wysoce spersonalizowane podejście, w którym każde wdrożenie ma swoją unikalną charakterystykę. Zasadniczo inżynierowie wdrażający w modelu forward-deployment działają jako pośrednicy między zespołem produktowym a rzeczywistym klientem. Ta rola pośrednika okazała się szczególnie cenna w newralgicznych obszarach, gdzie integracja jest złożona, każde wdrożenie jest unikalne, a koszty awarii mogą być znaczne.

Rozwój zasady integracji ręcznej na wczesnych etapach rozwoju biznesu AI

Aby zrozumieć, dlaczego model Forward Deployed Engineer stał się centralnym elementem na wczesnych etapach rozwoju AI w przedsiębiorstwach, należy przyjrzeć się krajobrazowi technologicznemu w tych początkowych fazach. Na wczesnych etapach rozwoju AI w przedsiębiorstwach, dostępnym produktom często brakowało elastyczności i możliwości adaptacji do różnorodności istniejących środowisk korporacyjnych. Dostępne systemy były często sztywne, ukierunkowane na konkretne przypadki użycia i niezdolne do efektywnego radzenia sobie z heterogenicznością rzeczywistych środowisk korporacyjnych.

Inżynierowie Forward Deployed Engineers pomogli organizacjom pokonać te ograniczenia, dostosowując oprogramowanie do każdego indywidualnego wdrożenia. To wsparcie było szczególnie cenne w sytuacjach, gdy systemy musiały komunikować się ze starszymi repozytoriami danych, procesami manualnymi, które ewoluowały przez dekady, lub środowiskami wymagającymi ścisłej zgodności z przepisami i ściśle regulowanymi wymaganiami. Doświadczenie tych inżynierów było niezastąpione w przypadku łączenia nowoczesnych systemów AI ze starszymi warstwami technologicznymi, często projektowanymi w oparciu o zupełnie inne paradygmaty.

Inżynierowie wdrożeni w przód (Forward Deployed Engineers) stali się naturalną strategią rozwiązania w scenariuszach, w których produkty wymagały rozległej personalizacji. Dane klientów były często rozproszone i rozproszone w wielu starszych systemach, które nigdy nie były zaprojektowane z myślą o nowoczesnej integracji danych. Złożone potoki danych musiały być projektowane i wdrażane ręcznie, ponieważ brakowało zautomatyzowanych rozwiązań dla specyficznych cech każdego systemu klienta. Realizacja wartości komercyjnej wymagała dogłębnego, kontekstowego zrozumienia organizacji klienta, jego rynków, konkurencji i celów strategicznych.

Przez długi czas to podejście okazywało się niezwykle skuteczne, szczególnie w czasach, gdy wdrożenia były rzadkie, a wolumen zamówień przypadający na jednego klienta był ogromny. Duże instytucje finansowe płaciły miliony za rozwiązania szyte na miarę, które spełniały ich unikalne wymagania operacyjne. Giganci przemysłowi, chcąc chronić zastrzeżone procesy produkcyjne, byli skłonni do znacznych inwestycji w dedykowane rozwiązania integracyjne. W tym kontekście zatrudnianie inżynierów z wdrożonym systemem outsourcingowym było nie tylko rozsądne, ale często wręcz obowiązkowe dla udanych transakcji korporacyjnych.

Ograniczenia strukturalne zasady integracji ręcznej w dobie wymagań skalowalności

Jednak krajobraz biznesowy w zakresie sztucznej inteligencji (AI) w przedsiębiorstwach uległ drastycznej zmianie. Nowoczesne platformy AI zaczynają bezpośrednio analizować i rozumieć kontekst, rejestrując znaczenie, strukturę i relacje w zbiorach danych bez konieczności ręcznego tłumaczenia. W tym nowym środowisku technologicznym model dostarczania, oparty na FDE, stoi przed fundamentalnymi wyzwaniami, których nie da się rozwiązać jedynie poprzez usprawnienie rekrutacji lub szkoleń.

Pierwszym krytycznym ograniczeniem jest sytuacja, gdy zmienność danych i złożoność modelu przekraczają poziom integracji ludzkiej, który pozostaje skalowalny. Inżynierowie wdrażający rozwiązania wdrożone w przód są zadziwiająco skuteczni, gdy zmienność tkwi w przepływach pracy – to znaczy, gdy różnice między różnymi klientami wynikają przede wszystkim ze sposobu organizacji pracy. Jednak systemy sztucznej inteligencji wprowadzają zmienność na wielu poziomach, wykraczającą daleko poza różnice w procesach organizacyjnych. Zmienność występuje w samych danych surowych, we właściwościach statystycznych tych danych, w poziomach znaczenia różnych elementów danych, w częstotliwości aktualizacji danych oraz w jakości i spójności tych danych w czasie. Zmienność występuje w modelach używanych do przetwarzania tych danych, w hiperparametrach tych modeli, w wymaganiach dotyczących precyzji modeli oraz w kryteriach oceny wydajności modeli.

Wymagania dotyczące zarządzania wprowadzają własną warstwę zmienności. Różne jurysdykcje mają różne przepisy dotyczące ochrony danych. Różne branże mają różne wymagania dotyczące zgodności. Poszczególne organizacje mają własne wewnętrzne struktury zarządzania, które ograniczają zaufanie do zautomatyzowanych systemów podejmowania decyzji. Zarządzanie tą złożonością wyłącznie poprzez integrację ludzką nie jest skalowalne. Zautomatyzowane, kontekstowe warstwy danych i modeli są niezbędne, aby nadążyć za tą złożonością.

Drugą krytyczną granicą jest dynamika cyklu uczenia się, która pojawia się pomiędzy automatycznym a manualnym transferem wiedzy. Systemy sztucznej inteligencji doskonalą się dzięki ciągłym pętlom sprzężenia zwrotnego. Im szybciej systemy te gromadzą informacje zwrotne, przeszkolą modele i wdrożą zrewidowane wersje do produkcji, tym szybciej osiągną rzeczywistą wartość biznesową. Gdy pośrednicy ludzki znajdują się między systemem produktu a kontekstem klienta, te pętle sprzężenia zwrotnego ulegają znacznemu spowolnieniu. Zautomatyzowane procesy uczenia się umożliwiają szybszą ewolucję produktów i postęp prac z większą precyzją. Dane telemetryczne z systemu produktu można stale łączyć z informacjami kontekstowymi specyficznymi dla klienta, aby generować wnioski, które udoskonalają całe portfolio produktów.

W manualnym modelu FDE informacje zwrotne są często epizodyczne i anegdotyczne. Inżynier pracujący na miejscu zgłasza po kilku miesiącach pracy, że klienci doświadczają problemu X w zastosowanym rozwiązaniu, co prowadzi do doraźnych zmian. Informacje te nie są systematycznie gromadzone, agregowane z problemami u innych klientów ani kanonizowane w procesie rozwoju produktu. Pętla uczenia się jest fragmentaryczna, nieoptymalna i nie pozwala zespołowi produktowemu systematycznie kierować się ku lepszym decyzjom projektowym.

Trzecią krytyczną granicą jest zacieranie się granic między produktami, które ma miejsce, gdy inżynierowie są głęboko zaangażowani w każde wdrożenie u klienta. Podstawową cechą prawdziwego produktu jest jego powtarzalność. Produkt można wdrożyć u różnych klientów bez konieczności całkowitej przebudowy od podstaw. Kiedy inżynierowie wdrażający w przyszłości angażują się w każde wdrożenie u klienta, ryzykują, że każde wdrożenie stanie się jednorazową, unikalną kompilacją wymagającą unikalnych projektów i autorskich rozwiązań. Jest to fundamentalnie przełomowe dla platformy AI, która ma się uczyć i generalizować na podstawie zagregowanego kontekstu w wielu organizacjach. Jeśli każde wdrożenie jest całkowicie unikalne, nie ma kanonicznej ścieżki, dzięki której wdrożenia wzajemnie się wzmacniają.

Przełom technologiczny: platformy kontekstowe jako nowy fundament

Nowa generacja platform AI dla przedsiębiorstw wprowadza fundamentalną zmianę architektoniczną, osadzając zagadnienia kontekstowe bezpośrednio w rdzeniu architektury systemu. Osiąga się to za pomocą różnych mechanizmów technologicznych, w tym ontologii, warstw semantycznych i adaptacyjnych łączników, które umożliwiają systemom automatyczną adaptację do dowolnego środowiska bez konieczności intensywnej ingerencji człowieka.

Pierwszą fundamentalną różnicą jest to, że w tych nowoczesnych platformach kontekst staje się czytelny dla maszyn. Starsze systemy rejestrowały kontekst u twórców koncepcji: ludzie rozumieli procesy biznesowe klienta, a następnie nieformalnie zachowywali to zrozumienie w swoich umysłach lub zapisywali je w nieustrukturyzowanej dokumentacji. Nowe platformy rejestrują znaczenie na każdej warstwie i mapują je na systemy, umożliwiając systemom sztucznej inteligencji sensowną interpretację danych. Na przykład warstwa semantyczna może rejestrować relacje między różnymi elementami danych klienta: że „numer klienta” w systemie A jest odpowiednikiem „identyfikatora klienta” w systemie B, że oba odnoszą się do tych samych podmiotów gospodarczych, a transakcje zarejestrowane w systemie A muszą zostać zweryfikowane w systemie B.

Drugą fundamentalną zmianą jest przeniesienie procesu personalizacji z ludzi na systemy. W starszym modelu personalizacja była czynnością ręczną: inżynier analizował kod klienta, rozumiał starsze interfejsy, a następnie pisał nowy kod, aby połączyć te dwa światy. W systemach kontekstowych personalizacja jest realizowana poprzez konfigurację i uczenie maszynowe, a nie ręczne kodowanie. System mógł automatycznie rozpoznawać różne źródła danych, rozumieć ich strukturę i formułować odpowiednie transformacje, a wszystko to bez konieczności interakcji inżyniera z kodem klienta.

Trzecia fundamentalna zmiana dotyczy ciągłości procesów uczenia się. W modelu FDE każde wdrożenie było resetem. Wiedza, którą inżynier gromadził przez miesiące na miejscu u klienta A, nie była systematycznie przyporządkowywana do wdrożenia u klienta B. W modelu opartym na kontekście, wnioski się kumulują. Jeśli platforma zostanie wdrożona u stu klientów, wiedza zdobyta podczas tych dziewięćdziesięciu dziewięciu poprzednich wdrożeń stanowi kontekst dla setnego wdrożenia.

Czwarta fundamentalna zmiana dotyczy skalowalności procesów zarządzania. W modelu manualnym menedżer zarządzania musiał zapewnić zgodność z politykami poprzez bezpośredni audyt. W modelu zautomatyzowanym metadane i pochodzenie danych są osadzone w samej platformie, co pozwala na algorytmiczne egzekwowanie wymogów zarządzania, a system skaluje się automatycznie.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Transformacja gospodarcza: od zależności od jednostek do efektywności platformy

Model biznesowy organizacji, które polegają na inżynierach wdrożonych w przyszłości, różni się zasadniczo od modelu organizacji korzystających z platform kontekstowych. Ta dynamika ekonomiczna wyjaśnia, dlaczego zmianom technologicznym towarzyszy tak duża presja ekonomiczna.

W modelu zależnym od FDE każda godzina poświęcona przez inżyniera na integrację klienta stanowi koszt alternatywny, który nie jest przenoszony na innych klientów. Inżynier spędza szesnaście tygodni u Klienta A, ucząc się jego systemów, procesów i wymogów zarządzania. Te szesnaście tygodni nauki praktycznie znika po wdrożeniu. Kiedy ten inżynier przechodzi do Klienta B, musi rozpocząć cały proces nauki od podstaw. Chociaż mogą występować pewne przejęcia (techniki integracji starszych systemów, ogólne najlepsze praktyki), większość wniosków zależnych od kontekstu zostaje utracona.

Co więcej, każda modyfikacja stworzona przez inżyniera staje się długoterminowym zobowiązaniem dla organizacji. Jeśli Klient A otrzyma niestandardowy skrypt integracyjny, który działa tylko na jego konkretnej wersji bazy danych, będzie on wymagał konserwacji przez lata. Wraz z aktualizacją wersji bazy danych, zmianami procesów biznesowych, koniecznością wprowadzenia nowych punktów integracji, skrypt będzie musiał zostać ponownie dostosowany. Konserwacja to stały koszt, który kumuluje się z każdym kolejnym klientem. Stu klientów, z których każdy ma sto niestandardowych skryptów, generuje obciążenie techniczne, które rośnie wykładniczo.

Co więcej, poleganie na inżynierach z oddelegowaniem do pracy w przyszłości sygnalizuje rynkowi i klientom, że produkt nie jest jeszcze w pełni ukończony. Prawdziwy produkt powinien być możliwy do wdrożenia z minimalną personalizacją. Kiedy organizacja informuje klientów, że pełne wdrożenie jej rozwiązania AI wymaga trzymiesięcznego zaangażowania wysoko wykwalifikowanego inżyniera, wysyła sygnał: nie jest to w rzeczywistości produkt, a raczej podejście oparte na usługach. Ogranicza to liczbę klientów, do których organizacja może skalować swoje rozwiązanie. Typowa organizacja z dziesięcioma wysoko wykwalifikowanymi inżynierami z oddelegowaniem do pracy w przyszłości może obsługiwać od dwudziestu do czterdziestu klientów (w zależności od złożoności zadań). Oznacza to znacząco ograniczony potencjał skalowania wzrostu.

Z drugiej strony, platformy uwzględniające kontekst generują korzyści skali. Początkowa implementacja ontologii usług finansowych wymaga znacznych inwestycji w rozwiązania architektoniczne, modelowanie semantyczne i infrastrukturę technologiczną. Jednak ta początkowa implementacja sprawia, że ​​kolejne implementacje są wykładniczo szybsze i bardziej opłacalne. Drugi klient finansowy może rozwijać istniejący model semantyczny, dostosowując go wyłącznie do swoich specyficznych potrzeb i oszczędzając miesiące czasu na rozwój. Setny klient korzysta z dziewięćdziesięciu dziewięciu lat nauki wbudowanej w platformę.

Te korzyści skali pozwalają organizacji zatrudniającej tę samą liczbę pracowników obsługiwać setki, a nawet tysiące klientów. Korzyści ekonomiczne są znaczące. Organizacja, która inwestuje miliony w rozwój platformy uwzględniającej kontekst, może rozłożyć tę wartość inwestycji na wykładniczo większy segment klientów.

Architektura Knowledge Fabric: implementacja technologiczna

Aby zrozumieć, jak ta zmiana architektoniczna jest wdrażana w praktyce, warto przyjrzeć się konkretnemu przykładowi technologicznemu. Architektura Knowledge Fabric, wdrożona na nowoczesnych platformach AI dla przedsiębiorstw, staje się paradygmatycznym przykładem tej zmiany.

Struktura wiedzy łączy źródła danych, taksonomie biznesowe i metadane operacyjne w ujednolicony graf znaczeniowy. Ta struktura grafowa pozwala modelom sztucznej inteligencji, agentom i systemom decyzyjnym analizować samą firmę. Model sztucznej inteligencji, który wcześniej nie wiedział, co oznacza „grupa klientów” ani jak odnosi się ona do „typu klienta”, może teraz pobrać te koncepcje bezpośrednio z grafu wiedzy. System decyzyjny, który nie wiedział, jak powiązane są różne jednostki biznesowe, może teraz odczytać te struktury z struktury wiedzy.

Konkretne zastąpienie działań FDE funkcjonalnością struktury wiedzy (Knowledge Fabric) przybiera różne formy. Inżynier wdrożony w modelu forward deployment tłumaczył przepływy pracy klientów na systemy wykonywalne. Odpowiednik struktury wiedzy kodowałby semantykę domenową w ontologie, formalne reprezentacje pojęć i ich relacji, które byłyby przetwarzalne maszynowo. Inżynier normalizowałby dane w różnych systemach, tworząc transformacje w celu uzgadniania różnych formatów danych. Odpowiednik struktury wiedzy wykorzystywałby adaptacyjne warstwy schematów i metadanych, które automatycznie wykrywałyby różnice w formatach danych i sugerowały odpowiednie transformacje.

Inżynier integrował niestandardowe potoki danych, wymieniając punkty połączeń między systemami. Struktura wiedzy wykorzystywałaby zunifikowane łączniki danych i interfejsy API, które są uogólnionymi łącznikami działającymi w wielu systemach. Inżynier ręcznie zarządzał zarządzaniem, weryfikując, czy określone elementy danych nie dostały się w niepowołane ręce, czy kontrola dostępu była egzekwowana, a pochodzenie danych było możliwe do prześledzenia. Struktura wiedzy automatyzowałaby pochodzenie danych i egzekwowanie zasad poprzez osadzanie tych wymagań bezpośrednio w architekturze przepływu danych.

Ta transformacja technologiczna nie jest trywialna. Wymaga znacznych inwestycji w architekturę, semantykę i infrastrukturę. Ale gdy już te inwestycje zostaną poczynione, korzyści skali staną się oczywiste.

Konsekwencje dla organizacji i ich decyzji strategicznych

Dla liderów biznesowych oceniających platformy AI przejście od modeli zależnych od FDE do modeli uwzględniających kontekst rodzi kilka pytań strategicznych, które należy dokładnie rozważyć.

Pierwsze pytanie brzmi, czy badana platforma generuje już rzeczywiste korzyści skali, czy też wciąż tkwi w fazie projektu. Prosty test diagnostyczny: jeśli platforma twierdzi, że każde wdrożenie u klienta wymaga inżyniera wdrożonego w trybie forward-deployment, to nie przeszła jeszcze w fazę skalowalnego produktu. Może to być doskonały produkt spełniający wysoce wyspecjalizowane wymagania, ale nie jest to produkt skalowalny.

Drugie pytanie brzmi, czy inwestycje firmy w technologię AI rzeczywiście prowadzą do powstania fundamentu wielokrotnego użytku, czy też każda inwestycja pozostaje wyizolowana. Jeśli firma inwestuje w opracowanie konkretnej aplikacji AI dla klienta A, a inwestycja ta nie ułatwia wdrożenia u klienta B, oznacza to, że zainwestowała w silosy. Platformy uwzględniające kontekst powinny zapewniać, że inwestycje w struktury ontologiczne, modele semantyczne i ramy zarządzania będą ponownie wykorzystywane dla każdego nowego klienta.

Trzecie pytanie dotyczy tego, jakiego rodzaju talentów będzie potrzebowała organizacja w przyszłości. Zapotrzebowanie na inżynierów wdrożonych w przyszłości nie zniknie całkowicie, ale charakter wymaganej pracy ulegnie radykalnej zmianie. Zamiast inżynierów spędzających miesiące na pisaniu kodu na miejscu, organizacje będą potrzebowały więcej architektów zdolnych do projektowania abstrakcyjnych modeli semantycznych, uogólniania konstrukcji kontekstowych i tworzenia struktur ontologicznych, które umożliwią ponowne wykorzystanie wiedzy przez innych inżynierów. Punkt ciężkości przesuwa się z indywidualnego rozwiązywania problemów na systematyczne strukturowanie wiedzy.

Zarządzanie i zgodność w nowej architekturze

Częstym zarzutem wobec przejścia od zarządzania zorientowanego na ludzi do zarządzania zorientowanego na platformę jest to, że uniemożliwiają to wymogi dotyczące ładu korporacyjnego. Firmy z regulowanych branż argumentują, że wszelkie wykorzystanie danych musi być audytowalne i weryfikowalne, a do podejmowania decyzji w zakresie ładu korporacyjnego niezbędna jest wiedza specjalistyczna. Jest to zrozumiały zarzut, ale często wynika on z niezrozumienia mechanizmów, za pomocą których platformy zorientowane na kontekst wdrażają ład korporacyjny.

W tradycyjnym podejściu zarządzanie jest egzekwowane poprzez kontrolę ludzką. Inspektor ochrony danych ręcznie weryfikuje, czy określone kategorie danych nie są wykorzystywane do określonych celów. Menedżer ds. zgodności sprawdza, czy dostęp do danych jest spójny w logach audytu. Jest to czasochłonne, podatne na błędy i nie jest dobrze skalowalne.

Na platformie uwzględniającej kontekst zarządzanie jest zautomatyzowane. Metadane opisujące klasyfikację elementów danych są osadzone w platformie. Wytyczne opisujące, które kategorie danych są użyteczne do określonych celów, są zakodowane jako reguły wykonywalne. System może następnie automatycznie sprawdzić przed wykonaniem operacji AI, czy operacja ta mieści się w ramach zarządzania. Jeśli nie, system blokuje operację lub żąda zatwierdzenia przed jej wykonaniem.

Ten zautomatyzowany model zarządzania jest nie tylko bardziej wydajny, ale wręcz bardziej rygorystyczny niż zarządzanie ręczne. Człowiek-recenzent może popełnić błąd z powodu zmęczenia lub niedopatrzenia. Zautomatyzowany system przeprowadza tę samą weryfikację dziesiątki tysięcy razy. Oznacza to, że platformy uwzględniające kontekst mogą w rzeczywistości zapewniać lepsze rezultaty w zarządzaniu niż podejścia oparte na inżynierach wdrażanych w trybie forward-deployment lub innych procesach manualnych.

Dla branż regulowanych oznacza to, że przejście na platformy uwzględniające kontekst nie oznacza regresu w jakości zarządzania, lecz raczej poprawę. Audytorzy powinni mieć dostęp do kompletnych, niezmiennych śladów każdej operacji AI, w tym informacji o tym, jakie dane zostały wykorzystane, jakie modele zostały zastosowane i które reguły zarządzania zostały sprawdzone. To rzeczywiście silniejsza pozycja audytorska niż poleganie na ręcznej weryfikacji przez człowieka.

Konsekwencje dla różnych segmentów klientów

Choć ogólne przejście od modeli zależnych od FDE do modeli uwzględniających kontekst jest nieuniknione, to jednak objawia się ono inaczej w różnych segmentach klientów.

Dla organizacji średniej wielkości ta zmiana jest rewolucyjna. Tradycyjnie organizacje te często nie mogły sobie pozwolić na koszty inżynierów wdrażanych w modelu forward-deployment, co skutecznie wykluczało je z dostępu do rozwiązań AI dla przedsiębiorstw. Platformy kontekstowe, skalowalne i wymagające minimalnej personalizacji, otwierają te rynki. Dostawca usług finansowych średniej wielkości może teraz uzyskać dostęp do platformy, która już rozumie, jak działają usługi finansowe, bez konieczności wydawania milionów dolarów na personalizację.

Dla dużych klientów korporacyjnych ta zmiana nie oznacza mniejszej transformacji. Duża organizacja nadal może sobie pozwolić na koszt znaczącej obecności FDE. Jednak taka organizacja może teraz zdecydować, czy zainwestować w tym kierunku, czy zamiast tego wdrożyć platformę uwzględniającą kontekst i skupić swoją wewnętrzną wiedzę specjalistyczną na monitorowaniu, walidacji i ciągłym ulepszaniu platformy, zamiast na żmudnym pisaniu niestandardowego kodu.

Dla integratorów systemów i firm konsultingowych ta zmiana oznacza fundamentalną transformację ich modeli biznesowych. Firmy, które tradycyjnie generowały wartość poprzez ręczną personalizację i integrację, przekonają się, że to źródło wartości ulega erozji. Nie jest to nieuchronne, ale wymaga repozycjonowania. Firmy konsultingowe mogą zmienić swoją rolę z „wdrożeniowca piszącego kod” na „doradcę strategicznego kierującego transformacją biznesową”. Mogą zarządzać transferem do istniejących procesów organizacyjnych, szkolić zespoły w zakresie efektywnego korzystania z nowych systemów oraz projektować procesy biznesowe, aby generować wartość z nowych możliwości technologicznych.

Pomiar dojrzałości platformy i jakości wdrożenia

Kiedy organizacje wybierają między różnymi platformami AI, coraz ważniejsze staje się ocenianie dojrzałości i rzeczywistej skalowalności tych platform. Sama obecność inżynierów z wdrożonym systemem operacyjnym nie jest sama w sobie negatywnym sygnałem (duże organizacje mogą tymczasowo potrzebować wyspecjalizowanych inżynierów), ale powinna rodzić pytania. Właściwe pytanie diagnostyczne nie brzmi: „Czy ta platforma potrzebuje inżynierów z wdrożonym systemem operacyjnym?”, ale: „Dlaczego ta platforma ich potrzebuje?”.

Zrozumiałe jest, że platforma wymaga FDE (Functional Data Integration), ponieważ wymagania organizacji klientów całkowicie wykraczają poza zakres platformy. Jeśli jednak platforma wymaga FDE, ponieważ brakuje jej świadomości kontekstu, nie może osiągnąć adaptowalności poprzez konfigurację i nie radzi sobie z heterogenicznością, oznacza to, że nie osiągnęła jeszcze dojrzałości produkcyjnej.

Kolejnym testem diagnostycznym jest szybkość, z jaką można przeprowadzić drugą i trzecią implementację dla określonej klasy organizacji klientów. Jeśli pierwsza implementacja w instytucji finansowej trwa sześć miesięcy, a druga i trzecia sześć tygodni, to dobry znak, że platforma skaluje się i gromadzi wiedzę na temat danej dziedziny. Jeśli każda implementacja trwa sześć miesięcy, niezależnie od liczby wdrożeń, oznacza to, że nie następuje realna skalowalność.

Długoterminowe konsekwencje dla struktury branży AI

Przejście od modeli zależnych od FDE do modeli uwzględniających kontekst ma szerokie implikacje dla strukturalnego rozwoju branży AI.

Dostawcy platform będą się silniej wyróżniać, wykorzystując swoją zdolność do kodyfikowania głębokiej inteligencji kontekstowej dla konkretnych dziedzin lub branż. Dostawca z autentyczną wiedzą specjalistyczną w dziedzinie usług finansowych i umiejętnością kodyfikowania tej wiedzy w swoich ontologiach, modelach semantycznych i strukturach zarządzania, będzie miał znaczącą przewagę konkurencyjną nad dostawcami stosującymi podejście ogólne.

To z kolei oznacza, że ​​wyspecjalizowane platformy pionowe prawdopodobnie będą miały lepsze wyniki niż ogólne platformy poziome. Specjalistyczny dostawca usług finansowych rozumie, że wymagania dotyczące zgodności są specyficzne dla danej dziedziny, że metody modelowania ryzyka różnią się, a klasyfikacja klientów jest zgodna ze standardami branżowymi. Dostawca usług ogólnych z szeroką bazą klientów musiałby uogólnić te specyfiki, co prowadziłoby do suboptymalnych rezultatów.

Oznacza to również, że branża AI przechodzi swoistą konsolidację, w której dogłębna wiedza specjalistyczna staje się obronionym wyróżnikiem. Startupy zajmujące niszową pozycję w określonych branżach mogą przewyższyć platformy o szerszym zasięgu, po prostu dlatego, że są bardziej wyspecjalizowane.

Oznacza to, że branża rozwija swego rodzaju dwupoziomową strukturę, w której dostawcy warstwy infrastruktury (zapewniający podstawowe możliwości) i dostawcy warstwy specyficznej dla danej dziedziny (kodyfikujący wiedzę specjalistyczną w danej dziedzinie) współistnieją i wzajemnie się uzupełniają. Organizacja może zdecydować się na model bazowy dostawcy A, podczas gdy wiedza specjalistyczna dla danej dziedziny jest kodyfikowana przez dostawcę B.

Punkt zwrotny w IT: od FDE do platform kontekstowych

Przejście od inżynierów wdrażanych w przyszłości do platform uwzględniających kontekst to nie tylko ewolucja technologiczna, ale fundamentalna transformacja sposobu, w jaki przedsiębiorstwa konceptualizują i budują swoją infrastrukturę IT. Zmiana ta jest napędzana przez względy ekonomiczne (skalowalność platform kontra ludzie), technologiczne (zdolność nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji do rozumienia kontekstu) oraz strategiczne (długoterminowy zwrot z inwestycji w inteligencję platformy kontra dostosowywanie zorientowane na projekt).

Dla liderów biznesu oznacza to konieczność zmiany sposobu oceny platform AI. Nie wystarczy już pytanie: „Czy ta platforma może rozwiązać nasz konkretny problem?”. Właściwe pytanie brzmi: „Czy ta platforma jest skalowalna, a jeśli nie, to dlaczego?”. Odpowiedzi na te pytania będą kształtować strategiczne decyzje inwestycyjne na lata.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych