Чи загрожує зникнення експертам зі штучного інтелекту? Чому інтелектуальні платформи штучного інтелекту зараз замінюють людський міст.

Трансформація архітектури корпоративного штучного інтелекту: від парадигми підбору персоналу до інтелектуальної інтеграції контексту

Протягом тривалого часу впровадження штучного інтелекту в бізнес-середовищі було синонімом індивідуальних, трудомістких проектів. Коли складне програмне забезпечення стикалося з ще складнішою бізнес-реальністю, перевіреним рішенням було: більше людської експертизи. У цій вирішальній ролі досягли успіху так звані «інженери, що працюють уперед» – високоспеціалізовані гібриди розробника, консультанта та менеджера продукту, які діяли як гнучкий місток між жорсткою технологією та унікальними вимогами кожного клієнта. Вони перекладали, адаптували та створювали складні індивідуальні рішення там, де стандартні продукти зазнавали невдачі. Ця модель була золотим стандартом і забезпечила реалізацію новаторських проектів цифровізації.

Але ця парадигма, заснована на людському посередництві, досягає своїх фундаментальних меж. Завдяки експоненціальному розвитку технологій штучного інтелекту з'являється нове покоління платформ, яке фундаментально змінює правила гри. Замість того, щоб покладатися на ручний переклад дорогими спеціалістами, ці інтелектуальні системи мають здатність безпосередньо інтерпретувати та інтегрувати бізнес-контекст — від структур даних та бізнес-процесів до правил управління. Цей зсув знаменує собою поворотний момент і кидає виклик не лише ролі людини-інтегратора, але й усталеним бізнес-моделям та інвестиційним стратегіям.

У цій статті аналізується ця глибока трансформація від залежної від людини до платформоцентричної архітектури штучного інтелекту. Вона висвітлює структурні недоліки ручного підходу в епоху масштабованості та демонструє, як контекстно-залежні платформи, завдяки машинозчитуваній семантиці та автоматизованим циклам навчання, створюють чудові економічні та операційні переваги. Це зсув, який переосмислює те, як бізнес створюватиме цінність, зростатиме та залишатиметься конкурентоспроможним у все більш автоматизованому світі.

Чому інтелектуальні платформи переосмислюють роль окремого системного інтегратора

Класичною реакцією на опір у впровадженні корпоративних проектів штучного інтелекту було наймання більшої кількості персоналу. Інженери, що спеціалізуються на розробці вперед (Forward Deployed Engineers), протягом тривалого часу заповнювали цю прогалину, виступаючи гнучким містом між технологіями та реальними бізнес-додатками. Вони перетворювали технічну складність на індивідуальні рішення та робили функціональними системи, які спочатку не призначалися для спільної роботи. Протягом тривалого часу цей підхід був стандартною моделлю для впровадження проектів цифровізації в масштабах усього підприємства. Але оскільки штучний інтелект розвивається в геометричній прогресії, зростають і фундаментальні вимоги бізнесу. Здатність сучасних платформ штучного інтелекту безпосередньо інтерпретувати бізнес-контекст, не покладаючись на значну ручну інтеграцію, знаменує собою поворотний момент у тому, як організації будують та масштабують свою ІТ-інфраструктуру.

Цей розвиток подій не лише ставить під сумнів бізнес-моделі системних інтеграторів, але й порушує глибші питання щодо економічної ефективності ручного налаштування, масштабованості процесів навчання та довгострокової окупності інвестицій. Ключові технологічні трансформації, що зараз відбуваються в ландшафті корпоративного штучного інтелекту, вказують на те, що організаціям необхідно переосмислити свої стратегії щодо людських ресурсів, архітектурних рішень та бізнес-моделей.

Підходить для цього:

• Інженери, що виходять на передові позиції, та штучний інтелект: зміна ролі від ручного налаштування до стратегічного консалтингу

Обсяг функцій та операційна реальність системно-інтеграційного підходу

Інженер, що працює на випередження, – це, по суті, гібрид інженера, консультанта та експерта з продукту, місія якого полягає в тому, щоб безпосередньо зануритися в середовище клієнта та надавати високоіндивідуалізовані рішення, які стандартні команди розробників продуктів часто не можуть охопити. Ця роль відрізняється від ролі традиційного розробника програмного забезпечення чи системного адміністратора, а радше являє собою спеціалізовану функціональну категорію, яка процвітає в середовищах з високою складністю та специфічними вимогами.

Типові обов'язки інженера з розгортання вперед охоплюють кілька вимірів корпоративної інтеграції. Він тісно співпрацює з командами клієнтів, щоб зрозуміти їхні бізнес-процеси, робочі процеси та інституційні особливості. Ця робота виходить за рамки поверхневого вивчення документації та вимагає глибоких, неявних знань про те, як люди фактично працюють в організаційних структурах. Інженер з розгортання вперед розробляє індивідуальні інтеграції, канали передачі даних та інфраструктурні рішення, спеціально адаптовані до кожної організації клієнта. Ця діяльність виходить далеко за рамки попередньо визначених конфігурацій і часто вимагає інноваційних підходів до проблем, які раніше не зустрічалися в такій самій формі.

Основна увага приділяється наданню конкретних можливостей для однієї організації або навіть одного відділу, а не розробці узагальнюючих рішень, які можна легко перенести на інших клієнтів. Це призводить до високо персоналізованого підходу, де кожне впровадження має свої унікальні характеристики. По суті, інженери, що працюють безпосередньо з клієнтами, виступають посередниками між командою розробників продукту та фактичною реальністю клієнта. Ця посередницька роль виявилася особливо цінною в критичних сферах, де інтеграція є складною, кожне розгортання унікальне, а вартість збою може бути значною.

Зростання принципу ручної інтеграції на ранніх етапах розвитку бізнес-ландшафту штучного інтелекту

Щоб зрозуміти, чому модель «Forward Deployed Engineer» стала центральним елементом на ранніх стадіях розвитку корпоративного штучного інтелекту, необхідно враховувати технологічний ландшафт на цих початкових етапах. На ранніх стадіях розробки корпоративного штучного інтелекту доступним продуктам часто бракувало гнучкості та адаптивності до різноманітності існуючих корпоративних середовищ. Доступні системи часто були негнучкими, орієнтованими на конкретні випадки використання та нездатними ефективно впоратися з неоднорідністю реальних корпоративних ландшафтів.

Інженери, що спеціалізуються на розробці програмного забезпечення, допомагали організаціям подолати ці обмеження, адаптуючи програмне забезпечення до кожного окремого розгортання. Ця підтримка була особливо цінною в ситуаціях, коли системам потрібно було взаємодіяти зі застарілими сховищами даних, ручними процесами, що розвивалися протягом десятиліть, або середовищами з вимогами до дотримання нормативних вимог. Досвід цих інженерів був незамінним, коли йшлося про поєднання сучасних систем штучного інтелекту зі старими технологічними рівнями, які часто розроблялися з абсолютно іншими парадигмами.

Інженери, що надаються безпосередньо, стали природною стратегією вирішення проблем у сценаріях, коли продукти потребували значної кастомізації. Дані клієнтів часто були фрагментовані та розпорошені по кількох застарілих системах, які ніколи не були розроблені для сучасної інтеграції даних. Складні конвеєри даних доводилося проектувати та впроваджувати вручну, оскільки бракувало автоматизованих рішень для специфічних особливостей кожної системи клієнта. Реалізація комерційної цінності вимагала глибокого контекстуального розуміння організації клієнта, її ринків, конкурентів та її стратегічних цілей.

Протягом тривалого періоду цей підхід виявився дуже успішним, особливо в той час, коли впровадження проводилися рідко, а обсяги бізнесу на один клієнтський контракт були величезними. Великі фінансові установи платили мільйони за індивідуальні рішення, які відповідали їхнім унікальним операційним вимогам. Промислові гіганти, яким потрібно було захистити власні виробничі процеси, були готові зробити значні інвестиції в індивідуальні інтеграційні рішення. У цьому контексті найм інженерів, що працюють у різних регіонах, був не тільки розумним, але й часто обов'язковим для успішних корпоративних угод.

Структурні обмеження принципу ручної інтеграції в епоху вимог масштабованості

Однак бізнес-ландшафт щодо корпоративного штучного інтелекту докорінно змінився. Сучасні платформи штучного інтелекту починають безпосередньо аналізувати та розуміти контекст, фіксуючи значення, структуру та зв'язки в наборах даних без такого ж рівня ручного перекладу. У цьому новому технологічному середовищі модель доставки, що базується на FDE, стикається з фундаментальними проблемами, які неможливо вирішити просто шляхом покращення набору чи навчання персоналу.

Перша критична межа полягає в тому, що мінливість даних і складність моделі перевищують рівень інтеграції людини, який залишається масштабованим. Інженери, що працюють на випередження, вражаюче ефективні, коли мінливість існує в робочих процесах, тобто коли відмінності між різними клієнтами полягають переважно в тому, як люди організовують свою роботу. Однак системи штучного інтелекту вводять мінливість на кількох рівнях, яка виходить далеко за межі відмінностей в організаційних процесах. Існує мінливість у самих необроблених даних, у статистичних властивостях цих даних, у рівнях значення різних елементів даних, у частоті оновлень даних, а також у якості та узгодженості цих даних з часом. Існує мінливість у моделях, що використовуються для обробки цих даних, у гіперпараметрах цих моделей, у вимогах до точності моделі та в критеріях оцінки продуктивності моделі.

Вимоги управління вводять свій власний рівень варіативності. Різні юрисдикції мають різні закони про захист даних. Різні галузі мають різні вимоги до дотримання вимог. Окремі організації мають власні внутрішні структури управління, які обмежують довіру до автоматизованих систем прийняття рішень. Управління цією складністю виключно шляхом інтеграції з людиною не є масштабованим. Автоматизовані, контекстно-залежні шари даних і моделей необхідні, щоб йти в ногу з цією складністю.

Друга критична межа полягає в динаміці циклу навчання, що виникає між автоматизованою та ручною передачею знань. Системи штучного інтелекту вдосконалюються завдяки безперервним циклам зворотного зв'язку. Чим швидше ці системи можуть збирати зворотний зв'язок, перенавчати моделі та впроваджувати переглянутий варіант у виробництво, тим швидше вони сходяться до реальної бізнес-цінності. Коли між системою продукту та контекстом клієнта знаходяться людські посередники, ці цикли зворотного зв'язку значно сповільнюються. Автоматизовані канали навчання дозволяють продуктам розвиватися швидше та прогресувати з більшою точністю. Телеметрію з системи продукту можна постійно поєднувати з контекстною інформацією, специфічною для клієнта, для отримання аналітичних даних, які покращують весь портфель продуктів.

У ручній моделі FDE зворотний зв'язок часто є епізодичним та анекдотичним. Інженер, що працює вперед, повідомляє після кількох місяців роботи на об'єкті, що клієнти стикаються з проблемою X у рішенні, що призводить до спеціального коригування. Ця інформація не фіксується систематично, не об'єднується з проблемами інших клієнтів і не канонізується в процесі розробки продукту. Цикл навчання є фрагментованим, неоптимальним і не може систематично спрямовувати команду розробників продукту до кращих рішень у сфері проектування.

Третя критична межа полягає в розмиванні меж продукту, що виникає, коли інженери глибоко занурені в кожне розгортання клієнта. Основною характеристикою справжнього продукту є його повторюваність. Продукт може бути розгорнутий для різних клієнтів, і кожне впровадження не потребує повної переробки з нуля. Коли інженери, що розгортаються вперед, вбудовуються в кожне розгортання клієнта, вони ризикують зробити кожне розгортання одноразовою, унікальною збіркою, що вимагає унікальних дизайнів та власних рішень. Це принципово руйнівно для платформи штучного інтелекту, яка призначена для навчання та узагальнення з агрегованого контексту в кількох організаціях. Якщо кожне розгортання є повністю унікальним, не існує канонічного шляху для розгортань, які б підкріплювали одне одного.

Технологічний поворотний момент: контекстно-залежні платформи як нова основа

Нове покоління корпоративних платформ штучного інтелекту впроваджує фундаментальний архітектурний зсув, вбудовуючи контекстуальні міркування безпосередньо в ядро ​​архітектури системи. Це досягається за допомогою різних технологічних механізмів, включаючи онтології, семантичні шари та адаптивні конектори, які дозволяють системам автоматично адаптуватися до будь-якого середовища без необхідності значного втручання людини.

Перша фундаментальна відмінність полягає в тому, що контекст стає машинозчитуваним на цих сучасних платформах. Старіші системи фіксували контекст у розробників концепцій: люди розуміли бізнес-процеси клієнта, а потім неформально зберігали це розуміння у своїй свідомості або записували його в неструктурованій документації. Нові платформи фіксують значення на кожному рівні та відображають його в різних системах, дозволяючи системам штучного інтелекту осмислено інтерпретувати дані. Семантичний рівень, наприклад, може фіксувати зв'язок між різними елементами даних клієнтів: що «номер клієнта» в системі A є еквівалентом «ідентифікатора клієнта» в системі B, що обидва позначають одні й ті ж бізнес-сутності, і що транзакції, записані в системі A, повинні бути перевірені в системі B.

Другий фундаментальний зсув полягає в тому, що налаштування переходить від людей до систем. У старій моделі налаштування було ручною діяльністю: інженер переглядав код клієнта, розумів застарілі інтерфейси, а потім писав новий код, щоб поєднати два світи. У контекстно-залежних системах налаштування досягається за допомогою конфігурації та машинного навчання, а не ручного кодування. Система могла б автоматично розпізнавати різні джерела даних, розуміти їхню структуру та формулювати відповідні перетворення, і все це без необхідності взаємодії інженера з кодом клієнта.

Третій фундаментальний зсув полягає в безперервності процесів навчання. У моделі FDE кожне розгортання було перезавантаженням. Знання, які інженер збирав протягом місяців на місці у клієнта А, не можна було систематично застосовувати до розгортання у клієнта Б. У контекстно-орієнтованій моделі знання накопичуються. Якщо платформа розгорнута у ста клієнтів, знання, отримані з цих дев'яноста дев'яти попередніх розгортань, служать контекстом для сотого розгортання.

Четвертий фундаментальний зсув полягає в масштабованості процесів управління. У ручній моделі менеджер з управління мав забезпечувати дотримання політик шляхом прямого аудиту. В автоматизованій моделі метадані та походження даних вбудовані в саму платформу, що дозволяє алгоритмічно виконувати вимоги управління, тоді як система масштабується автоматично.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Економічна трансформація: від залежності від окремих осіб до ефективності платформ

Бізнес-модель організацій, що покладаються на інженерів, що працюють безпосередньо з компанією, принципово відрізняється від бізнес-моделі організацій, що використовують контекстно-залежні платформи. Ця економічна динаміка пояснює, чому технологічні зміни супроводжуються таким економічним тиском.

У моделі, залежній від FDE, кожна година, яку інженер витрачає на інтеграцію клієнта, являє собою альтернативну вартість, яка не переноситься на інших клієнтів. Інженер проводить шістнадцять тижнів з Клієнтом А, вивчаючи його системи, процеси та вимоги до управління. Ці шістнадцять тижнів навчання практично зникають після розгортання. Коли цей інженер потім переходить до Клієнта Б, йому доводиться починати весь процес навчання з нуля. Хоча деякі знання можуть переноситися (методи інтеграції застарілих систем, загальні передові практики), основна частина контекстно-залежних знань втрачається.

Крім того, кожна налаштування, яку пише інженер, стає довгостроковим зобов'язанням для організації. Якщо Клієнт А отримує спеціалізований сценарій інтеграції, який працює лише на його конкретній версії бази даних, цей сценарій потребуватиме обслуговування протягом багатьох років. Коли версія бази даних оновлюється, коли змінюються бізнес-процеси, коли потрібні нові точки інтеграції, сценарій необхідно адаптувати знову. Це обслуговування є фіксованими витратами, які накопичуються з кожним додатковим клієнтом. Сто клієнтів, кожен зі сотнею спеціалізованих сценаріїв, створюють тягар технічного боргу, який зростає експоненціально.

Крім того, залежність від інженерів, що працюють безпосередньо з клієнтами, сигналізує ринку та клієнтам, що продукт ще не повністю завершений. Справжній продукт повинен бути придатним для розгортання з мінімальним налаштуванням. Коли організація повідомляє клієнтам, що повне розгортання її рішення на основі штучного інтелекту вимагає тримісячних зобов'язань від висококваліфікованого інженера, вона надсилає сигнал: це насправді не продукт, а радше підхід, що базується на наданні послуг. Це обмежує кількість клієнтів, до яких може масштабуватися організація. Типова організація з десятьма висококваліфікованими інженерами, що працюють безпосередньо з клієнтами, може обслуговувати від двадцяти до сорока клієнтів (залежно від складності завдань). Це являє собою значно обмежений потенціал масштабування для зростання.

З іншого боку, контекстно-залежні платформи генерують економію за рахунок масштабу. Початкове впровадження онтології фінансових послуг вимагає значних інвестицій в архітектурні рішення, семантичне моделювання та технологічну інфраструктуру. Однак таке початкове впровадження робить наступні впровадження експоненціально швидшими та економічно ефективнішими. Другий фінансовий клієнт може використовувати існуючу семантичну модель, адаптуючи її лише до своїх конкретних потреб та заощаджуючи місяці часу на розробку. Сотий клієнт отримує вигоду від дев'яноста дев'яти років навчання, вбудованого в платформу.

Така економія від масштабу дозволяє організації з такою ж кількістю співробітників обслуговувати сотні або тисячі клієнтів. Економічна перевага є суттєвою. Організація, яка інвестує мільйони в розробку контекстно-залежної платформи, може розподілити цю інвестиційну вартість на експоненціально більший сегмент клієнтів.

Архітектура тканини знань: технологічна реалізація

Щоб зрозуміти, як цей архітектурний зсув реалізується на практиці, корисно розглянути конкретний технологічний приклад. Архітектура Knowledge Fabric, реалізована в сучасних корпоративних платформах штучного інтелекту, стає парадигматичним прикладом цього зсуву.

Тканина знань поєднує джерела даних, бізнес-таксономії та операційні метадані в єдиний граф значень. Така структура графа дозволяє моделям ШІ, агентам і системам прийняття рішень думати про сам бізнес. Модель ШІ, яка раніше не знала, що означає «група клієнтів» або як вона пов'язана з «типом клієнта», тепер може отримувати ці поняття безпосередньо з графа знань. Система прийняття рішень, яка не знала, як пов'язані різні бізнес-одиниці, тепер може зчитувати ці структури з тканини знань.

Конкретна заміна діяльності FDE функціональністю структури знань приймає різні форми. Розгорнутий інженер перетворював робочі процеси клієнтів на виконувані системи. Еквівалент структури знань кодував би семантику предметної області в онтології, формальні представлення концепцій та їх зв'язків, які можна обробляти машиною. Інженер нормалізував би дані в різних системах, записуючи перетворення для узгодження різних форматів даних. Еквівалент структури знань використовував би адаптивні схеми та шари метаданих, які автоматично виявляють відмінності у форматі даних та пропонують відповідні перетворення.

Інженер інтегрував користувацькі конвеєри, обмінюючись точками з'єднання між системами. Тканина знань використовувала б уніфіковані конектори даних та API, які є узагальненими конекторами, що працюють у багатьох системах. Інженер вручну керував би управлінням, перевіряючи, чи певні елементи даних не потрапили в чужі руки, чи забезпечено контроль доступу та чи можна відстежувати походження даних. Тканина знань автоматизувала б забезпечення походження та забезпечення політики, вбудовуючи ці вимоги безпосередньо в архітектуру потоку даних.

Ця технологічна трансформація не є тривіальною. Вона вимагає значних інвестицій в архітектуру, семантику та інфраструктуру. Але як тільки ці інвестиції здійснюються, економія від масштабу стає очевидною.

Наслідки для організацій та їхніх стратегічних рішень

Для бізнес-лідерів, які оцінюють платформи штучного інтелекту, перехід від моделей, залежних від FDE, до моделей, що враховують контекст, порушує кілька стратегічних питань, які необхідно ретельно розглянути.

Перше питання полягає в тому, чи досліджувана платформа вже генерує реальну економію від масштабу, чи вона все ще застрягла на етапі проекту. Простий діагностичний тест: якщо платформа стверджує, що кожне впровадження клієнтом вимагає прямого розгортання інженера, то платформа насправді не перейшла на масштабований продукт. Це може бути чудовий продукт, який відповідає вузькоспеціалізованим вимогам, але він не є масштабованим продуктом.

Друге питання полягає в тому, чи справді інвестиції компанії в технології штучного інтелекту призводять до створення багаторазової основи, чи кожна інвестиція залишається ізольованою. Якщо компанія інвестує в розробку конкретного застосунку штучного інтелекту для клієнта А, і ці інвестиції не сприяють впровадженню для клієнта Б, тоді компанія інвестувала в ізольовані системи. Контекстно-залежні платформи повинні забезпечувати повторне використання інвестицій в онтологічні структури, семантичні моделі та структури управління для кожного нового клієнта.

Третє питання полягає в тому, які таланти знадобляться організації в майбутньому. Потреба в інженерах, що працюють у далеких умовах, не зникне повністю, але характер необхідної роботи кардинально зміниться. Замість інженерів, які місяцями пишуть код на місці, організаціям знадобиться більше архітекторів, здатних розробляти абстрактні семантичні моделі, узагальнювати контекстуальні конструкції та створювати онтологічні структури, що дозволяють повторне використання іншими інженерами. Акцент зміщується з індивідуального вирішення проблем на систематичне структурування знань.

Управління та дотримання вимог у новій архітектурі

Поширеним запереченням проти переходу від управління, орієнтованого на людей, до управління, орієнтованого на платформу, є те, що вимоги до управління цьому перешкоджають. Компанії в регульованих галузях стверджують, що все використання даних має бути аудитованим та перевіреним, і що для прийняття управлінських рішень необхідний людський досвід. Це зрозуміле заперечення, але воно часто неправильно розуміє механізми, за допомогою яких контекстно-орієнтовані платформи реалізують управління.

У традиційному підході управління забезпечується шляхом перевірки людиною. Спеціаліст із захисту даних вручну перевіряє, чи певні категорії даних не використовуються для певних цілей. Менеджер із відповідності перевіряє, чи доступ до даних є узгодженим у журналах аудиту. Це займає багато часу, схильне до помилок і погано масштабується.

На контекстно-залежній платформі управління автоматизовано. Метадані, що описують класифікацію елементів даних, вбудовані в платформу. Керівні принципи, що описують, які категорії даних можна використовувати для яких цілей, закодовані як виконувані правила. Потім система може автоматично перевіряти, перед виконанням операції ШІ, чи підпадає ця операція під рамки управління. Якщо ні, система блокує операцію або запитує схвалення перед її виконанням.

Ця автоматизована модель управління не тільки ефективніша, але й насправді суворіша, ніж ручне управління. Людина-рецензент може помилитися через втому або недогляд. Автоматизована система виконує ту саму перевірку ідентично десятки тисяч разів. Це означає, що контекстно-залежні платформи можуть фактично забезпечити кращі результати управління, ніж підходи, засновані на інженерах, що розгортаються безпосередньо, або інших ручних процесах.

Для регульованих галузей це означає, що перехід на контекстно-залежні платформи не є регресом у якості управління, а радше покращенням. Аудитори повинні мати можливість бачити повні, незмінні сліди кожної операції ШІ, включаючи інформацію про те, які дані використовувалися, які моделі застосовувалися та які правила управління переглядалися. Це справді сильніша аудиторська позиція, ніж покладатися на ручну перевірку людиною.

Наслідки для різних сегментів клієнтів

Хоча загальний перехід від FDE-залежних до контекстно-орієнтованих моделей є неминучим, він проявляється по-різному в різних сегментах клієнтів.

Для організацій середнього бізнесу цей зсув є трансформаційним. Історично склалося так, що ці організації часто не могли дозволити собі витрати на інженерів, що були залучені безпосередньо до роботи, що фактично виключало їх з корпоративних рішень на основі штучного інтелекту. Контекстно-залежні платформи, які є масштабованими та потребують мінімального налаштування, відкривають ці ринки. Постачальник фінансових послуг середнього бізнесу тепер може отримати доступ до платформи, яка вже розуміє, як працюють фінансові послуги, без необхідності витрачати мільйони на налаштування.

Для великих корпоративних клієнтів цей перехід не означає меншої трансформації. Велика організація все ще може дозволити собі витрати на значну присутність у FDE. Але така організація тепер може вибирати, чи інвестувати в цей напрямок, чи натомість перейти на контекстно-залежну платформу та зосередити свою внутрішню експертизу на моніторингу, валідації та постійному вдосконаленні платформи, а не на виснажливому написанні власного коду.

Для системних інтеграторів та консалтингових фірм цей зсув означає фундаментальну трансформацію їхніх бізнес-моделей. Компанії, які традиційно створювали цінність шляхом ручного налаштування та інтеграції, виявлять, що це джерело цінності зникає. Це не обов'язково фатально, а радше вимагає перепозиціонування. Консалтингові фірми можуть змінити свою роль з «впроваджувача, який пише код» на «стратегічного радника, який керує трансформацією бізнесу». Вони можуть керувати перенесенням у існуючі організаційні процеси, навчати команди ефективно використовувати нові системи та проводити проектування бізнес-процесів для створення цінності від нових технологічних можливостей.

Вимірювання зрілості платформи та якості впровадження

Коли організації обирають між різними платформами штучного інтелекту, стає дедалі важливішим оцінити зрілість та справжню масштабованість цих платформ. Сама по собі наявність інженерів, що працюють безпосередньо з компанією, не є негативним сигналом (великим організаціям можуть тимчасово знадобитися спеціалізовані інженери), але вона повинна викликати питання. Правильне діагностичне питання не «Чи потрібні цій платформі інженери, що працюють безпосередньо з компанією?», а «Чому вони потрібні цій платформі?».

Зрозуміло, якщо платформа вимагає FDE (функціональної інтеграції даних), оскільки організації-клієнти мають вимоги, які повністю виходять за межі сфери застосування платформи. Однак, якщо платформа вимагає FDE, оскільки їй бракує контекстної обізнаності, вона не може досягти адаптивності через конфігурацію та не може впоратися з неоднорідністю, це сигналізує про те, що платформа ще не досягла зрілості у виробничому середовищі.

Ще один діагностичний тест – це те, як швидко можна здійснити друге та третє впровадження для певного класу організацій-клієнтів. Якщо перше впровадження у фінансовій установі займає шість місяців, а друге та третє – шість тижнів, це є гарною ознакою того, що платформа масштабується та накопичує знання про цю область. Якщо кожне впровадження займає шість місяців, незалежно від номера впровадження, це сигналізує про те, що реального масштабування не відбувається.

Довгострокові наслідки для структури індустрії штучного інтелекту

Перехід від FDE-залежних до контекстно-орієнтованих моделей має широкі наслідки для структурного розвитку індустрії штучного інтелекту.

Постачальники платформ будуть сильніше диференціювати себе завдяки своїй здатності кодифікувати глибокий контекстний аналіз для конкретних областей або галузей. Постачальник зі справжнім досвідом у сферах фінансових послуг та здатністю кодифікувати цей досвід у свої онтології, семантичні моделі та структури управління матиме значну конкурентну перевагу над постачальниками з універсальними підходами.

Це, у свою чергу, означає, що спеціалізовані вертикальні платформи, ймовірно, перевершать загальні горизонтальні платформи. Спеціалізований постачальник фінансових послуг може розуміти, що вимоги до відповідності є специфічними для кожної галузі, що методи моделювання ризиків різняться, а класифікація клієнтів відповідає галузевим стандартам. Загальний постачальник із широкою клієнтською базою повинен був би узагальнювати ці особливості, що призвело б до неоптимальних результатів.

Це також означає, що індустрія штучного інтелекту переживає своєрідну консолідацію, де глибока експертиза в предметній області стає виправданою відмінністю. Стартапи з нішевими позиціями в певних галузях можуть перевершити більш широко релевантні платформи просто тому, що вони глибше спеціалізовані.

Це також означає, що галузь розвиває своєрідну дворівневу структуру, де постачальники інфраструктурного рівня (які надають базові можливості) та постачальники предметно-специфічного рівня (які кодифікують предметну експертизу) співіснують та доповнюють один одного. Організація може вирішити будувати на базовій моделі від постачальника A, тоді як предметно-специфічний інтелект кодифікується постачальником B.

Поворотний момент в ІТ: від вільних платформ до контекстно-залежних платформ

Перехід від інженерів, орієнтованих на випередження, до контекстно-орієнтованих платформ – це не просто технологічна еволюція, а фундаментальна трансформація того, як корпоративні організації концептуалізують та будують свою ІТ-інфраструктуру. Цей зсув зумовлений економічними імперативами (масштабованість платформ проти людей), технологічними імперативами (здатність сучасних систем штучного інтелекту розуміти контекст) та стратегічними імперативами (довгострокова окупність інвестицій у платформний інтелект проти проектно-орієнтованого налаштування).

Для бізнес-лідерів це означає, що спосіб оцінки платформ штучного інтелекту має змінитися. Більше не достатньо запитувати: «Чи може ця платформа вирішити нашу конкретну проблему?». Правильне питання: «Чи може ця платформа масштабуватися, і якщо ні, то чому?». Відповіді на ці питання формуватимуть стратегічні інвестиційні рішення на довгі роки.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації