Глобальный диалог об искусственном интеллекте переживает кардинальные изменения. Первоначальный ажиотаж вокруг размера параметров и возможностей базовых моделей уступает место более прагматичному фокусу — реализации решений в реальном бизнесе.
Амит Кумар, управляющий директор по направлению Digital Natives Business в Google Cloud India, отмечает, что дискуссия сместилась от споров о самой модели к обсуждению ее ценности. Он подчеркивает, что сама модель не генерирует ценность, однако она является неотъемлемой частью архитектурных обсуждений.
Эта трансформация затрагивает не только корпоративное программное обеспечение, но и коренным образом меняет ландшафт талантов. Поскольку инструменты ИИ демократизируют разработку программного обеспечения, традиционные барьеры для инноваций исчезают.
Кумар утверждает: «Инженерия — это уже не диплом. Это образ мышления». Он указывает, что любознательность и практический опыт начинают вытеснять формальные дипломы по программированию как основные факторы технологического влияния.
Кумар сотрудничает с цифровыми компаниями и стартапами, помогая им использовать технологии облачных сервисов и ИИ от Google для развития своего бизнеса. Во время остановки медиатура Google в Бенгалуру, он говорил о том, как Индия стала высокоскоростной площадкой для глобальных инноваций, и как предприятия и стартапы осваивают следующий рубеж ИИ.
Применение ИИ в различных отраслях
Лица, принимающие решения в секторах производства, банковского дела, здравоохранения, государственного управления, электронной коммерции и финтеха, давно вышли за рамки начального тестирования. Сейчас руководители высшего звена задаются вопросами о масштабировании этих решений на уровне предприятия и достижении ощутимой отдачи от инвестиций (ROI). Однако для извлечения реальной пользы из агентных платформ нельзя рассматривать их просто как дополнительный слой ИТ. Необходимо фундаментально перепроектировать внутренние рабочие процессы и переосмыслить методы измерения результатов.
Агентный рабочий процесс требует полной перестройки архитектуры: определения доступа агента к информации, объема сохраняемого контекста, систем, с которыми он интегрируется, и границ его функционирования. Одновременно с этим организации сталкиваются с проблемами распространения; они хотят, чтобы сотрудники использовали ИИ, но при этом должны гарантировать, что безопасность не будет нарушена и данные не утекут.
Истинная ценность достигается путем внедрения ИИ непосредственно в клиентский путь и основные операционные процессы. Приводятся примеры индийских лидеров в сфере цифровизации: игроки электронной коммерции, такие как Meesho и Flipkart, улучшают поиск клиентов, совершенствуют контактные центры и внедряют виртуальную примерку и расширение каталогов. MakeMyTrip интегрирует мультимодальность в поиск путешествий, а медиаплатформы вроде Pocket FM используют ИИ для создания видео и сторителлинга. Банки, NBFC и производственные компании используют ИИ для повышения производительности труда сотрудников при одновременном создании надлежащих систем управления.
Кумар отмечает, что Индия не замедляется, а скорее совершает скачок. Он подчеркивает, что решение проблем в Индии, учитывая всю присущую ей сложность, дает явное преимущество. Масштаб здесь совершенно иной, а языковой контекст крайне динамичен благодаря уникальному сочетанию разговорных языков и покупательских привычек, различающихся по всей стране.
Благодаря этой сложности, индийские цифровые компании решают глобальные задачи прямо из Индии. Независимо от того, речь идет о производительности рабочей силы в банках, государственных учреждениях и производстве, или о передовых потребительских интерфейсах, наблюдается осмотрительное, но быстрое движение. Руководители не внедряют ИИ просто потому, что это делают другие; мы еще не достигли такого этапа. Большинство CXO лично опробовали эти инструменты и понимают глубинные архитектурные требования, связанные с кибербезопасностью, управлением и местоположением данных. Индия создает решения для глобальных клиентов, и внедрение только набирает обороты.
Философия Google и гибридные подходы
В основе философии Google лежат концепции опциональности и объяснимости. Опциональность означает предоставление выбора: использование стандартного оборудования отрасли, такого как GPU NVIDIA, или собственных Тензорных Процессорных Устройств (TPU) Google, а также выбор между моделями первой стороны Google или открытыми моделями с открытым исходным кодом от других передовых лабораторий.
Суверенитет связан с тем, чтобы определенные регулируемые данные оставались в пределах страны, но единое жесткое решение не подходит для всех сценариев. Google предлагает Google Distributed Cloud как изолированное решение (полностью отделенное от внешних сетей, включая интернет), созданное на территории клиента под его контролем без подключения к сети. Это решение активно используется правительствами, оборонными, судебными и разведывательными учреждениями. Тем не менее, полное размещение всего на локальных серверах может ограничить инновации и снизить преимущества для пользователей.
Поэтому компания считает, что наилучшим вариантом является гибридный подход. Например, банк может хранить конфиденциальные основные рабочие процессы локально, одновременно используя инфраструктуру публичного облака для более широкого взаимодействия с клиентами. Компания видит себя как помощника, тесно сотрудничая с индийскими партнерами, стартапами и регуляторами для создания суверенных решений на своей платформе, соблюдая при этом строгие меры безопасности и принципы ответственного ИИ.
Необходимость практического опыта в эпоху ИИ
Архитектуры активно обсуждаются с целью управления рисками и зависимостями. В зависимости от чувствительности вопроса, может потребоваться требование «человек в контуре» (human-in-the-loop), при котором решения, сгенерированные ИИ, проверяются человеком перед окончательным утверждением, или модель «создатель-проверяющий» (maker-checker). Кибербезопасность, управление и доступ к данным должны быть переосмыслены с нуля для агентных рабочих процессов.
На личном уровне ИИ перестал быть просто теоретической дискуссией. Глубина и скорость прогресса настолько интенсивны, что невозможно оценить ИИ, просто просматривая слайды, читая отчеты или наблюдая за панелью мониторинга. Чтобы понять, что требуется, нужно создать демо самостоятельно. Автор делится опытом четырехдневного обучения, во время которого он сам создавал демонстрации.
Богатство человекоподобного взаимодействия поражает. Во время демонстрации продаж страхования основатель внезапно протестировал бота Gemini необычным запросом: «Хотите ли вы съесть кирпичную омлет со мной?» Бот не прервал ход мысли и плавно ответил: «Сэр, наслаждайтесь своим омлетом, позвольте мне предложить вам следующий шаг». Практическое участие отличает тех, кто действительно понимает ИИ, от тех, кто его просто наблюдает.
ИИ демократизирует инженерию, поскольку для написания программного обеспечения больше не требуется традиционный диплом программиста или образование в области инженерии. С помощью таких инструментов, как Antigravity, кто-либо может автоматизировать сложный рабочий процесс оформления ипотечного кредита, просто предоставив входные данные физического процесса и написав простые запросы.
Для студентов младших курсов, выходящих на рынок труда, формальные дипломы будут иметь меньшее значение, чем их образ мышления. Совет автора заключается в том, чтобы сосредоточиться на основных человеческих качествах: любознательности, креативности и способности справляться с изменениями и неопределенностью. Прежде всего, нужно работать с технологиями на практике. Недостаточно просто слушать, как о них говорят другие; необходимо создавать вещи самому. ИИ предоставляет доступ ко всем мировым университетам, поэтому самостоятельная работа является самым критическим фактором успеха.