Несмотря на громкий ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта, внедрение ИИ в крупных организациях все еще находится на ранней стадии. Большинство команд имеют доступ к современным инструментам ИИ лишь в течение пары лет, поэтому зрелость проявляется скорее в виде «очагов превосходства», а не в виде стабильной корпоративной возможности. В регулируемых отраслях, таких как банковское дело, этот пробел становится более очевидным из-за того, что требования к безопасности, соответствию нормам и управлению являются не подлежащими обсуждению условиями.
Как отмечает руководитель BBD, Мэттью Барнард, в последнем выпуске программы Tech Unboxed с BBD, внедрение на уровне предприятия остается в зачаточном состоянии: «Я вижу некоторые очаги превосходства, но если взять среднее значение по всей организации, я думаю, что мы все еще очень рано на кривой. А поскольку в сфере ИИ происходят такие быстрые изменения, нет времени для достижения зрелости».
Лидеры также постоянно возвращаются к одному и тому же сложному вопросу — окупаемости инвестиций (ROI). Хотя все видят эксперименты, пилотные проекты и внутренние запуски, подобные Copilot, многие сталкиваются с трудностями в измерении бизнес-ценности таким образом, который выдержит проверку со стороны команд по рискам, финансового отдела и совета директоров. Барнард подчеркивает это общеотраслевое препятствие: «Я вижу, что у большинства наших клиентов все по-прежнему задают вопрос об ROI: 'Мы делаем эти вещи, мы учимся, но видим ли мы на данный момент какую-либо отдачу от инвестиций? Как нам это измерить?' Это большие нерешенные вопросы».
Определение подхода: покупка, разработка или усиление
Практический способ построения стратегии ИИ заключается в принятии решения о покупке, разработке или усилении: «Покупка» означает готовое программное обеспечение или программное обеспечение как услугу (SaaS), которое можно быстро внедрить. «Разработка» подразумевает индивидуальную инженерию и интеграцию, когда требуется что-то уникальное. «Усиление» — это гибридный подход, который встречается чаще всего: использование существующих платформ, пакетов и данных, с последующим добавлением интеграций или уровня абстракции для расширения того, чем вы уже владеете.
Для крупных предприятий подход «усиления» часто оказывается более эффективным, чем запуск огромной новой программы, поскольку уже существует обширный парк приложений с недоиспользованными лицензиями и частично внедренными инструментами. Фокус «усиления» направлен на оптимизацию существующих активов, повышение эффективности и удовлетворение новых требований без необходимости полной перестройки всего. Барнард объясняет во время обсуждения: «Часть усиления действительно включает ИИ... Это позволяет нам анализировать системы, анализировать требования и строить новые системы поверх существующих систем хорошо спроектированным способом».
Преодоление разрыва между демонстрацией за два дня и производством за три месяца
Распространенное заблуждение состоит в том, что ИИ автоматически делает создание программного обеспечения тривиальной задачей, поэтому покупка продуктов становится ненужной. ИИ способен ускорить отдельные этапы разработки, но он не устраняет весь комплекс работ: определение требований, архитектура, проверки безопасности, конвейеры развертывания, поддержка в производстве и операционные расходы. Наибольшее трение возникает, когда команды переходят от отличной демонстрации к системе, готовой к производству. Контроли и механизмы управления были разработаны для обеспечения безопасности, но многие политики еще не адаптировались к темпам изменений в области ИИ, создавая фрустрирующий разрыв между ожиданиями и фактической реализацией. Барнард фиксирует это распространенное напряжение в корпорациях в рамках выпуска: «Вот где сейчас накапливается разочарование в организациях: они видят демо — через два дня, бац, получили очень хороший демо. Хорошо, круто, теперь давайте переведем это в производство. Через три месяца они говорят: 'Почему это еще не в производстве?' Что ж, вопросы безопасности, архитектуры и затраты на запуск различных моделей для производственных сред до сих пор не были в полной мере решены».
Защита вашего основного конкурентного преимущества
Конкурентное преимущество также не проистекает только из самой модели. Даже при сближении возможностей моделей результаты различаются, потому что организации предоставляют различные данные, контекст, запросы, ограничения и рабочие процессы. Настоящие «драгоценности» — это не какой-то один фрагмент кода, а основное ценностное предложение: уникальный способ обслуживания клиентов и то, как это транслируется в бизнес-процессы и системы. Вы можете позволить ИИ помогать в исполнении, но не следует передавать владение этой ценностью на аутсорс. Как подчеркивает Барнард: «Как организация, вы должны владеть этим основным ценностным предложением, которое у вас есть, и тем, как ваши реальные конечные клиенты ожидают это увидеть. Для меня это больше похоже на интеллектуальную собственность и понимание процессов, а не обязательно на фрагмент кода».
Сдвиг в сторону поэтапных закупок, основанных на результатах
Для отделов закупок и руководства это смещает оценку от простого сравнения лицензий к мышлению, ориентированному на результаты: необходимо определить желаемое изменение, реализовать его небольшими шагами, измерить влияние и избегать долгосрочных обязательств на рынке, который может устареть уже через месяц. Когда его спросили, какой единственный совет он дал бы предприятию, собирающемуся подписать крупное соглашение, Барнард посоветовал в подкасте: «Не подписывайте на долгий срок. Все меняется так быстро. Попробуйте брать на себя обязательства в очень маленьких частях относительно того, чего вы достигаете, потому что то, на что вы подпишетесь сегодня, может устареть завтра или через месяц».
