Искусственный интеллект вот-вот заменит интерфейс. Бизнес-лидеры к этому не готовы.

Барис Гюльтекин, Снежинка

Представлено компанией Snowflake.

По мере того, как агенты ИИ становятся способными рассуждать в рамках различных систем и предпринимать действия, программное обеспечение эволюционирует от инструмента, используемого сотрудниками, к инструменту, понимающему намерения. Вместо навигации по разрозненным приложениям и панелям управления, единая система будет все чаще задавать вопрос: чего вы пытаетесь достичь?

Это звучит как прорыв в области пользовательского опыта. Так оно и есть. Но более важное последствие — организационное. Когда программное обеспечение перестает зависеть от людей в предоставлении контекста, компании больше не могут предполагать, что знания хранятся в головах сотрудников или скрыты в разрозненных приложениях. Сама компания должна стать машиночитаемой.

Победители в эпоху ИИ не просто внедрят более интеллектуальные модели. Они создадут основы данных, семантический контекст и системы управления, которые позволят машинам понимать, как работает бизнес, и уверенно действовать на основе этого понимания.

Контекст становится инфраструктурой

Долгие годы компании рассматривали контекст как человеческий фактор, наложенный поверх данных. Платформа данных хранила записи, затем инструмент бизнес-аналитики визуализировал их, а аналитик интерпретировал. И наконец, руководитель бизнеса принимал окончательное решение. Агенты же сводят эти слои воедино.

Когда руководитель спрашивает: «Почему в нашем корпоративном сегменте растет отток клиентов?», эффективному агенту необходимо знать гораздо больше, чем просто где хранятся данные о клиентах. Ему нужно понимать, как компания определяет отток, какие учетные записи относятся к корпоративному сегменту, являются ли данные об использовании продукта более надежными, чем данные опросов, какие события продления контрактов имеют значение, что зафиксировала команда продаж, что говорят заявки в службу поддержки и отличается ли ответ в зависимости от региона или линейки продуктов.

Вот почему семантика — определения, взаимосвязи, правила и предположения, придающие данным смысл, — перестает быть технической проблемой и становится вопросом, обсуждаемым на уровне руководства. Раньше семантический слой звучал как сантехническая инфраструктура для команд, работающих с данными. В агентной модели предприятия он становится общим языком между людьми и машинами.

Если каждый отдел будет обучать своего агента разной версии бизнеса, компании столкнутся с неточностями в масштабах всего предприятия. Выиграют те организации, которые создадут единую базу знаний о бизнесе: согласованные определения, регулируемый доступ, документированные рабочие процессы, четкая преемственность и достаточная гибкость для развития по мере изменения бизнеса. В таком мире контекст рассматривается как инфраструктура, а не просто как желательное дополнение.

От панелей мониторинга до принятия решений

Первая волна корпоративного ИИ в основном предоставила нам помощников и вторых пилотов, которые отвечают на вопросы. Полезно, но все еще ограничено. Вы задаете вопрос, получаете ответ, а затем возвращаетесь к работе по самостоятельному объединению систем.

Следующая эра ИИ будет другой. Агенты перестанут просто координировать ответы и начнут выполнять реальную работу. Руководителю отдела продаж, начинающему день, не нужно будет открывать CRM-систему, инструмент прогнозирования, панель управления поддержкой и ветку Slack, чтобы понять, что изменилось за ночь. Он просто спросит агента, что требует внимания. Агент определит, какие учетные записи находятся под угрозой, объяснит причины, обобщит недавние взаимодействия с клиентами, составит план дальнейших действий и, возможно, запустит следующий рабочий процесс.

Панель мониторинга исчезает не потому, что диаграммы становятся бесполезными. Она исчезает потому, что статическая отчетность становится слишком медленной для того, как должны работать предприятия. Центр тяжести смещается от «покажите мне, что произошло» к «помогите мне решить, что делать дальше».

Новая проблема управления: действующие агенты.

Пока ИИ в основном отвечает на вопросы, управление сводится к контролю над тем, к чему он имеет доступ. Это уже сложно. У сотрудников разные права доступа, конфиденциальные данные нуждаются в защите, а ответы должны быть отслеживаемыми до надежных источников. По мере того, как агенты начинают предпринимать действия, управление становится еще более важным.

Одно дело, когда оператор кратко излагает суть жалобы клиента. Совсем другое — когда он оформляет возврат средств, заказывает новые товары или отправляет электронное письмо клиенту. Именно здесь многие компании будут вынуждены выбирать между двумя несовершенными путями.

Один из путей — с самого начала жестко ограничить возможности агентов: определить источники данных, инструменты, рабочие процессы и действия, к которым они имеют доступ. Это проще в управлении и измерении. Однако это также может ограничить творческий потенциал сотрудников, которые лучше всего понимают свои рабочие процессы.

Другой путь — позволить командам свободно экспериментировать: связать агентов с инструментами и данными, которые они используют каждый день, и позволить новым вариантам применения возникать органично. Это может привести к более быстрому внедрению и неожиданным инновациям. Однако это также может создать реальные риски: устаревшие данные, ненадлежащий доступ, дублирование рабочих процессов, чрезмерные затраты или автоматизированные действия, которые никто до конца не понимает.

Правильный ответ — не максимальный контроль или максимальная свобода. Речь идёт о приоритете управляемой гибкости. Компаниям нужны архитектуры, в которых управление заложено с самого начала. Агент должен знать не только то, что он может читать, но и то, что он может делать, когда ему требуется одобрение, как проверяется его логика и как оценивается его производительность с течением времени. Другими словами, управление не может быть совещанием по обзору после пилотного запуска. Оно должно быть частью проектирования системы.

Граница между разработчиком и пользователем размывается.

Одно из наименее оценённых последствий внедрения агентного ИИ заключается в том, что он размоет грань между пользователями программного обеспечения и его создателями. Когда сотрудники могут описать рабочий процесс на естественном языке, а агент поможет его создать, разработка программного обеспечения перестанет быть прерогативой инженерных команд. Маркетолог может создать рабочий процесс анализа кампаний. Финансовый менеджер может автоматизировать объяснение отклонений. Руководитель отдела кадров может создать помощника по разработке политик. Менеджер службы поддержки может разработать процесс сортировки запросов.

Эти сотрудники становятся не программистами в традиционном смысле, а разработчиками. Это меняет модель привлечения талантов. Техническая грамотность будет иметь большее значение, потому что сотрудникам необходимо понимать, что возможно, что рискованно и как оценивать результаты, полученные с помощью ИИ. Способность к принятию решений становится важнейшим навыком.

Победителями станут те, кто умеет задавать более качественные вопросы, анализировать доказательства, совершенствовать рабочие процессы и сочетать экспертные знания с достаточным техническим пониманием, чтобы перейти от идеи к реализации.

Для руководителей предприятий это означает, что внедрение ИИ выходит за рамки простого развертывания ИТ-инфраструктуры и фактически представляет собой перестройку организации. Разрыв между пониманием и действием сократится, и компаниям потребуется переосмыслить, кто уполномочен создавать, утверждать и управлять рабочими процессами, обеспечивающими функционирование бизнеса.

Экономика программного обеспечения тоже изменится.

Переход от интерфейсов к агентам также изменит подход компаний к покупке и оценке программного обеспечения, а также изменит ценообразование на него. Лицензирование за рабочее место уступает место моделям потребления, где стоимость отражает фактическое использование. Для большинства организаций это более выгодное предложение. Вы платите за полученную выгоду, а не за лицензии, которые могут простаивать.

Но это также меняет подход к подотчетности. Когда затраты фиксированы на одно рабочее место, обсуждение бюджета происходит раз в год. Когда затраты растут в зависимости от использования, требуется постоянный контроль. Без понимания того, как используются агенты и что они производят, затраты могут быстро расти.

Решение заключается в том, чтобы с самого начала внедрить измерение результатов, связав использование ИИ с бизнес-результатами, будь то заключенные сделки, решенные задачи или сокращение времени выполнения. Компании, которые добьются успеха, будут рассматривать управление затратами с помощью ИИ как часть операционного совершенства, а не как оптимизацию закупок. Вопрос должен звучать не так: «Сколько токенов мы использовали?», а так: «Какой бизнес-результат принес этот интеллектуальный подход?»

Ваши клиенты могут перестать использовать ваш интерфейс.

Хотя внутренние аспекты работы агентов имеют большое значение, внешние могут быть еще более значительными. Сегодня компании уделяют огромное внимание пользовательскому опыту внутри своих приложений: главной странице, навигации, процессу оформления заказа, панели управления, экрану мобильного устройства. Эти аспекты по-прежнему будут иметь значение. Но все чаще клиенты могут взаимодействовать с компаниями через своих собственных агентов, а не напрямую через приложение или веб-сайт компании.

Если агент по закупкам сравнивает поставщиков, турагент бронирует поездку или финансовый агент оценивает продукты, клиент может никогда не увидеть интерфейс, над совершенствованием которого компания работала годами. Агента будет меньше интересовать визуальный дизайн и больше — доступность, структурированность, достоверность и машиночитаемость данных, политик, ценообразования, складских запасов, документации и систем обработки транзакций компании.

Это означает, что конкурентная среда меняется. Бренд компании может по-прежнему быть эмоциональным, но ее операционный интерфейс будет все больше основываться на данных. С компаниями, которые предоставляют запутанную, противоречивую или плохо управляемую информацию, агентам будет сложнее работать. Компании с четкой семантикой, надежными API, управляемыми данными и ясными политиками станут проще в выборе, проще в совершении транзакций и проще в плане доверия.

Интерфейс исчезает не только внутри предприятия. Он может исчезнуть и при взаимодействии между предприятиями.

Реальный тест на готовность к использованию ИИ

Большинство руководителей понимают необходимость стратегии в области ИИ, но лишь немногие осознали, что это на самом деле требует. Готовность к ИИ определяется не количеством запущенных пилотных проектов, количеством протестированных моделей или числом сотрудников, имеющих доступ к чат-боту. Она определяется тем, готовы ли знания, данные, права доступа, рабочие процессы и логика принятия решений организации к безопасному использованию машинами.

На протяжении десятилетий корпоративное программное обеспечение заставляло людей выступать в роли переводчиков между бизнес-целями и машинной логикой. Искусственный интеллект меняет эти отношения. Машины начинают адаптироваться к человеческим намерениям. Но они смогут это сделать только в том случае, если предприятие проделало работу по обеспечению понятности собственного контекста.

Будущее программного обеспечения – это не ещё один экран. Это система, которая достаточно хорошо понимает бизнес, чтобы помогать в его управлении. А это значит, что следующий великий интерфейс вообще не будет похож на интерфейс.

Барис Гюльтекин — вице-президент по искусственному интеллекту в компании Snowflake.

Спонсорские статьи — это контент, созданный компанией, которая либо оплачивает публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com .

Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!

Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.

VB Daily AI Weekly Еженедельник AGI Еженедельник по безопасности Еженедельник по инфраструктуре данных Мероприятия VB Все они

Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.

Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.

Источник: venturebeat.com