10 октября 2023 г.

«Искусственный интеллект» (ИИ) — словосочетание, шума и суеты вокруг которого сегодня едва ли не больше, чем лет 5-7 назад вокруг «облака» (а кстати, кто-то помнит, что был ещё такой «блокчейн»?). Как и в ситуации с облаками, предоставление доступа к ИИ, в особенности генеративному, многим поставщикам такой услуги представляется идеальным продуктом для прямых продаж — в обход традиционной канальной структуры. Однако, предупреждают эксперты американского издания CRN, стремление сэкономить на продвижении своих сервисов через партнёрскую сеть грозит обернуться для ИИ-провайдеров ощутимыми потерями, — причём в российских реалиях это утверждение представляется даже ещё более справедливым.

У нас товар, у вас купец

Базовая бизнес-модель реализации потаённых мечтаний любого менеджера среднего звена — «вкалывают роботы, счастлив человек» — реализуется и у нас, и за океаном примерно по одному сценарию: серверные мощности для запуска типовой генеративной модели арендуют у провайдера за сумму, в среднем эквивалентную зарплате рядового офисного сотрудника, а того, соответственно, увольняют. После чего с рабочими вопросами, которые прежде решал уволенный, его руководство обращается к генеративному ИИ — и тот, хотя звёзд с неба не хватает, выдаёт в среднем добротные, стабильные результаты, нуждающиеся лишь в минимальном доведении до ума перед передачей наверх (а то, можно подумать, плоды трудов биологических работников в нём не нуждаются!) Зато робот беспрекословно трудится, если надо, сутки напролёт, на отпуска и больничные не претендует, а уж как презентации оформлять способен, — заглядение!

Один из экспертов, цитируемых CRN, оценивает прибавку к мировому ВВП, которую способно обеспечить только облачное применение генеративного ИИ к 2030 г., в 7 трлн долл. США, называя переход к массовому и повсеместному использованию этого инструмента «более мощным трансформирующим моментом в мире технологий, чем появление Интернета или даже iPhone». Речь, подчеркнём, идёт только о предоставлении через облако доступа к готовым общедоступным генеративным моделям: развёртывание аналогичных закрытых систем on-premises (и тем более тренировка ИИ на специфических наборах данных ради повышения качества выдаваемых им ответов) требует инвестиций, недоступных подавляющему большинству коммерческих заказчиков, — это совершенно отдельный сегмент ИТ-рынка, также чрезвычайно перспективный.

Едва ли не самый наглядный — правда, пока на уровне предварительных проектов; доступным коммерческим заказчикам он должен стать 1-го ноября, а в России его появления и вовсе вряд ли стоит ожидать — пример эффективной интеграции генеративного ИИ в бизнес-процессы демонстрирует сегодня Microsoft со своим Copilot. Этакой «Скрепкой на стероидах», генерирующей контекстуально адекватные ответы на связанные с различными рабочими моментами вопросы. В числе наиболее распространённых сценариев применения облачного ИИ в бизнесе — коммуникации (включая голосовые) на первой линии техподдержки, поиск необходимой информации в огромных массивах слабоструктурированных данных заказчика, реферирование пространных докладов и отчётов (создание содержательных, доходчивых выжимок из их текстов, таблиц и диаграмм) и многое другое. И раз потенциальные пользователи услуг генеративного ИИ уже воодушевлены и готовы инвестировать в широко разрекламированную новинку, а провайдеры располагают всеми возможностями предоставлять соответствующие сервисы, — к чему тут промежуточное звено в виде классического ИТ-канала?

Справедливости ради стоит отметить, что сама Microsoft всячески подчёркивает первостепенную важность партнёрского канала в распространении своих услуг для бизнес-заказчиков, — не исключая и тех, что будут отныне предоставляться при поддержке генеративного ИИ. Однако на американском рынке, указывают в CRN, немало иных примеров, — когда провайдеры такого рода услуг стремятся напрямую налаживать связи с клиентами. Попадая при этом, увы, в ту же самую ловушку, в которой оказывались до них поставщики облачных услуг, а ещё раньше — различных платформенных решений, которые якобы «сами себя продают» и для продвижения которых, как кажется их разработчикам, нет особой нужды в специализирующихся именно на продажах посредниках. И потом, раз генеративный ИИ способен провести адекватную оценку рисков в ходе слияния и поглощения немаленьких компаний или составить для инвесторов убедительно достоверный обзор финансовой активности солидной фирмы, — он что, сам себя продвинуть не сможет?

Двигать смыслы, а не коробки

Строго говоря, он бы, возможно, и смог, но бизнесом — принятием на себя ответственности за непростые решения — до сих пор занимаются всё-таки люди. Они готовы выделить определённый фронт работ умному роботу — точно так же, как выделяют его команде несовершенных живых сотрудников внутри своей организации: осознавая возможные риски, оценивая пределы компетенции исполнителей, принимая в расчёт возможность ошибок и т. п. Но полного, безоговорочного доверия к ИИ — не как к инструменту, а как к полноценному коллеге по цеху — у бизнесменов нет и, надо полагать, ещё довольно долгое время не будет. Это, наверное, одна из важнейших причин того, что и для продвижения генеративного ИИ в широкие массы бизнес-заказчиков рынку не обойтись без классического канала.

В конечном итоге всё сводится к ответственности: кто примет её на себя, если что-то пойдёт не так? Один из поставщиков решений на основе генеративного ИИ разработал экспертную систему для нефтегазовой компании, ориентированную на поиск и решение проблем, возникающих на заводах по переработке нефтепродуктов. Да, по сути это всё тот же Copilot, оперирующий на огромном массиве прежних данных о сбоях и происшествиях на нефтеперегонных предприятиях. Но на деле именно инженеры и программисты канального партнёра отвечают за то, что эффективно натасканный ими на примерах прошлого ИИ не допустит катастрофы в будущем — вовремя обнаружив признаки надвигающейся опасности и отдав команду на прекращение того или иного процесса с последующей проверкой подозрительного участка.

При решении такого рода задач чрезвычайно важно по возможности сократить дистанцию между нижней и верхней планками доверительного интервала, в котором ИИ формулирует свои выводы. Слишком частые остановки производства из-за ложной переоценки рисков принесут заказчику убытки, тогда как недооценка всего лишь одной действительно опасной ситуации обернётся катастрофой и, возможно, даже жертвами. И чем шире будет применяться искусственный интеллект для бизнес-консалтинга в самых разных отраслях, тем яснее окажется понимание ключевой значимости границ его применимости. Задавать же такие границы может только ответственный, компетентный, погружённый в своё дело специалист, — и ни один ИИ-провайдер, включая даже Microsoft, не в силах содержать полный штат такого рода профессионалов по всем возможным направлениям деятельности.

Вот почему эксперты CRN уверены, что роль ИТ-канала по мере всё более широкого распространения ИИ для бизнеса будет только расти. Действительно, хорошо отлаженная генеративная модель способна весьма эффективно исполнять те задачи, которые до сих пор решаются солидарной работой таких недешёвых платформ, как SAP HANA, NetSuite, Oracle ERP — да ещё и после тщательного изучения результатов их выдачи группой высокопрофессиональных бизнес-аналитиков. Однако тонко настроить ИИ-систему общего назначения, минимизировав тот самый доверительный интервал неопределённости в её решениях без ущерба для бизнеса данного конкретного заказчика, смогут только живые консультанты, прекрасно знакомые со спецификой его отрасли и конкретных обстоятельств.

Располагают же такими специалистами и в американских, и в российских реалиях в основном именно канальные партнёры — десятилетиями досконально изучавшие те конкретные участки рынка (и территориальные, и отраслевые), на которых трудится основной массив их постоянных клиентов. Да, как и в ситуации с классическими ИТ-решениями, самые простые, типовые бизнес-задачи наверняка смогут решать публичные провайдерские ИИ-сервисы, к которым заказчики будут обращаться напрямую. Но такие задачи и не генерируют значительной добавленной стоимости: они могут обеспечить неплохую выручку за счёт своей массовости, но та же самая массовость недостижима без изрядных издержек. Самые же прибыльные, интересные, значимые задачи, в которых генеративный ИИ станет серьёзным подспорьем, невозможно окажется решать в отсутствие высококвалифицированных канальных партнёров, — так что повышать свою квалификацию в этой новейшей области ИТ-рынка им необходимо уже прямо сейчас.

Источник: Максим Белоус, IT Channel News