Главный страх компаний сейчас
В Nature на днях вышла статья, в которой исследователи сравнили стандартный набор LLM моделей (ChatGPT, Gemini, Claude) с узкоспециализированными информационными и аналитическими сервисами в области медицины, которым доверяют миллионы врачей по всему миру, — OpenEvidence и UpToDate. И сравнение оказалось не в пользу последних.
Оба сервиса специализируются на том, чтобы отвечать на запросы врачей про диагностику, лекарства, доказательную медицину и тд. В общем топовые сервисы, куда врачи всегда ходили за медицинской экспертизой. И сила этих сервисов всегда была как раз в том, что у них происходило заземление в клинические рекомендации, серьезные исследования, официальные справочники и другие источники, которым все врачи доверяют.
И тут оказывается, что на бенчмарках, специализирующихся на медицинских вопросах, обычные Opus 4.6, GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro по всем фронтам легко обходят специализированные сервисы. Лучше отвечают на медицинские вопросы, лучше разбирает клинические случаи и тд. Пу-пу-пу… Под вопрос встают два огромных бизнеса 🤙
Иронично, что без самих этих сервисов, которые агрегируют огромные базы знаний структурированной и проверенной медицинской информации, вероятно, не получилось бы так хорошо обучить обгоняющие теперь их модели общего назначения.
Теперь получается, что единственный адекватный выход из этой ситуации для этих компаний в новой реальности, чтобы безнадежно не отстать — брать эти самые LLM и использовать их внутри своих сервисов. А это, по сути, ведет их к тому, что они становятся оберткой над условным ChatGPT.
Такой сценарий и есть сейчас главный страх всех компаний. Причем речь не только о тех, кто строит бизнес на информации и базах знаний. Риск стать оберткой над ChatGPT с каждым днем нависает над все бОльшим количеством бизнесов: консалтинг, дизайн, само IT, финансы, право…
Что же делать?
В поиске ответа находятся тысячи компаний. Ответ кроется где-то в направлении того, что не нужно пытаться обгонять OpenAI или Anthropic в задачах а-ля “ответы на вопросы” или “сгенерировать файл”. Ценность должна исходить из чего-то более комплексного, фундаментального и проприетарного.
- Собственные уникальные данные, аналогов которых нет в открытом доступе. Самый выигрышный вариант, но крайне редкий
- Автоматизация целых бизнес-цепочек, а не вырванных бизнес-процессов. То есть вместо того, чтобы тупо отвечать на медицинские вопросы — взять да и выстроить для клиник продуманную систему по работе с медицинскими знаниями, например, сразу систему готовых специализированных на клинических задачах AI агентов, помогающих врачам
- Партнерства с другими игроками рынка. Такие связки создают ценность через объединение ценности от нескольких компаний
- Глубокая кастомизация и интеграция с клиентами. Это связывает переезд клиентов на новое решение с огромными издержками
- Наконец, никто не отменял банальные человеческие связи — в новых реалиях они будут играть все большую роль. При прочих равных, даже если ваша система является оберткой над ChatGPT, выберут именно вас, если у вас есть правильный номер в записной книжке
- Бренд — на случай, если номера в записной книжке нет, все должны вспоминать именно вашу компанию по умолчанию, когда речь заходит о профильной для вас задаче
Звучит все это тяжко — так оно и есть. Но, вопреки интуиции, как никогда раньше, сейчас бизнес зависит именно от предпринимательского таланта. Поэтому, если у вас он есть — AI вам в руки. Настало ваше время 👍
Подписывайтесь на Telegram Заместители.