Ваш бизнес приручает AI или готовится закрыться?

Вся информация, которую мы потребляли в Интернете до AI, была предзаписана кем-то раньше.

Любой текст, любая картинка, любое видео в социальной сети были созданы кем-то ДО того момента, как мы открыли соответствующую ссылку или пролистнули очередной ролик в ленте.

С технической точки зрения, классическое потребление контента - это чтение записи из базы данных на сервере.

В будущем, которое, для части общества, уже наступило, информация генерируется AI уже после того, как к ней обратился пользователь.

Да, генерация происходит на базе ранее созданных данных, но за счет того, что на них накладывается контекст конкретного пользователя, на выходе получается уникальный текст, аудио/видео и набор действий с ними.

С технической точки зрения, это уже не чтение записи из базы данных, а целый набор радикально других технологий поверх классической клиент-серверной инфраструктуры (GPU, LLM и прочие аббривиатуры).

Проще говоря, сегодня IT-инфраструктура обеспечивает доставку сохраненных данных. В неравномерно распределенном будущем - «пошив данных на заказ».

В обозримом будущем каждый компьютер, каждый датацентр и каждый компонент IT-инфраструктуры будут существенно отличаться от того, что есть сейчас. Генеративный компьютинг - это другой технологический стек.

Казалось бы, нам-то что, но речь идет об инвестициях триллионов долларов на горизонте в десяток лет. А такие деньги могут себе позволить оборачивать не все рынки.

Соответственно, перекос в развитии технологий, где и так доминируют ровно две страны, будет усиливаться. Равно как и отставание других территорий, которые либо не имеют ресурсов, либо пускают их на решение других задач.

Добавим сюда тот факт, что ключевые поставщики AI в лице OpenAI, Anthropic и Meta либо сами ограничивают доступ к своим технологиям в РФ, либо ограничены со стороны РФ. Локальные игроки вроде Сбера и Яндекса физически не могут соответствовать темпам развития западных коллег, потому что внутренний рынок мал, и все тлен с экономической точки зрения.

Уже только поэтому наша локальная IT-инфраструктура развиваться будет в темпе, не соответствующему скорости сдвига тектонических плит, вызванному развитию генеративной модели потребления информации. Это большая экономическая проблема.

Механика потребления контента за последние десятилетия менялась не раз - от смены формфактора большого экрана смартфонами до вытестения паттернов поведения: просмотр двухчасового фильма уже сейчас заменен листанием 30-секундных роликов, поставляемых алгоритмом, к примеру.

В эру генеративного контента, каждый пользователь будет видеть то, что создается в реальном времени конкретно для него. Во всех сферах - от развлечений до образования.

Не факт, что это плохо, но я не очень себе представляю перспективы целого ряда профессий и бизнесов, которые еще не до конца поняли, что сегодняшние сценарии использования AI - это вершина айсберга, к которому плывет их корабль.

Если ценность нашей работы в том, что мы храним и выдаем по запросу ранее сохраненную информацию («обычные» пользовательские данные), мы конкурируем с генеративной моделью напрямую. Это как конкуренция переводчика текстов с ChatGPT: перспективы так себе. Машина делает то же самое быстрее, дешевле и, что важнее всего, с учётом контекста конкретного пользователя.

Вообще, любому професионалу своего дела стоит задать себе вопрос: является ли моя работа «чтением записи из базы данных»? Если да - в жизни надо что-то менять.

Раз тягаться с генеративной моделью в её дисциплине бессмысленно, остаётся одно - сделать ее союзником.

Поэтому моя рекомендация радикальна в своей банальности: встраивайте AI в свою работу. Не для того, чтобы «не отстать от хайпа», а чтобы AI стал инструментом (а не конкурентом).

Важный момент: cила генеративной модели - не в «знании всего», а в знании своего пользователя. Максимальную отдачу от AI дает, если ему известен контекст: задачи, проекты, приоритеты, история решений.

Порядок в делах внезапно оказывается не столько следствием дисциплины и мотивации, сколько элементарным наличием «второго мозга».

Ровно из этих соображений мы развиваем Хаос-контроль по пути глубокой интеграции с AI и разрабатываем сценарии, в которых ХК AI работает с погружением в контекст пользователя - анализирует его задачи, проекты, поведение и, на этой основе, помогает трансформировать начальные формулировки целей в конкретные действия.

По сути, это ставка на ту самую развилку: продукты, которые просто отдают пользователю сохранённые данные, обречены так же, как и профессии из первого вывода. Продукты, которые шьют решения по мерке конкретного человека, обеспечивают перспективы, адекватные новым реалиям, как своим пользователям, так и себе.

Впереди еще много работы, но процесс идет.

Если ваш бизнес конкурирует с генеративным AI, то и вам, и вашим клиентам будет лучше, если конкуренция превратится в партнерство.