Бауыржан Жакиев 
Индустрия программного обеспечения охвачена новой волной – разработкой агентивного искусственного интеллекта (ИИ). Крупнейшие игроки спешат выработать выигрышную стратегию в этой области, что вызывает ассоциации с решением McDonald’s несколько лет назад конкурировать со Starbucks – шагом, который изначально казался стратегически сомнительным из-за разных бизнес-моделей, но в теории имел смысл, нацеливаясь на определенный сегмент рынка. Подобно той ситуации, стремительное внедрение ИИ-агентов – программ, способных автономно планировать, выполнять задачи и адаптироваться к сложным средам – порождает гонку за переосмысление будущего ПО, но сопряжено с трудностями в реализации.
Эта трансформация ставит ключевые вопросы: как агентивный ИИ изменит индустрию ПО? Создаст ли он совершенно новые сегменты рынка или просто разрушит существующие? И, что более важно, как это повлияет на конкурентную динамику?
История показывает, что с появлением новой технологической волны одни компании становятся лидерами, а другие изо всех сил пытаются сохранить свою актуальность. Победителями в этой гонке станут не те, кто просто добавит агентивный ИИ к существующим продуктам, а те, кто переосмыслит свое программное обеспечение с нуля. Успех будет зависеть от мастерства в оркестровке интеллектуальных агентов, их бесшовной интеграции в корпоративные рабочие процессы и способности решать реальные проблемы эффективнее традиционных подходов, включая классическое машинное обучение (ML). Вопрос не только в том, кто внедрит агентивный ИИ, но и в том, кто сможет использовать его для создания устойчивого конкурентного преимущества.
Индустрия программного обеспечения долгое время определялась четкими рыночными сегментами: приложения, инструменты повышения производительности, системы данных, ИИ и моделирование данных, а также low-code/no-code платформы для разработки рабочих процессов. Каждый из них функционировал в своих границах. Однако это разделение будет стираться по мере того, как агентивный ИИ становится разрушительной силой.
Агентивный ИИ сталкивает исторические сегменты друг с другом. Основные функции приложений, автоматизации и принятия решений на основе ИИ смешиваются. Успеха добьются компании, которые овладеют интеграцией этих некогда раздельных возможностей. Прогнозируется, что жесткие рыночные категории уступят место новому ландшафту, определяемому двумя основными функциями: приложениями, которые превращают данные в действия, и данными, которые подпитывают производительность бизнеса.
Этот сдвиг уже происходит. Компании, такие как Domo, продемонстрировали ИИ-агентов, способных изменять обслуживание клиентов в Salesforce и оптимизировать сортировку резюме — задачи, ранее принадлежавшие четко определенным и отдельным рынкам. По мере того как агентивный ИИ растворяет традиционные границы ПО, победителями станут те, кто переосмыслит свой подход, бесшовно интегрируя автоматизацию на базе ИИ с богатыми данными для создания совершенно новых ценностных предложений.
Победители в области агентивного ИИ соберут критически важный набор технологий и стратегически используют интеграции в зависимости от цели. Эти основные технологии включают большую языковую модель (LLM), инструкции (что делать), знания (как это делать), данные и инструменты для выполнения задач. Ключевое отличие заключается в том, как эти компоненты комбинируются для создания действенных интеллектуальных систем.
Поставщики процесс-ориентированных приложений и low-code/no-code платформы имеют раннее преимущество в области «инструкций». Отрасли, такие как обслуживание клиентов и управление ИТ-услугами, годами совершенствовали рабочие процессы для людей. Подключив эти институциональные возможности процессов и структурированные/неструктурированные данные к LLM — вместе с возможностью действовать — организации могут кардинально изменить выполнение задач. Результатом является переход от рабочих процессов, зависящих от человека, к автоматизации на базе ИИ.
Рыночное преимущество будет у тех, кто обеспечит арбитраж работы, автоматизирует действия и ускорит поиск знаний. Первоначально компании с четко определенными рабочими процессами выиграют больше всего, так как структурированные процессы легче поддаются автоматизации ИИ. Со временем появятся новые возможности, отдающие предпочтение low-code/no-code платформам, которые могут быстро определять и адаптировать рабочие процессы. В области данных и знаний преимущество получат инструменты для повышения производительности, такие как Slack и Teams, а также бизнес-ориентированные рынки данных, облегчающие беспрепятственный обмен знаниями и снижающие трения в рабочих процессах.
Учитывая эту динамику, к ранним победителям, вероятно, будут относиться такие компании, как Salesforce и ServiceNow, а также другие поставщики приложений, встраивающие агентивный ИИ в свои экосистемы. Low-code/no-code платформы также будут процветать, позволяя бизнесу определять новые рабочие процессы по требованию. Говард Дрезнер из Dresner Advisory Services отмечает, что хотя исследования агентивного ИИ только начинаются, клиенты быстро осваивают эту технологию. Никто не может точно предсказать, как изменится рынок, но он определенно будет другим. Дрезнер видит огромные возможности для агентов в трансформации бизнеса и работы людей. Однако, по его мнению, победители сосредоточатся на дополнении возможностей людей, а не на их замене, и перейдут от подхода, ориентированного на приложения, к подходу, ориентированному на данные.
Подъем агентивного ИИ – это больше, чем просто очередной технологический тренд; это фундаментальная перестройка индустрии программного обеспечения. По мере того как интеллектуальные агенты становятся все более способными автоматизировать процессы, принимать решения и выполнять задачи, традиционные границы между сегментами ПО растворяются. То, что когда-то было отдельными рынками, теперь сходится в новый, динамичный конкурентный ландшафт.
Компании, которые выиграют в этой трансформации, не просто добавят ИИ-агентов как функцию, а коренным образом переосмыслят работу своего ПО. Успех будет зависеть от освоения критического набора технологий. Те, кто уже обладает структурированными рабочими процессами, имеют хорошие стартовые позиции, в то время как low-code/no-code платформы позволят создавать и адаптировать новые рабочие процессы. Между тем, компании с сильными экосистемами обмена знаниями выиграют от сотрудничества и принятия решений на основе ИИ.
Рынок смещается от фрагментированных категорий ПО к двум основным столпам: приложениям, которые превращают данные в действия, и данным, которые подпитывают производительность. В этой новой реальности конкурентное преимущество получат те, кто снизит трение, обеспечит автоматизацию и улучшит поиск знаний в масштабе. Как отметил Дрезнер, никто не может точно предсказать, как изменится рынок, но он будет другим. Единственная уверенность заключается в том, что компаниям необходимо действовать уже сейчас, чтобы определить свою роль в эру агентивного ИИ — или рисковать остаться позади.
