Бауыржан Жакиев 
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта, включая генеративные и агентные системы, кардинально меняет ожидания бизнеса от IT-подразделений. Сегодня от IT-специалистов ждут не просто внедрения и поддержки программного обеспечения, а формирования нового видения и культуры интеграции технологий для создания ценности во всей организации. IT-руководители превращаются из простых установщиков инструментов в стратегов, определяющих, как технологии будут способствовать росту компании.
Эта современная концепция объединяет цифровые и бизнес-команды в единое целое, где искусственный интеллект становится движущей силой. Ключевая цель – добиться того, чтобы все решения и инструменты синхронизировались и обменивались информацией в режиме реального времени. Для достижения этого необходимо обеспечить три фундаментальных элемента в технологической архитектуре: прозрачность, функциональную совместимость и однородность систем.
Искусственный интеллект, как генеративный, так и аналитический, играет мощную роль в реализации этих трех элементов. Появившись одновременно как новый инструмент и как «разрушитель» старых подходов, ИИ бросает вызов компаниям, требуя использовать его новообретенную мощь без ущерба для проверенных временем процессов. Технологии ИИ способны обрабатывать разнообразные наборы данных, выявлять закономерности и автоматизировать операции, что делает еще более важным для IT-команд сохранять фокус на своей основной миссии и разрабатывать устойчивую технологическую дорожную карту, ориентированную на прозрачность, совместимость и однородность.
Прозрачность в корпоративной технологической архитектуре означает, что системы способны «видеть» друг друга, позволяя различным бизнес-функциям интегрироваться и слаженно работать. Это также дает руководству высшего звена ясное представление о том, какие технологии используются на платформе, какие данные генерируются в реальном времени и как выстроены рабочие процессы. Доступ к такой информации трансформирует организации, способствует росту бизнеса и может сэкономить компаниям миллионы.
Например, генеральный директор крупной международной розничной сети обнаружил, что топ-менеджеры не имели никакой информации о заказах на закупку и складских запасах, что приводило к многомиллионным перерасходам бюджета. После внедрения решений на базе ИИ, которые анализировали объединенные данные и обеспечивали руководству обзор в реальном времени, ритейлер добился увеличения валовой прибыли более чем на 6% и роста продаж на 2%.
Когда решения становятся видимыми, возникает необходимость их связать между собой и с бизнес-потребностями, делая одну систему частью процессов другой. Ведь сама по себе видимость не гарантирует получение ценных выводов и результатов, пока системы не станут функционально совместимыми. «Синергия» – старое, но точное слово для описания функциональной совместимости. Сегодня ее мощь значительно усиливается благодаря искусственному интеллекту, который анализирует данные, проходящие между системами, и формирует на их основе практические рекомендации.
Возможности для такой синергии огромны. Национальная сеть специализированных магазинов одежды с 1200 точками по всей стране и быстрорастущим онлайн-бизнесом столкнулась со снижением прибыли из-за того, что ее система ценообразования для быстро меняющихся модных товаров не учитывала уровни запасов вне магазинов. Связав систему управления заказами из всех каналов с ценообразованием в магазинах и на сайте, компания смогла устанавливать наиболее прибыльные цены с учетом запасов и избегать чрезмерных скидок, используя прогнозы для практически ежедневной перебалансировки товаров.
Наконец, когда решения видны и работают вместе, IT-команда может приступить к очистке всех данных, проходящих через системы, и объединению информации и операций таким образом, чтобы они направлялись через единую, однородную систему. Искусственный интеллект является важным активом в автоматизации задач по очистке данных и их обогащению для анализа и принятия решений. Однородность – это достижение полной гармонии внутри корпоративной технологической архитектуры, к чему стремятся многие компании, но чего не все пока достигли.
В основе этого лежат ИИ и данные, поскольку специалисты по данным определяют область применения своих ИИ-моделей для доступа к разнообразным и массивным наборам данных. Это масштабная задача, но как только организация устанавливает необходимые рамки и корректно очищает данные, опираясь на генеративный ИИ, система начинает работать синхронно. ИИ решает проблемы компании, структурируя огромные объемы данных, создавая корреляции и взаимосвязанные выводы, так что видимые и взаимодействующие решения и бизнес-функции также работают в полной гармонии. Ярким примером мощи ИИ является его использование для анализа разрозненных источников данных с целью выяснить, что действительно стимулирует потребительский спрос. Розничная компания класса люкс объединила обширную информацию о лояльности клиентов с традиционными данными о транзакциях и обнаружила значительно более высокий спрос на определенные товары категории «носить сейчас». Эти выводы способствовали получению более высокой прибыли, чем при предыдущем анализе по классам товаров, поскольку ранее рассматривались только традиционные источники спроса – не было способа объединить данные о лояльности и транзакциях в единой модели.
Как видно, искусственный интеллект играет неотъемлемую роль в построении компаниями технологических архитектур, обеспечивающих прозрачность, функциональную совместимость и однородность. Однако это не происходит одномоментно. Компаниям рекомендуется проходить эти три этапа постепенно, по принципу «ползти, идти, бежать». Например, начать с обеспечения взаимной видимости всех решений. Устаревшие технологии также могут оставаться в строю, пока команды адаптируются, прежде чем переходить к следующему этапу.
По мере того как цифровые команды продолжают адаптироваться ко всем быстро меняющимся возможностям ИИ, эти три важнейших элемента – прозрачность, функциональная совместимость и однородность – будут определять, как организации растут и остаются конкурентоспособными в современном мире.
