На ЦИПР обсудили, как искусственный интеллект перестает быть отдельной функцией и становится основой бизнес-модели. Главный вывод дискуссии: конкурировать будут не те, кто просто внедрил ИИ, а те, кто сумел перестроить вокруг него процессы, команды, продукты и скорость принятия решений.
На сессии «ИИномика. AI-native в бизнес-модели» разговор быстро вышел за рамки привычного вопроса: «Как компаниям внедрять искусственный интеллект?»
Сама постановка оказалась шире. Участники обсуждали не просто инструменты, чат-ботов, модели или корпоративные ассистенты. Речь шла о новом типе компаний - AI-native бизнесах, где ИИ не добавляется к существующей структуре, а становится ее операционной основой.
AI-native - это не про технологии
Одна из важных мыслей, прозвучавших на сессии: AI-native компания - это не «отличительный знак» и не технологическая метка, которую можно повесить на бизнес.
Константин Паршин, генеральный директор ООО «ИИЦ», отметил, что рано или поздно AI-native станут практически все компании - так же, как когда-то все стали «интернет-компаниями». Разница будет не в самом факте использования технологии, а в способности показать новую экономику масштабирования и производительности труда.
То есть вопрос не в том, есть ли у компании ИИ. Вопрос в том, меняет ли он ее экономику.
Главный актив - скорость
Слово «скорость» в дискуссии звучало неоднократно.
Когда обсуждалась возможность появления AI-native банка, который мог бы конкурировать с крупными игроками, прозвучала мысль: у таких компаний главным преимуществом может стать именно скорость адаптации изменений.
Для крупных организаций сложность заключается не только в технологиях. Нужно менять команды, компетенции, роли внутри agile-структур, подход к продуктовой разработке. В Сбере, как отмечал Сергей Рябов, важны сразу несколько направлений: технологический базис, платформа, развитие технологий и люди - то есть компетенции команд.
В условиях, где появляются сотни агентов, взаимодействующих между собой, возникает отдельный вызов: как сделать это безопасно, надежно и управляемо. Поэтому речь идет уже не о единичных ИИ-инструментах, а о построении полноценного окружения - платформы, которая позволяет связывать агентные решения, продуктовые фабрики и бизнес-процессы.
Именно здесь скорость становится фактором выживания бизнеса.
Где на самом деле возникает ценность от ИИ
Тимур Малин, CIO ВЭБ.РФ, предложил смотреть на экономический эффект прагматично: технология и инфраструктура постепенно становятся необходимым условием, своего рода предпосылкой для трансформации бизнеса.
Но сама ценность возникает не в наличии технологии. Она возникает в перестраивании процессов и массовом внедрении ИИ в реальные бизнес-контуры.
На сессии прозвучало важное различие: использовать ИИ и строить процесс вокруг ИИ - это разные вещи. Еще более сложный уровень - создавать бизнес-процесс изначально как AI-native.
Для существующих крупных компаний это не всегда достижимо напрямую. Возможно, иногда такие модели нужно строить параллельно - как отдельные направления или новые бизнесы. Но если говорить об экономическом эффекте на уровне отраслей и государства, то он, по мнению участников, связан именно с массовым внедрением и перестройкой процессов.
Иными словами, ИИ дает эффект не тогда, когда его «подключили», а тогда, когда под него изменили саму операционную модель.
Человек не исчезает
Отдельная часть дискуссии была посвящена производительности труда и роли человека.
Прозвучала важная мысль: лучший сценарий - не обязательно сокращать команды, а дать существующим людям инструменты, с помощью которых они смогут делать больше. Попытки резко сокращать команды могут приводить к просадке качества и результата. Более продуктивная логика - усилить накопленную экспертизу современными инструментами.
При этом роль человека меняется. Он меньше занимается рутиной и больше отвечает за постановку целей, контроль, архитектуру решений и принятие финальных решений.
Сергей Педченко из Яндекс 360 в финале дискуссии подчеркнул: во главе угла все равно останется человек. Возможно, он будет находиться «на периферии» организационной структуры, чтобы не тормозить скорость повседневных решений, но именно человек будет принимать ключевые решения.
Маленькие компании могут обыграть больших
Интересный акцент сделал Константин Паршин, говоря о том, какие AI-native компании могут стать инвестиционно привлекательными.
По его словам, важны два параметра.
Первый - рынок: есть ли в нем потенциал масштабирования и возможность построить компанию с большой устойчивой выручкой.
Второй - экспертиза.
Сегодня прообразы AI-native компаний часто рождаются вокруг людей с глубокой отраслевой или доменной экспертизой. Это могут быть специалисты из финансов, геологоразведки, продаж, девелопмента, управления или других областей. Их ценность в том, что они знают боли рынка, понимают заказчиков и обладают накопленным практическим знанием.
Именно такая экспертиза, усиленная ИИ, может стать основой новых компаний.
Особенно перспективной зоной были названы сервисные рынки. Там AI-native компания приходит не на пустое место: ей нужно забрать бизнес у существующих игроков. Но сервисный рынок во многих доменах может быть существенно больше, чем рынок программного продукта. Поэтому новые AI-native компании с сильной отраслевой экспертизой могут конкурировать с традиционными сервисными компаниями, которые не выдержат новой скорости и эффективности.
Стоимость инференса
Отдельный блок дискуссии был посвящен стоимости инференса - то есть стоимости обработки запросов к ИИ-моделям.
Вопрос был поставлен прямо: если запросы дороги, когда экономика таких продуктов начнет сходиться? И можно ли рассчитывать на снижение стоимости по аналогии с тем, как когда-то дешевела мобильная связь?
Сергей Педченко рассказал, что в Яндекс 360 ИИ постепенно встраивается в продукты: почту, встречи, документы, корпоративные сценарии. Например, важными и полезными оказались функции выделения важных писем, транскрибации и саммаризации встреч.
Но массовое включение таких функций требует экономики, которая сходится. Возможность включать транскрибацию встреч по умолчанию появилась после того, как была построена модель, при которой экономика начинала работать.
Здесь прозвучала важная мысль: рынок движется от покупки всего софта целиком к покупке конкретной функциональности внутри продукта. В этом контексте Яндекс 360 развивает возможность продажи Alisa Pro для B2B-клиентов.
При этом Сергей Педченко подчеркнул: вопрос не только в том, какая модель самая умная. Важно окружение, продукт и способ применения. Самая сильная модель в неграмотно построенном сценарии будет неэффективна.
ИИ -это мультипликатор. Если умножать на ноль, результат все равно будет ноль. Если же есть правильно выстроенный процесс, ИИ способен кратно усилить его эффективность.
Сергей Рябов также отметил, что оптимизация инференса идет постоянно - на уровне инфраструктуры, моделей и алгоритмов. Но не каждую задачу нужно решать через большую генеративную модель. Иногда для простой операции такой вызов избыточен. Поэтому важна архитектура: какие модели использовать, где нужна скорость, где глубина знаний, а где достаточно более легкого решения.
Будущее AI-native компаний
В финале участникам предложили описать, как будет выглядеть AI-native компания через 10 лет и что станет ее главным активом.
Кирилл Петров, сооснователь Just AI, дал один из самых радикальных прогнозов: при текущей динамике развития технологий значительная часть офисной работы может исчезнуть, а бизнесы смогут работать почти без людей. В такой модели могут остаться несколько ключевых ролей: человек, который отвечает за результат, человек, который задает направление, и человек, который формирует инсайты.
Тимур Малин предположил, что стоимость моделей и инфраструктуры будет снижаться, а жизненный цикл компаний сократится. Компании будут быстрее появляться, отвечать на запрос общества и трансформироваться.
Сергей Педченко подчеркнул, что через 10 лет работа с ИИ станет ежедневной нормой почти во всех задачах. Но во главе угла останется человек.
Константин Паршин высказал мысль, что может появиться новая метрика - скорость изменения компании. Насколько быстро бизнес способен перестраиваться, может стать самостоятельным показателем его ценности.
Сергей Рябов также вернулся к теме скорости и компетенций. По его словам, компании, которые не будут двигаться в этом направлении, начнут терять рынок. При этом все больше будет появляться компактных команд, создающих большие бизнесы.
Основной вывод: AI-native бизнес - это не про то, чтобы добавить ИИ в существующую компанию. Это про новую модель организации бизнеса.
В центре этой модели - скорость, доменная экспертиза, перестройка процессов, агентные системы, грамотная архитектура и человек, который задает цели и принимает ключевые решения.
Главный вопрос ближайших лет будет звучать уже не так: «Использует ли компания искусственный интеллект?»
А иначе: способна ли компания меняться с той скоростью, которую теперь задает ИИ?