9 августа 2024 г.
Продолжающий порождать ажиотаж в течение вот уже почти двух лет генеративный искусственный интеллект (GenAI, ГенИИ) успел отметиться уже на множестве направлений человеческой деятельности. Он пишет за студентов курсовые и дипломные работы, снимает за режиссёров и операторов видеоролики (пока, правда, не слишком длинные), произносит за актёров правдоподобно насыщенный эмоциями текст и рисует за иллюстраторов неплохого качества изображения. Но вот как эту диковину продавать в рамках привычного ИТ-канала, — вопрос по-прежнему открытый. И, кстати, не факт, что в России в обозримой перспективе его удастся положительно решить.
Даже эксперты американского издания CRN сетуют на повышенную настороженность заказчиков в отношении ГенИИ: а ну как «слишком умная» система, внедрённая в отлаженные бизнес-процессы ради повышения их эффективности и сокращения фонда оплаты труда, выкинет что-нибудь эдакое, — кто будет отвечать? И что делать после с подмоченной репутацией компании? В массе своей американские клиенты, в принципе готовые «принимать на работу» искусственный интеллект, предпочитают сегодня выжидательную позицию. Что вынуждает, в свою очередь, канальных партнёров немало инвестировать (совместно с вендорами, конечно же) в не просто обучение, но натуральное просвещение, организуя чуть ли не евангелические миссии по популяризации ГенИИ для бизнеса.
Осторожных заказчиков вполне можно понять: здоровый консерватизм, ярко выраженный в общеизвестном сисадминском правиле «не сломано — не чини», в огромном количестве ситуаций себя оправдывает. Однако в реалиях стагнирующего практически по всем направлениям ИТ-рынка ИИ-сегменты остаются едва ли не исключительными точками роста — а значит, поставщикам решений и системным интеграторам необходимо научиться доводить до клиентов значимость и ценность генеративных моделей. Иначе уже их собственный бизнес окажется под угрозой, поскольку ни блокчейн, ни метавселенная, ни NFT, ни гарнитуры виртуальной/дополненной реальности, ни прочие деятельно промотировавшиеся за последние
ГенИИ — архиресурсоёмкая игрушка: для исполнения готовых и тем более для обучения новых его моделей необходимо специализированное «железо» (графические адаптеры либо особые нейропроцессоры, те и другие с десятками, а лучше сотнями гигабайт сверхскоростной оперативной памяти), потребляющее порой на порядок с лишним больше электроэнергии, чем стандартный сервер или ПК. Значит, повсеместное внедрение ИИ-ориентированных систем даёт шанс нарастить поставки и вычислительных средств в сборе, и отдельных их компонентов (причём довольно дорогостоящих), и мощных ИБП, и новых коммутаторов для офисов и дата-центров, — да много ещё чего.
Плюс к тому, универсальные общедоступные модели вроде GPT-4, благодаря которой работает бот ChatGPT — известный сегодня даже тем, кто ни разу сам им не пользовался, — для конкретных бизнес-задач не слишком подходят. Они и специализированным багажом знаний не располагают, и «галлюцинации» (не имеющие отношения к реальности ответы, сформулированные, однако, так достоверно, что не владеющий темой человек принимает их за чистую монету) порождает с неприемлемо высокой для деловой работы частотой.
То есть необходимы ещё и специалисты, готовые дообучить и хорошенько протестировать заказную версию ГенИИ в соответствии с запросами конкретного клиента, и помочь сотрудникам заказчика освоить обращение к ней, — словом, для канальных партнёров работы по этому направлению поистине непочатый край. Но это в перспективе, а пока, отмечают эксперты CRN, едва ли не единственным по-настоящему убедительным примером удобного и полезного в повседневной офисной работе ГенИИ можно считать Microsoft Copilot — в России в обозримом будущем, ясное дело, недоступный. Сама по себе эта модель, кстати, ничем особенным не выделяется; главное её преимущество — тесная интеграция с операционной системой и базовыми делопроизводительскими приложениями.
Именно благодаря такой интеграции партнёрские менеджеры по продажам демонстрируют сомневающимся заказчикам, насколько же это удобно — когда умный бот вместо владельца данной учётной записи на корпоративном ПК просматривает входящую почту, отправляет в спам нежелательные и опасные письма, отвечает ни к чему не обязывающими корректными фразами на малозначительные, суммирует для обратившегося к нему сотрудника содержание важных документов в нескольких предложениях, создаёт по текстовому описанию красивые слайды для презентаций, извлекает и опять-таки представляет в сжатом виде полезную информацию из записей многочасовых совещаний, видеозвонков и т. п. Наглядная демонстрация таких вроде бы несложных, но крайне эффективно экономящих время возможностей и оказывается самым доходчивым побуждающим мотивом к тому, чтобы заказчик начал всерьёз задумываться о внедрении в свои бизнес-процессы ГенИИ — не только Copilot, но и более сложных моделей.
В приложении к российскому ИТ-рынку этот опыт может пригодиться в более отдалённой перспективе — когда (и если) на отечественных операционных системах появятся аналоги Copilot, с применением которых также можно будет убедительно доказывать клиентам осмысленность немалых инвестиций в аппаратно-программные средства ГенИИ. Ибо судя по темпам, которыми ведущие вендоры ПК и серверов (а также их ODM-партнёры) внедряют соответствующее «железо» в свои модельные ряды, уже в ближайшие годы в вычислительных системах, готовых к работе с локальными моделями искусственного интеллекта, недостатка в канале поставок не будет.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
