16 октября 2024 г.
Сегменты мирового ИТ-рынка, связанные с искусственным интеллектом, едва ли не единственные показывают рост в последние два-три года. На выручке участников канала это, впрочем, не всегда ощутимо сказывается, поскольку в основном заказчики платят за облачный доступ к генеративному ИИ его разработчикам/поставщикам основанных на нём решений напрямую. Но по мере обострения конкуренции между теми за конечного клиента значимость канала, в особенности партнёров второго уровня, усиливается, — о чём напоминают эксперты американского издания CRN.
Проведённое консалтинговой компанией IPED исследование свидетельствует о готовности подавляющего большинства заказчиков внедрять ИИ в свои бизнес-процессы в ближайшие 12 месяцев. На первом месте среди сфер возможного применения генеративного искусственного интеллекта стоит маркетинг: 68% опрошенных заявили, что именно в этой области ожидают скорой положительной отдачи от ставки на ИИ, причём 24% уверены в «существенно позитивном» проявлении новой технологии. В числе других направлений, где заказчики видят смысл привлекать генеративные модели к решению повседневных задач, — организация продаж и поддержка клиентов.
Многие заказчики на Западе успели уже оценить — на собственном опыте или на примере коллег — такие способности ИИ, как автоматизация сбора и анализа данных, назначение времени для презентаций и встреч с учётом потенциально конфликтующих плотных расписаний их участников, проведение предиктивной аналитики (на основе накопленных ранее данных) по целому ряду направлений, от выработки ресурса аппаратными средствами до динамики продаж с учётом сезонности, и многое, многое другое. Важно, что 58% ИТ-компаний, принявших участие в проведённом IPED опросе, рассчитывают, что интеграция ИИ-инструментов в их бизнес позволит повысить качество тех услуг, которые они оказывают своим клиентам.
Опыт уже внедривших генеративный ИИ в свою практику партнёров ИТ-канала свидетельствует о связанном с ним росте клиентской лояльности. Сокращается общее время на обработку запросов, типовые ситуации разрешаются чрезвычайно быстро, а при необходимости всё-таки привлечь живого эксперта тот своевременно получает от ИИ-помощника детальное резюме с формулировкой проблемы и причинами, по которым стандартное решение для неё не подошло, — что также способствует оперативности дальнейших действий. Эксперты указывают, что из технологического феномена генеративный искусственный интеллект всё более стремительно превращается в бизнес-реалию, — и те партнёры, которые чрезмерно промедлят с его внедрением, рискуют безнадёжно отстать от своих более прозорливых коллег.
Вместе с тем, подчёркивают в CRN, фактор ИИ значительным образом меняет деловую динамику в ИТ-канале, — с чем участникам последнего приходится считаться. В особой степени это относится к разработчикам генеративных моделей и к поставщикам основанных на тех решений: неверный выбор партнёра, роль которого заключается в поиске конечных клиентов и внедрении таких решений у них, грозит обернуться натуральной катастрофой. Известная сентенция «высокие технологии настолько хороши, что продают себя сами», к ИИ, по крайней мере в нынешнем его состоянии, неприменима: это далеко не коробочный продукт, и успех либо провал в ходе его внедрения едва ли не в большей степени зависит от потенциала и навыков партнёра второго уровня, чем от компетенций разработчика или поставщика.
Эксперты напоминают, что цена ошибки заказчика в случае неверного выбора стратегии внедрения ИИ в свои бизнес-процессы чрезвычайно высока, — и едва ли не на порядок превосходит таковую для всех более ранних этапов развития высокотехнологичного рынка. Скажем, весьма дорогостоящие ранние мэйнфреймы
Генеративный ИИ развивается сегодня по иному сценарию: невзирая на вполне явно проявляемое к нему внимание со стороны бюджетных структур, именно коммерческие заказчики адаптируют его самым активным образом, зачастую не считаясь с огромными расходами — в стремлении опередить конкурентов на этом весьма перспективном, как им представляется, направлении. Любой провал здесь не только оборачивается убытками для конкретного клиента, но и пятнает репутацию вендора/поставщика, чья генеративная модель не оправдала возложенных на неё ожиданий, пусть даже не по вине её создателей.
Учитывая значительную цену «железа», необходимого для тренировки и исполнения моделей, а также немалую дороговизну самого процесса (до)обучения генеративного ИИ на специфических данных заказчика, инвестиции здесь действительно требуются немалые. Именно потому потенциальные клиенты склонны к особой придирчивости в выборе канального партнёра второго уровня, которому и будет поручено всем этим заниматься. Ровно потому же для разработчиков и поставщиков генеративных моделей критически важно не просто тщательно отсеивать таких партнёров для продвижения своего ИИ-продукта, но уделять максимум внимания их образованию и даже воспитанию в плане эффективных коммуникаций с заказчиками — поскольку иначе избыточно высокий порог входа и опасение высокой вероятности провала будут удерживать огромные массы потенциальных клиентов от инвестиций в ИИ.
Тем самым, делают вывод эксперты, динамичное развитие ИИ-направления в ИТ-канале невозможно без деятельного внимания соответствующих вендоров к партнёрам второго уровня — которое выражалось бы в продуманной стратегии продвижения своего продукта в условиях крайне высокой его себестоимости и непрерывно обостряющейся конкуренции с другими подобными разработчиками/поставщиками. Как такая политика изменит канал, пока непонятно (например, возможно ли в принципе существование мультивендорных ИИ-интеграторов, если схватка за каждого отдельного клиента окажется для конкурентов-вендоров принципиально важной), но уже понятно, что меняться он будет — по крайней мере, пока всеобщий интерес к теме ИИ не демонстрирует признаков угасания. Вполне вероятно, что к тому моменту, когда российский рынок коммерческих ИИ-разработок вырастет и окрепнет, наработанный западными коллегами опыт послужит для него если не примером, то ценным уроком.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
