Сколько было сказано о развитии soft-skill’ов, умении общаться и договариваться, но мало кто говорит о таких серых навыках как способности к аналитике рынка. Если мы, рядовые специалисты, приготовившееся к первому рабочему офферу или еще лучше — ко второму — нам нужно понимать, где нас будут больше всего ценить, где мы будем чувствовать себя свободнее и получать больше денег.
«Я работаю в стартапе …» — совершенно нормально для айти-рынка, но стартап — высокорисковое предприятие, в который вкладываются венчурный фонды или безумные «бизнес-ангелы» — частные лица. Если открыть кофейню, местный барбершоп — всегда можно составить бизнес-план, представить дату окупаемости, разложить карту рынка. Весь сбыт на ладони. Иногда, конечно, стартапы могут финансироваться из государственных средств для получения IT-решений для гос. платформ.
Стартапы всегда о новом продукте, а значит и потребительский спрос в тумане войны. IT как технологическая отрасль практически всегда идет в сторону инноваций, поэтому в этой области так много рисковых компаний, открывающих, например, голосовые помощники с ИИ (да, мы про успешный Rabbit, который, по нашему мнению, в перспективе отвалится).
Но даже здесь постепенно формируются стабильные рынки, где прогнозирование уместно, а инновационность отрасли не уступает стартап-авангарду со всякими GPT.
И мы говорим про корпоративные ИИ-платформы.
Откуда брать тесто для экономического пирога?
В России уже заказывают всякие платформы для организации работы МинЦифры и злосчастных госуслуг, практически везде внедряют рекомендательные системы, компании настаивают на интеграции сотен Web-приложений на единые платформы.
Уже с 2014 года даже венчурные фонды, например, Deep Knowledge Ventures берут себе на вооружение нейронку под рейтингование проектов. Число данных для крупных корпоративных компаний растет, а значит Data Science тут как тут.
Если говорить о среднем бизнесе — Екатеринбургский ЖизньМарт перешел полностью на цифровой документооборот, и хотя пока что некоторые компании еще просят “материальных” договоров/отчетов — тотальный прыжок в цифру лишь вопрос времени. На самом деле, здесь и действует концепция win-to-win в отношении государства и контрагентов: отчетность становится прозрачнее для всех.
Экономический пирог — аллегория на все доступные странам “блага”, для нас пирог измеряется в эквиваленте запущенных в оборот рынка корпоративного ИИ денег. IT, по большей части, — рынок услуг, никаких реальных благ он не предлагает, поэтому рост рынка = рост востребованности услуг.
Пока многие стартапы уходят не в ту степь и ратуют за развитие B2C сервисов, рынок корпоративного ИИ набирает какие-то невероятные обороты. Рост объема рынка в 10 раз, постоянное расширение экономического пирога, найм новых сотрудников и все новые придуманные методы оптимизации бизнеса. А почему вообще такие прогнозы?
ИИ настолько выросло в сравнении с последними пятью годами и технологиями по типу трансформеров под большие языковые модели, генеративных нейронок с реалистичными фильмами, что искусственный интеллект невольно переоценили. А рынок заполнен мелкими сервисами «напиши свой стих», «найди в тексте что-то там», собранные из апишки ChatGPT и рукотворного датасета.
Хотя эта переоцененность рынка витает, скорее, в банальном сознании.
Выгодно ли развивать такие мелкие проекты? Может быть, если стартап действительно предлагает новый продукт, а не паразитирует на уже готовых решениях.
Если зайти даже в хабровский, VC-шный топ использования нейросетей в бизнесе — увидите чат-ботов, генераторы реклам для таргета или генерацию прототипа. Самый поверхностный подход. Хотя ИИ, как и модели машинного обучения в целом, применяются для задач бизнеса уже давно, Netflix и рекомендательные системы, поисковики, переводчики, банковский сектор.
ИИ как инструмент обработки данных и прогнозирования применим в бизнесе везде. От аналитики до коммуникации между сотрудниками. ИИ — это не “сменщик” копирайтеров, а реальный способ сократить траты на аудиторские проверки налоговых “деклараций”, автокоррекции и автосоставлении договоров подряда/ТК…
Практически весь бизнес предполагает одну и ту же типовую рутину. Коллегиальное собрание сотрудников? – крупные игроки тут как тут. Мелкая маркетинговая аналитика? – любое агентство с обещаниями вечного двигателя лидогенерации.
Напоминаем, что данные в мире растут экспоненциально, ведь чем больше данных, тем больше потенциальной информации для развития стратегий бизнеса. И это мы не говорим об обязательных: факторы кредитования, “слежка” за финансовой деятельность клиента… И, привет ФАС, обнаружение недобросовестных налогоплательщиков и фиксация странных банковских операций, привет, ФЗ-115.
Потребительский рынок считается просто. Находим успешное ИИ-решение в бизнесе, а дальше суммируем все компании, где оно применимо.
Поэтому рынок корпоративного ИИ вряд ли станет пузырем с фиктивным прогнозируемым спросом. Вопрос только в том, как будет делиться рынок, какой конкурентный климат и отношения средних/крупных/мелких IT компаний сложится для реализации потребностей бизнесменов.
Так и получаются невероятные цифры. Все просто — потенциально закрываемые рутинные процессы в бизнесе обеспечат рынок. Хотя к настолько позитивным отчетам, возможно, стоит относиться с подозрением — в них может быть переоценен технологический потенциал ИИ.
Стартапы, предлагающие корпорациям нейронки — лучшее место, куда стоит идти современному джуниору набирать опыт для перспективных проектов, так как объем в сфере напрямую влияет на рост зарплат.
Давайте просто разберем парочку платформ или корпоративных решений, которые сегодня предлагают стартапы и зарабатывают на этом.
Сегодня топами рынка остаются IBM Corporation, Oracle Corporation, Wipro Limited, Hewlett Packard Enterprise, Microsoft Corporation, которые рекомендовали себя в проектах, вообще никак не связанных с ИИ. Да, мы о том же IBM или Microsoft. К слову, вообще инвестирование и разработка продуктов в этом направлении таких крупных гигантов – большой плюс к репутации рынка. В глазах сторонних инвесторов он выглядит относительно надежно.
Автоматизация и повышение эффективности, анализ данных и получение инсайтов, улучшение опыта клиентов, предиктивное обслуживание, оптимизация цепочки поставок, управление рисками и соблюдение требований, инновации и разработка продуктов, управление человеческими ресурсами и талантами, кибербезопасность, стратегическое планирование и поддержка принятия решений — вот вам примерный список возможных решений.
Ну и в списках лидеров, как всегда, наши корпоративные гиганты.
Корпоративное ИИ от корпораций корпорациям.
IBM Watson — обширная платформа искусственного интеллекта, предлагает различные SaaS-продукты: Watson Assistant для разговорного ИИ, Watson Discovery для анализа данных и Watson Studio для проектов по data science…
Google Cloud AI Platform, которая оснащает предприятия инструментами для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения масштабно, используя технологии искусственного интеллекта Google без проблем.
Amazon Web Services (AWS) со своими Amazon Rekognition/ Amazon Comprehend позволяет предприятиям легко интегрировать возможности искусственного интеллекта в свои приложения.
Платформа RPA, обрабатывающая неструктурированные данные.
Определенно лидером становятся облачные решения. Там тоже рост рынка прогнозируется в 10 раз к 2030 году. Это же относится к интегративным платформам, когда ИИ интегрирует разные сервисы в одно место, чтобы максимально повысить уровень обмена данными и информацией внутри корпораций.
Дефицит чипов или главные риски корпоративных стартапов
Шутка про окупаемость 5 из 100 стартапов не шутка, хотя для зарплаты в найме важна не окупаемость проекта, а его прогнозируемая «привлекательность». Не выстрелит ружье в пьесе от того насколько инвесторы в него верят, а от того, сколько выделят средств. Риски в айти понятные и зачастую связаны с производительностью либо объемом избираемого датасета.
Да, США могут выделить 52 миллиарда долларов на разработку высокоскоростных чипов, которые перекроют старенькие TPU/GPU. Будет ли от таких разработок толк в производственном масштабе? К сожалению, судя по высказываниям самого Альтмана и некоторых конкурентов, «в мире наблюдается явная нехватка ускорителей для обучения моделей». Рост объемов рынка эффектом домино складывает спрос на огромные сервера, поэтому можно ждать еще большего дефицита на фоне роста ИИ-сервисов.
И хотя разные компании аналитики, тот же IDC прогнозирует рост рынка AI-ascelerators почти в два раза к 2029 году, сравнивая темпы роста рынка нейросетей, компании могут не столкнуться с глобальным дефицитом и “смертью” всех ИИ-предприятий, но срезом вообще реализуемых ИИ.
Производить ИИ-сервисы, например, в частном порядке для компаний станет невыгодно. А это замедлит темпы роста рынка.
Учитывают ли это в отчетности “Mordor Intellegence”? Нет, лишь говорят о стимуляции “производства” полупроводников. Но мы просто напоминаем, что завод по созданию чипов – это не мелкая мануфактура по сборке запчастей для авто, а предприятие, требующее здоровенных капитальных вложений . Одна фотолитографическая машина может стоить 150 миллионов долларов, а общие требования к капиталу «завода» достигают и 10 миллиардов.
То же мы не говорим про составление датасетов. Не все очевидные решения находят свой отклик — могут не увеличивать прибыль, но понижать ее. К тому же относятся сервисы протоколирования, нацеленные на «автоматизацию» коллегиальных органов. Круто, но зачастую обучение на собраниях занимает слишком много времени, мы не говорим про сотрудников.
Но это не значит, что рынок корпоративного ИИ не будет расти или цифры нас обманывают. Скорее, после бума нейросетей и падением ажиотажа, как и котировок IT-компаний в 2018, искусственный интеллект найдет себе действительно эффективный рынок. Тот рынок, где не может быть и речи о росте каких-то там пузырей, тот рынок, где инвестиции будут только расти. Как и зарплаты сотрудников.