От редакции: CEO Microsoft Сатья Наделла считает, что истинная конкурентоспособность компании в эпоху ИИ заключается не в выборе самой мощной модели, а в способности превратить свои рабочие процессы, отраслевые знания, организационное суждение и опыт сотрудников в постоянно развивающуюся обучающую систему. Другими словами, компании не должны просто покупать возможности ИИ, а должны создавать собственную "обучающую петлю" (систему, в которой человеческий опыт, бизнес-процессы и возможности моделей постоянно взаимно усиливаются).
В рамках этой концепции будущие компании будут одновременно накапливать два типа капитала: человеческий капитал, т.е. знания, суждения, сети контактов, креативность и способность к распознаванию паттернов у сотрудников; и Токен-капитал (созданные и принадлежащие самой компании возможности ИИ). Наделла подчеркивает, что ИИ не обесценивает человеческий капитал, а, наоборот, делает более важными способности человека к постановке целей, междисциплинарным связям и распознаванию ключевых паттернов. Без руководящего направления человека вычислительные мощности просто топчутся на месте; без накопления собственных знаний организации, даже самая сильная модель останется лишь внешним инструментом.
Ключевой вывод этой статьи: передовые технологии без экосистемной поддержки не станут устойчивым будущим. Ценность ИИ не должна поглощаться небольшим числом универсальных моделей, а должна формировать передовую экосистему, где каждая компания, каждая отрасль, каждая страна сможет иметь свою собственную обучающую петлю. Компании должны создавать частные системы оценки, частные среды обучения с подкреплением и доступные для запросов базы знаний, превращая неявный опыт в системные возможности, пригодные для повторного использования, масштабирования и итеративного улучшения. Истинное конкурентное преимущество может заключаться не в самой модели, а в том, что компания не теряет накопленный «опыт ветерана компании» даже при замене универсальной модели.
Это также ключевой аспект суверенитета компании в эпоху ИИ: тот, кто превратит организационные знания в систему, приносящую постоянный сложный процент, сможет в быстро меняющемся мире моделей сохранить интеллектуальную собственность, усилить возможности сотрудников и удержать экономическую ценность, создаваемую ИИ, внутри своего бизнеса, отрасли и сообщества.
Далее оригинальный текст:
В последнее время я много думаю о том, как будет выглядеть будущее компаний в экономике, движимой ИИ.
Эта трансформация отличается от любой предыдущей миграции платформ. Раньше мы использовали цифровые системы для усиления человеческого капитала; а сейчас мы впервые можем создать настоящую когнитивную петлю между человеком и цифровой системой. Это очень меняет парадигму, потому что трансформирует само понимание того, как в компании выполняется «работа».
Настоящий ключевой вопрос заключается не в том, как используется тот или иной цифровой инструмент или система, а в том, как организация будет продолжать учиться, накапливать интеллектуальную собственность, формировать дифференциацию и процветать в мире, где модель ИИ может непрерывно поглощать профессиональные знания людей и организации и коммодифицировать их.
Каждая компания должна создать то, что я называю человеческим капиталом и Токен-капиталом. Человеческий капитал включает знания, суждения, сети контактов, креативность и способность к распознаванию паттернов у сотрудников; а Токен-капитал — это созданные и принадлежащие самой компании возможности ИИ.
Важно, что с ростом Токен-капитала человеческий капитал не становится менее важным. Как раз наоборот, он становится лишь более значимым. Я убежден, что человеческая агентность станет ключевым драйвером роста Токен-капитала. Люди будут ставить амбициозные цели, находить связи между разными областями, устанавливать отношения и распознавать действительно важные паттерны. Без направляющего вектора человека вычислительные мощности будут просто топтаться на месте.
Это означает, что реальная возможность заключается не в выборе лучшей модели, а в создании над моделью обучающей петли, в которой человеческий и Токен-капитал будут взаимно приносить сложный процент. Вы можете отдать задачу на аутсорсинг, вы можете отдать работу на аутсорсинг, но вы никогда не сможете отдать на аутсорсинг свое обучение. Будущее компании зависит от способности обеспечить непрерывное взаимное усиление в этом обучении между человеком и ИИ.
Это требует нового архитектурного подхода: каждая компания должна иметь возможность создавать системы агентов, которые будут со временем улучшаться, при этом сохраняя контроль над своей интеллектуальной собственностью. Компания должна быть способна заменить «универсальную» модель, не потеряв при этом профессиональный «опыт ветерана компании», накопленный в ее обучающей системе. Это будет ключевым тестом на способность компании к контролю и суверенитету в будущую эпоху.
Компаниям необходимо превратить свои рабочие процессы, отраслевые знания и долгосрочно накопленное суждение в системы ИИ, которые могут постоянно улучшаться с каждым использованием. Частные системы оценки должны измерять, действительно ли модель становится лучше в отношении тех бизнес-результатов, которые важны для компании, а не только смотреть на внешние бенчмарки. Частные среды обучения с подкреплением должны позволять модели становиться сильнее на основе реальных внутренних траекторий организации. Корпоративные базы знаний сделают институциональную память доступной для запросов и повысят эффективность использования токенов.
Эта петля станет новой интеллектуальной собственностью компании. Я рассматриваю ее как «машину для подъема в гору». И, в отличие от большинства активов, она будет расти по принципу сложного процента. Каждое улучшение рабочего процесса будет генерировать более качественные обучающие сигналы, что, в свою очередь, ускорит накопление уникальных неявных знаний компании. Компании, которые создадут такую систему раньше, получат трудно копируемое преимущество, независимо от будущих прорывов в возможностях отдельных моделей.
Наихудший сценарий для нас — это мир, в котором каждая компания в каждой отрасли отдает свою ценность небольшому числу моделей, которые поглощают все, что видят. Если вся ценность в конечном итоге будет захвачена несколькими моделями, политико-экономическая структура просто не допустит такого результата. Будущее ИИ, которое опустошает целые отрасли, не получит социальной лицензии.
Вспомните, что произошло на первом этапе глобализации: целые индустриальные экономики были опустошены аутсорсингом. На поверхности цифры ВВП выглядели неплохо, но реальное перемещение производств и шок для занятости действительно имели место, и их последствия ощущаются до сих пор. Мы не должны переносить эту динамику в эпоху ИИ — позволять небольшому числу систем ИИ захватывать всю экономическую отдачу, в то время как знания целых отраслей коммодифицируются и опустошаются у них под ногами.
На мой взгляд, наш приоритет должен состоять в построении передовой экосистемы, а не просто передовой модели. Только тогда ценность сможет широко течь к каждой компании, каждой отрасли, каждой стране. В такой экосистеме каждая организация сможет иметь свою собственную обучающую петлю, кодировать в нее свои институциональные знания и обеспечивать совместный рост человеческого и Токен-капитала по принципу сложного процента.
Это также та философия платформы, которую я всегда разделял: ценность, создаваемая на платформе, должна быть больше, чем ценность, захватываемая самой платформой; каждая компания должна иметь возможность непрерывно инноваровать и создавать свою собственную ценность.
Когда это будет достигнуто, компании будут создавать ценность для себя и для своей экономической среды. Профессиональные способности сотрудников будут усилены, их суждения станут частью системы, которую можно реплицировать и масштабировать, а полученные выгоды будут возвращаться в компанию и окружающее ее сообщество.
Вот как компании создают ценность для себя и для более широкой экономики. И это стабильное равновесие, которое мы должны строить вместе.
