Позвольте поделиться небольшим секретом: грядущий триумф искусственного интеллекта будет целиком и полностью опираться на структурированные данные. Возможно, для вас это прописная истина, созвучная утверждению о том, что вода мокрая.
Тем не менее, именно очевидность этого прогноза объясняет то олимпийское спокойствие, которое излучают главы крупнейших дата-корпораций, рассуждая о перспективах отрасли. Их уверенность лишена напускного пафоса; они открыты инновациям, но при этом не опускаются до пустых гипербол и истеричного кликбейта.
В их риторике вы не встретите популизма вроде «нейросети заменят всех программистов» (срок этого пророчества уже истек) или советов техническим специалистам переквалифицироваться в бариста. Они не пытаются убедить нас в безопасности бесконтрольных экспериментов, позволяя создавать сомнительный контент силами ИИ.
Напротив, лидеры рынка данных оперируют здравым смыслом: «Зачем ломать работающую систему учета? Это колоссальные и неоправданные риски».
Признаться, такой прагматизм подкупает.
SaaS в жерновах перемен
Недавно технологический гигант Databricks отчитался о достижении годовой выручки в $5,4 млрд. Рост составил впечатляющие 65%, причем более $1,4 млрд принесли именно ИИ-решения.
То есть четверть дохода компании генерирует искусственный интеллект. Это выглядит как здоровый и осмысленный гиперрост. Можно предположить, что львиная доля оставшихся поступлений идет от SaaS-направления, а остальное — это, образно говоря, цифровое наследие былых времен.
Я давно придерживаюсь мнения, что классический SaaS в его нынешнем виде обречен. Разумеется, это не значит, что ваши рабочие инструменты исчезнут в одночасье. Речь о системном кризисе бизнес-модели.
Проблема SaaS кроется в устаревшем пользовательском опыте: десятилетиями эти сервисы лишь выдавали сухие цифры для анализа узким специалистам. ИИ же обещает руководителям готовые стратегии, глубокие инсайты и конкретные ответы на бизнес-запросы.
Мои предупреждения были попыткой указать на айсберг по курсу: пора пересматривать традиционные подходы, пока инерция не затянула ваш бизнес в промышленный шредер.
К сожалению, здравые аргументы часто тонут в шуме экспертов-самоучек, которые советуют просто «прикрутить чат-бота» к старому интерфейсу. Разработчики ИИ-платформ поначалу потакали этому заблуждению ради экспансии на рынок. Это была ловушка: SaaS-компании с улыбкой шли на эшафот, маскируя старые проблемы модными диалоговыми окнами, где «суперпользователи» вместо нажатия кнопок теперь просто вводят текст.
Правильная работа с ИИ требует не декоративных изменений, а глубокого тестирования технологий. Вместо слепого внедрения первого попавшегося бота, стоит изучить возможности разных архитектур.
Сервисы вроде BotHub позволяют в едином интерфейсе опробовать топовые нейросети — от текстовых моделей до инструментов анализа кода. Это рациональный путь: сначала понять, какая модель эффективна в ваших задачах, и только потом инвестировать в интеграцию.
Для доступа к этим инструментам не нужны сложные обходные пути — платформа стабильно работает с российскими картами.
Воспользуйтесь ссылкой, чтобы получить 300 000 бесплатных токенов для старта и лично оценить потенциал современных нейросетей в деле!
Али Годси из Databricks, придерживаясь иной корпоративной риторики, по сути подтверждает те же тезисы.
Закат эпохи сертифицированных специалистов
Глава Databricks находится в деликатном положении. Управляя бизнесом с многомиллиардной выручкой, он не может открыто провозгласить смерть SaaS. Но если читать между строк, его позиция предельно ясна: компании, владеющие данными, занимают наиболее выгодные позиции перед лицом грядущих перемен.
Он стремится дистанцироваться от ярлыка «традиционного SaaS», понимая, что простого наслоения языковых моделей (LLM) на старые данные недостаточно. Нужен полный пересмотр процессов извлечения и трансформации информации.
Годси прямо указывает на главную уязвимость нынешней модели:
«…Угроза для SaaS-индустрии заключается в том, что навыки владения конкретным сложным продуктом — будь то Salesforce, ServiceNow или SAP — обесцениваются. Раньше «ров» этих компаний держался на миллионах людей, потративших годы на изучение их интерфейсов. Теперь этот защитный барьер рушится», — констатирует глава Databricks.
Это именно то, о чем я твержу последние два года: монополия на знание интерфейса испаряется под натиском ИИ. Технологии имеют свойство сначала создавать касту избранных специалистов, а затем делать их ненужными. Место знатоков кнопок займут те, кто умеет работать с чистыми данными и превращать их в измеримый результат.
ИИ — это импульс, данные — это фундамент
Я не призываю идеализировать руководство Databricks, но их стратегия заслуживает внимания. В эпоху, когда ИТ-гиганты массово сокращают персонал, одновременно вливая баснословные суммы в сомнительные проекты, Годси выбирает путь прагматизма:
«Сейчас не время для публичных размещений (IPO)… Моя цель — обеспечить максимальную капитализацию, чтобы гарантировать компании запас прочности на долгие годы вперед».
Это подход человека, который играет «в долгую», опираясь на факты, а не на хайп.
Если ИИ сегодня напоминает гиперактивного подростка, то данные — это накопленный жизненный опыт. ИИ дает масштаб, но данные задают вектор развития. После периода увлечения «чат-ботами и картинками» наступает осознание: высокая скорость движения бесполезна, если вы едете не туда.
ИИ — это пламя, а данные — качественное топливо. Выживание бизнеса в ближайшую пятилетку будет зависеть от способности лидеров отличить магические трюки от реальных инструментов управления данными.
Пока одни пророчат апокалипсис, а другие пребывают в эйфории, индустрия данных остается той самой «скучной», но надежной серединой, определяющей реальный облик будущего.
