На панельной дискуссии, прошедшей в рамках конференции Journey консалтинговой фирмы EY, участники обсудили изменения, которые ИИ привносит в компании, темпы разработки, внедрение технологий и многое другое. Таль Моргенштерн, партнер фонда Lightspeed, модерировал беседу, в которой приняли участие Шай Леви, основатель и со-генеральный директор UnFrame, и Яир Вайнбергер, основатель и генеральный директор Reindeer AI.

Шай, ты продал Noname в начале 2024 года и сразу после этого основал новую компанию. Почему на самом деле?

Леви: "Я основал новую компанию, и я не совсем уверен почему. После продажи Noname в начале 2024 года я почувствовал, что есть проблема, которую необходимо решить, хотя почти все говорили мне, что в нас нет реальной необходимости. В UnFrame мы пытаемся решить то, что я называю 'последней милей' внедрения искусственного интеллекта — разрыв между возможностями технологии и способностью организаций внедрять ее и извлекать из нее реальную ценность. Я много думаю о решении основать компанию, и, вероятно, на это нет одного ответа. ИИ настолько захватывающий, что я почувствовал, что не могу остаться в стороне".

Что раньше было сложным, а благодаря ИИ стало легким, и что стало сложнее?

Леви: "В прошлом нам приходилось писать код почти для каждой мелочи, и время между одной функцией и другой было огромным. Сегодня можно разрабатывать гораздо быстрее, и эти вещи стали значительно проще. Но рынок ИИ очень шумный. Это почти как песчаная буря, сквозь которую трудно видеть и понимать, что действительно важно. Лишь немногим удается подняться над этим шумом. Самая большая проблема сегодня — это распределение внимания. Все происходит с огромной скоростью, и постоянно появляются новые возможности. Трудно решить, на чем сосредоточиться".

Насколько ИИ уже интегрирован в вашу компанию, помимо разработки продукта?

Вейнбергер: В каждом нашем отделе есть ИИ-агент, который работает как часть его деятельности. У нас также есть отдел, занимающийся поиском клиентов, и около 95% работы в нем выполняется с помощью агентов, которые ищут информацию и данные о потенциальных клиентах.

Леви: "У нас использование агентов достигло такого состояния, что иногда я говорю сотрудникам отдела продаж, что нужно, наоборот, сократить то, что они делают с Claude, и количество создаваемых ими результатов. Сегодня каждый может создать почти что угодно, но нужно спросить себя, действительно ли нам нужны все эти результаты. Тот факт, что что-то можно создать легко, не означает, что в этом есть ценность".

Как вы проверяете,ประสบ ли компания в эпоху, когда можно быстро увеличить объем производства, но также и сжечь огромные объемы ресурсов?

Леви: "Мы находимся в мире внедрения технологий, и поэтому я постоянно анализирую нас самих. Я хочу зарабатывать деньги и создавать ценность, но не только посредством максимальной эксплуатации токенов. Я не хочу строить плохой бизнес, который лишь создает активность и потребляет ресурсы. Я хочу настоящего роста, основанного на нашем успехе, а не на растрате ресурсов. Я ищу значительного скачка, но такого, который опирается на здоровые основы".

Вайнбергер: "Я думаю, что можно жить и с низкой маржой, пока речь идет о здоровом бизнесе, способном расти. Вопрос не только в том, какова маржа сегодня, но и в том, есть ли у вас бизнес-модель, позволяющая продолжать расти в долгосрочной перспективе".

Моргенштерн: Что вы думаете иначе о мире ИИ? Есть те, кто утверждает, что модели продолжат совершенствоваться до тех пор, пока в слое приложений больше не будет необходимости.

Вайнбергер: "Есть те, кто предполагает, что модели будут развиваться до тех пор, пока не возникнет необходимость в прикладном уровне, но, по моему мнению, оба уровня продолжат существовать. Прикладной уровень предназначен для решения реальных проблем, адаптации технологии к конкретным потребностям и предоставления клиентам полезного продукта. Прогресс в моделях не отменяет эту необходимость".

Леви: "Мы называем UnFrame лабораторией ИИ. Нужно понимать, что сами модели не обязательно предоставят все, что нужно клиенту. Anthropic не отправит вас в OpenAI, чтобы выбрать наиболее подходящую модель для вашей задачи. Требуется прикладной слой, который умеет выбирать правильные инструменты и соединять их в соответствии с потребностями клиента. Поэтому я считаю, что прикладной слой играет жизненно важную роль даже в мире, где модели продолжают совершенствоваться".