Основатели агентства TO DUAL Юлиана Нам и Дмитрий Ерёменко побывали на Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC) в Шанхае.
Одним из главных событий деловой программы для них стал доклад Ли Кайфу, экс-главы Google China и основателя Sinovation Ventures и 01.AI. Он говорил о том, почему компании внедряют ИИ, но пока не используют его там, где принимаются решения, и как из-за этого изменится структура компаний.
Выступление шло на китайском, полная запись вышла только в китайских медиа, и на русском этот доклад до сих пор не пересказывали. Поэтому мы собрали его основные тезисы и соотнесли их с задачами бизнеса.
Авторы: Юлиана Нам и Дмитрий Ерёменко, фаундеры TO DUAL, создатели магистратуры «ИИ в маркетинге и управлении продуктом» НИУ ВШЭ.
Конференция про последствия
WAIC прошла в Шанхае с 17 по 20 июля. Это главная конференция Китая по ИИ и одна из крупнейших в мире. Выставка заняла 100 тысяч квадратных метров, в ней участвовали больше 1100 компаний, которые показали свыше 3000 экспонатов, в том числе больше 300 мировых премьер. Тема года — «Интеллектуальные партнёры: создаём будущее вместе». Открывал конференцию Си Цзиньпин.
На фоне западных конференций, где компании показывают новые продукты, WAIC выделяется тем, что здесь много говорят о последствиях внедрения ИИ. Целый день деловой программы занял разговор о том, как ИИ меняет производительность, устройство организаций и корпоративную культуру. В этом блоке Ли Кайфу выступил с докладом «Первопринцип производительности: будущее ИИ уже здесь – перестройка бизнеса, организаций и личности».
Ли Кайфу работает в индустрии почти сорок лет. Он защитил докторскую по распознаванию речи в Carnegie Mellon, занимал руководящие позиции в Apple, Microsoft и Google, затем основал венчурный фонд Sinovation Ventures и компанию 01.AI, которая разрабатывает языковые модели. Слушать его стоит ещё и потому, что он одинаково хорошо знает американский и китайский рынки, а людей с таким опытом сейчас немного.
Тишина в ответ на вопрос про отчётность
К Ли Кайфу на конференциях подходят руководители компаний и рассказывают, сколько агентов внедрили в поддержке, юридическом отделе и финансах. У некоторых счёт идет на сотни. Он спрашивает одно и то же: как это изменило вашу отчётность? Почти всегда в ответ наступает тишина.
Ли Кайфу объясняет это тем, что весь этот ИИ работает на периферии. Компания получила в распоряжение интеллект уровня выпускника лучшего университета мира и посадила его разбирать тикеты и поправлять презентации. Стратегию, финансы, продажи и конкурентную борьбу, от которых зависит судьба бизнеса, ИИ не затронул.
Слабостью моделей это не объясняется. Ли Кайфу приводит в пример DeepSeek R1: компании массово скачивали модель и разворачивали её на своих серверах, а потом она простаивала, потому что ничего не знала о конкретной компании, то есть о её архивах, процессах, людях и истории решений. Он сравнивает это с самым мощным чипом Nvidia, который привезли бы главе General Motors в 1976 году: без операционной системы и приложений такой чип бесполезен, какой бы ни была его мощность.
Поверх базовой модели, по мнению Ли Кайфу, нужна собственная надстройка из трёх частей:
- Онтология компании, то есть структурированная карта того, что организация знает о себе;
- Данные о текущем состоянии компании, которые обновляются в реальном времени;
- Мультиагентная архитектура, в которой несколько версий модели с разными ролями спорят между собой, прежде чем выдать решение.
Так работает совет директоров или инвестиционный комитет, где решение принимают после спора участников.
Почему скачок случился именно сейчас
Ли Кайфу объясняет нынешний скачок четырьмя факторами.
Первый фактор предсказал ещё в восьмидесятых Ханс Моравек, учитель Ли Кайфу в Carnegie Mellon: машинам проще даётся то, что людям кажется сложным, и наоборот. Поэтому с помощью ИИ люди начали автоматизировать умственный труд, а физический такой автоматизации пока не поддаётся.
Второй — скорость распространения. ChatGPT набирал аудиторию примерно в пять раз быстрее TikTok, потому что инфраструктуру строить не пришлось: интернет уже работал. Электричество распространялось десятилетиями, потому что сети для него прокладывали с нуля.
Третий – стоимость. За два года цена за токен при сопоставимом качестве упала, по его расчётам, примерно в 175 раз.
Четвёртый — самоулучшение моделей: они всё чаще дорабатывают себя без циклов экспериментов, на которые у исследовательских команд уходили годы.
Отдельно Ли Кайфу говорил о коде. Три года назад писать программы с помощью ИИ было почти невозможно. Сейчас же модели справляются с 94 процентами задач профильного бенчмарка, тогда как инженер уровня middle решает 50-60 процентов. Код важен как операционный язык цифрового мира. Модель, которая умеет его писать, способна открывать приложения, вызывать внешние сервисы и управлять компьютером, то есть сама доводить задачу до результата.
Boss AI и проблема испорченного телефона
Часть доклада Ли Кайфу посвятил Boss AI – продукту своей команды. Поэтому слушать эту часть стоило с поправкой на то, что спикер рассказывает о собственном проекте. Но проблему, ради которой создан продукт, он описал точно, и её узнает любой, кто работал в крупной компании: до руководства информация доходит искаженной. В большой организации много уровней среднего менеджмента, и на каждом часть сведений теряется, а часть намеренно придерживают: кто-то не хочет расстраивать начальство, департаменты конкурируют и прячут друг от друга похожие проекты.
Boss AI решает эту проблему так: система записывает и обрабатывает совещания, и руководитель получает сведения без искажений. Разработчики считают их самым ценным источником данных в компании, потому что решения принимают именно на них. Руководитель узнаёт, что происходило на встречах, где его не было, кто что пообещал и выполнил ли обещание, а также получает сведения о ключевых сотрудниках и рисках их ухода. Во время совещаний система сверяет заявления участников с данными и показывает расхождения.
DRI: организация без среднего звена
Если середина управленческой пирамиды – это в первую очередь источник искажений, а исполнение всё больше берут на себя агенты, встает вопрос: зачем пирамида вообще нужна?
Ли Кайфу предлагает заменить её моделью DRI (Directly Responsible Individual). Так называют человека, который единолично отвечает за своё направление и его результат, своего рода микро-CEO с узкой специализацией.
Термин пришёл из Apple, но такие люди были и раньше: Тим Бернерс-Ли в CERN, Акио Морита в Sony, Говард Шульц в раннем Starbucks. Их были единицы, потому что каждый крупный проект требовал ресурсов целой организации. С дешёвыми ИИ-агентами этого ограничения больше нет: один DRI управляет несколькими агентами и в одиночку делает работу, для которой раньше нужен был отдел.
Менеджерам среднего звена Ли Кайфу оставляет три варианта:
☐ Можно стать DRI или руководителем нескольких DRI.
☐ Можно стать связующим звеном между агентами и людьми там, где по-прежнему нужны доверие и личный контакт.
☐ Третий вариант временный: связывать старые процессы с новыми, пока старые не исчезнут.
Вкус, дальновидность, убеждения, смелость
В финале доклада Ли Кайфу вернулся к вопросу, который задал своему учителю почти сорок лет назад: если машины станут умнее нас, в чём тогда смысл человека?
Моравек ответил вопросом на вопрос: а с чего вы взяли, что смысл человека – в его уме?
Сам Ли Кайфу называет четыре качества, которых нет у ИИ:
- Вкус. Коко Шанель почувствовала, что женщинам нужна одновременно удобная и красивая одежда, и никакой анализ данных того времени к этому бы не привёл.
- Дальновидность. iPhone не мог появиться из опросов пользователей Nokia.
- Убеждения. Безос годами держал курс, который Уолл-стрит не принимал.
- Смелость. Маск поставил личное состояние на возвращаемые ракеты.
Все четыре качества Ли Кайфу объясняет одним: ИИ не несёт ответственности так, как её несёт человек, потому что его нельзя наказать и ему нечего терять. Решение, за которое некому отвечать, он называет расчётом. Из этого Ли Кайфу выводит разделение труда: ИИ поручают исполнение, анализ и советы, а главные решения принимает человек, и он же за них отвечает.
Этот доклад подтвердил то, на чём мы в TO DUAL строим работу с клиентами: ИИ приносит пользу, когда его используют в стратегии, финансах и продажах, то есть там, где компания принимает решения, а число внедрённых агентов само по себе в отчётности ничего не меняет. Судя по WAIC, к такому же выводу постепенно приходят и другие компании.