Google в беде? Да, но и ваш бизнес в той же лодке

Трудности Google с запуском Bard показывают, куда идут продукты, поддерживаемые данными и моделями. Уже более десяти лет Google инвестирует в передовые возможности машинного обучения, инфраструктуру и исследования. Тем не менее, они до сих пор не собрали воедино части для создания продуктов и их монетизации. Бизнес-задачи, стоящие за ИИ, так же сложны, как и технические.

Google — это место, где зародился класс моделей GPT; они были у них дольше, чем у кого-либо еще. Илья Суцкевер, главный научный сотрудник OpenAI, и основатель Anthropic Дарио Амодеи — выпускники Google. Понятно, что у Google были исследования, таланты и инфраструктура, чтобы вывести это на рынок раньше, чем Microsoft. То, что происходит сейчас, не имеет ничего общего с мастерством изучения ИИ или решением технических проблем.

Когда на рынок выходит конкурент, с искусственным интеллектом, инвесторы ожидают, что игроки, такие как Google, смогут быстро отреагировать. Большинство были удивлены ошибками Google, но на самом деле происходящее сложнее, чем просто развертывание моделей.

Даже компания, с таким опытом, как у Google, не может быстро реагировать на конкуренцию со стороны продукта, с поддержкой ИИ. Трудно рационально объяснить то, что происходит перед нами, пока вы не пройдете мимо технических оценок. Предприятиям нужна стратегия использования ИИ задолго до того, как они планируют внедрить эту технологию. Почему? Внедрение ИИ в продукт — это долгая игра, как технически, так и со стороны бизнес-стратегии.

Недостающие стратегические компоненты

Бизнесу нужна стратегия ИИ задолго до запуска первых линеек продукции. Я объединяю стратегии данных и ИИ, потому что они должны усиливать друг друга. Каждое решение, принятое в процессе внедрения и разработки продуктов данных, должно усиливать ценность следующей трансформации. Во всем, что создается сегодня, должно быть место для функций ИИ.

В противном случае для внедрения новой технологии придется выкинуть много старого, прежде чем продукты смогут двигаться вперед. Предприятия, которые трансформируются для поддержки данных и аналитики, будут застигнуты врасплох, необходимостью еще раз трансформироваться для внедрения ИИ. Если компания использует стратегию непрерывной трансформации, процесс будет итеративным. В противном случае это будет разрушительно для бизнеса, а затраты значительно возрастут.

Непрерывная трансформация - это ответ на растущую скорость технических изменений. За 15 лет в бизнесе появились цифровые технологии, облачные технологии, большие данные, аналитика и искусственный интеллект. Microsoft освоила цифровую волну. Они потратили годы на инвестиции в центр обработки данных, но не смогли собрать воедино части, чтобы монетизировать облако. AWS опередила их и до сих пор владеет большей частью этого рынка. Похоже, что Microsoft научилась на своих ошибках.

Тот же цикл повторяется и с продуктами искусственного интеллекта от Google. Они освоили технологию, но не бизнес-модель или стратегию продукта. Парадигма поиска Bard не может быть привязана к существующей бизнес-модели Google. Успешное внедрение Bard повредит доходам Google от рекламы, и это не то, что можно исправить за одну ночь.

Стратегия ИИ объясняет, почему бизнес использует технологию для создания и предоставления ценности клиентам. Это заявление о монетизации, которое служит основой для принятия решений о технологии в компании. Стратегия ИИ важна не только для команды специалистов по науке о данных. Она помогает остальному бизнесу подготовиться и трансформироваться как единое целое.

Без него каждая продуктовая команда и бизнес-подразделение выдвигают собственное видение. Они трансформируются и адаптируются с узким кругозором. Результатом является хаос и значительное дублирование усилий. Именно в таком положении сейчас находится Google. Они признали проблему и вернули основателей компании для пересмотра стратегии ИИ. То, что они обнаружат, вероятно, будет дорого стоить и потребует много времени на исправление.

Продукты ИИ — это новая парадигма

Существует огромная разница между созданием моделей и созданием продуктов, использующих модели. Это отчасти функционал, но и отчасти монетизация. Цифровая парадигма не распространяется на продукты, поддерживаемые моделями.

Этот цикл будет повторяться во всех отраслях. Две компании с одинаковыми возможностями в области науки о данных, должны быть в состоянии обеспечить схожие результаты, но они этого не сделают. Существующие линейки продуктов должны быть подготовлены к использованию функций, поддерживаемых моделями. Стратегия продуктов в области данных и ИИ имеет решающее значение.

Интеграция модели в существующий продукт требует другого набора возможностей. Очевидно, что Microsoft уже давно разрабатывает этот набор возможностей. Google, с другой стороны, похоже, еще не осознал эту необходимость. В чем же разница?

Цифровые продукты похожи на инструменты. Люди по-прежнему выполняют ту же работу, но с инструментом наша работа упрощается. Модели меняют то, как мы работаем, поэтому цифровой инструмент необходимо модифицировать, чтобы он подходил. Поиск — отличный пример.

При обычном поиске я ввожу в строку поиска то, что ищу, и получаю результаты. В конце концов, у Google или Bing есть граф знаний, представляющий все, что есть в Интернете. Без их инструментов я не могу справиться с таким уровнем сложности.
Я должен проанализировать набор результатов, чтобы найти ссылку на то, что я ищу. Обычно я просматриваю несколько сайтов, чтобы получить ответы на сложные вопросы. Часто Google указывает мне сайт, на котором я выполняю такой же или похожий поиск.

Хороший пример — поиск кода ошибки во время программирования. Я копирую текст ошибки в окно поиска Google и получаю список результатов из Stack Overflow. Там также могут быть некоторые сообщения в блоге или статьи, если мне повезет. Я захожу на разные сайты и перебираю несколько разных результатов по моей ошибке, чтобы найти наиболее актуальную информацию. Для неясных вопросов это болезненный процесс проб и ошибок.

Bard и ChatGPT меняют то, как я пользуюсь поиском и открываю новые приложения. Я могу задать более естественный вопрос с сообщением об ошибке и кодом, вызывающим ее. Обе модели могут ответить исправлением кода, информацией о проблеме или их комбинацией. Я могу задать дополнительные вопросы и предоставить дополнительную информацию о проблеме, чтобы получить более точные ответы.

Новая парадигма — это другой и более эффективный рабочий процесс. Я передаю часть рабочего процесса Bard или ChatGPT. Поиск переходит от инструмента к чему-то больше похожему на члена команды. Это переход от взаимодействия человека и машины к совместной работе человека и машины.
В результате я буду взаимодействовать с решением по-другому. В случае использования кода ошибки было бы более естественно иметь возможность поиска ошибок, встроенную в мою среду разработки. Зачем идти в Google или Bing?
Зачем обращаться к Google или Bing, если я должен искать ресурс при написании этого поста? Почему бы не ввести мой запрос в приложение, которое я использую для письма?
IDE или приложение для письма также имеют соответствующие метаданные о поисковом запросе. Они могут стать частью подсказки Bard или GPT и помочь улучшить релевантность результатов. Опять же, рабочий процесс значительно изменился. Добавление Bard на домашнюю страницу Google или GPT в Bing не раскроет весь потенциал продукта и не обеспечит наилучшую интеграцию в мой рабочий процесс.

Вызов для бизнеса

Бизнес-модель Microsoft построена на монетизации поиска с поддержкой GPT. Приложения Office, VSCode, Github, Power BI, SQL Server и многие другие части его экосистемы готовы к поиску с поддержкой GPT. На мой взгляд, Bing был запоздалой мыслью, призванной увеличить принятие и продемонстрировать новую парадигму более широкой аудитории. И ткните Google в глаз за то, как они избивали Bing, пока им управлял Сатья Наделла.

Bard и GPT превратят поиск в товар, потому что компании смогут интегрировать его в каждое приложение. До тех пор, пока они будут создавать пространство для сложной поисковой функциональности, чтобы улучшить использование клиентами их продуктов, это будет простой интеграцией. Однако большинство компаний не подготовились к этому и будут застигнуты врасплох.
Вот почему стратегии в области данных и ИИ должны быть разработаны до того, как технология будет готова. Стратегия продукта должна определять решения о ближайшем развитии, которые освобождают место для функций, поддерживаемых ИИ. У Microsoft есть возможность интегрировать поиск GPT в Word и монетизировать его в приложении. Google не взимает плату за свою версию и интеграция уничтожит их основной бизнес в сфере поисковой рекламы.

Google знал, что это произойдет, но не изменил свой бизнес и не выделил место в продуктах, чтобы подготовиться к этому. Это должно было стать частью Alexa и всех интеллектуальных домашних помощников. В течение следующих двух лет компании всех отраслей будут повторять эту ошибку.
Возможности огромны, потому что так много потребностей поиска не были удовлетворены до сих пор. Я считаю, что мы видели только часть реального рынка поиска, потому что старая парадигма была неспособна их обслуживать. У повсеместного поиска есть ноги, а потенциал монетизации огромен. Однако дни поиска с поддержкой рекламы, возможно, подходят к концу.

Сбой уровня Таноса

Подумайте об этом с точки зрения рабочего процесса, и возможность станет очевидной. Сколько раз вы должны покинуть приложение или веб-сайт, чтобы начать поиск в Google или Bing? Поиск в стиле Bard и GPT может быть интегрирован в каждый рабочий процесс, для которого в приложении или на сайте отведено место. Это означает гораздо больше поисков, но гораздо меньше потоков через традиционные порталы поисковых систем.

За этим изменением рабочего процесса скрывается огромный прорыв. Любой SEO-зависимый бизнес ждет серьезная беда, потому что GPT и Bard не используют SEO. Пользователям не нужно переходить на сайт, чтобы завершить свой рабочий процесс. Целая категория контентных продуктов просто перестанет существовать.

Каждый веб-сайт кулинарных рецептов в Интернете устарел. Рецензии на обустройство дома своими руками - тоже. Списки или пошаговые инструкции живут в долг.

ChatGPT обучался на данных до 2021 года. По сути, его можно было обучить, а затем отключить на 12 месяцев, и он по-прежнему хорошо справлялся бы со многими поисковыми запросами. Поиск возможен в автономном режиме, что имеет еще более важные последствия, которые мы увидим в следующем году. То, что мы сейчас наблюдаем, не конец. Мы в первом туре. Bard и GPT примитивны по сравнению с тем, что мы будем иметь через 24 месяца.

Изменения происходят по экспоненте, и бизнес должен адаптироваться или рухнуть.

Автор Vin Vashishta, оригинал статьи