Главная ценность ИИ — координация, а не автоматизация

Суть

В дискуссиях о влиянии искусственного интеллекта на экономику мы привыкли фокусироваться на двух вещах: снижении стоимости прогнозирования и удешевлении создания контента. Однако новая статья в Harvard Business Review предлагает сменить оптику. Автор утверждает, что настоящий прорыв кроется в третьем, наименее понятом факторе — снижении «издержек перевода» (translation costs).

Речь идет не о лингвистическом переводе с английского на русский, а о способности ИИ интерпретировать и связывать разнородные данные, процессы и протоколы. ИИ позволяет координировать сложные проекты, извлекая структуру из хаотичных входных данных, что устраняет необходимость принудительно загонять всех участников процесса в единые стандарты или платформы.

Контекст

Долгое время цифровизация бизнеса строилась на принципе стандартизации. Чтобы системы могли общаться друг с другом, инженерам приходилось писать сложные API (программные интерфейсы приложений) или заставлять все отделы компании переходить на один и тот же софт. Это создавало жесткие, неповоротливые структуры.

Традиционная автоматизация решала проблему выполнения конкретных, повторяющихся задач. Но как только дело доходило до взаимодействия между разными отделами, компаниями или несовместимыми базами данных, процесс стопорился. Люди тратили огромное количество времени на «ручную склейку» информации: перенос данных из одной таблицы в другую, согласование форматов и бесконечные уточнения. Именно эти барьеры ИИ сейчас начинает разрушать.

Детали

Ключевая идея заключается в том, что ИИ выступает универсальным адаптером. Большие языковые модели (LLM) и мультимодальные системы способны понимать контекст неструктурированных данных — будь то текст в PDF, запись звонка или код на устаревшем языке программирования — и преобразовывать их в нужный формат для другой системы.