В эпоху стремительного развития технологий искусственный интеллект (ИИ) становится не просто инструментом автоматизации, а фундаментальной частью ДНК современного бизнеса. В новом выпуске подкаста Eye on AI Крейг Смит беседует с Шубхо Басу (Shub Bhowmick), сооснователем и генеральным директором компании Tredence, о том, как генеративный ИИ (GenAI) трансформирует управление данными и помогает крупнейшим мировым ритейлерам извлекать прибыль из ранее недоступных массивов информации.
🚀 Генеративный ИИ как катализатор бизнес-трансформации 4:49
По мнению Шубхо Басу, ИИ сегодня является самым мощным инструментом, доступным генеральным директорам (CEO). Правильное внедрение этой технологии позволяет компаниям фундаментально повысить прибыльность, улучшить клиентский опыт и ускорить темпы роста . Однако для достижения этих целей ИИ должен стать частью стратегии развития бизнеса, а не просто отдельным IT-проектом.
Компания Tredence, штат которой насчитывает более 2500 специалистов по данным и инженеров, фокусируется на создании индивидуальных решений для компаний из списка Fortune 200 . Басу подчеркивает, что они работают с 80% крупнейших мировых ритейлеров и компаний сектора CPG (потребительские товары повседневного спроса), помогая им решать сложнейшие задачи в области аналитики и цепочек поставок .
Основные направления работы Tredence включают:
- Улучшение клиентской аналитики и персонализация опыта .
- Оптимизация маркетинговых кампаний и снижение стоимости привлечения клиентов.
- Совершенствование алгоритмов ценообразования с помощью современных моделей ИИ.
- Модернизация цепочек поставок для минимизации издержек .
🏥 Кейс крупнейшего ритейлера: от хаоса в данных к реальному времени 6:26
Басу приводит пример глубокой трансформации одного из 10 крупнейших глобальных ритейлеров, управляющего более чем 500 магазинами по всему миру . Основными проблемами клиента были:
- Разрозненность данных (силосы) из-за недавних слияний и поглощений.
- Низкое качество данных и отсутствие единых стандартов определений ключевых метрик.
- Огромная задержка (latency) в получении инсайтов — процесс обработки данных занимал несколько дней .
Трансформация началась с создания «фундамента данных» (Data Foundation) и разработки единой модели, в которую было перемещено 90% разрозненных данных компании . Одним из критических этапов стало согласование определений. Басу отмечает, что даже такая простая метрика, как «продажи на магазин в день», может трактоваться по-разному в зависимости от того, учитываются ли возвраты или полевые продажи .
Результатом внедрения архитектуры реального времени (Medallion architecture) стало сокращение задержки обработки данных на 15 часов . Басу делится живым примером: они совершили покупку в магазине при штаб-квартире ритейлера, и уже через пять минут генеральный директор смог увидеть эту транзакцию в своей аналитической панели, привязанную к карте лояльности .
Второй этап проекта касался борьбы со списаниями (spoilage). Благодаря внедрению ИИ-акселератора для прогнозирования спроса на скоропортящиеся продукты, точность модели выросла на 500 базисных пунктов, что напрямую отразилось на чистой прибыли компании и было заверено финансовым директором .
📈 Пять фаз эволюции GenAI в бизнесе 14:09
Обсуждая развитие генеративного ИИ за последние 18 месяцев, Шубхо Басу выделяет пять ключевых этапов, которые прошла индустрия и компания Tredence:
- Исследование (Phase 1): Знакомство с базовыми моделями (GPT-3.5) и изучение «искусства возможного», например, интеллектуального поиска .
- Контекстуализация (Phase 2): Осознание того, что базовые модели слишком универсальны. Переход к использованию RAG (Retrieval-Augmented Generation) и промпт-инжиниринга для повышения точности . На этом этапе фокус сместился с обучения моделей на их тонкую настройку (fine-tuning).
- Отраслевая специализация (Phase 3): Применение глубоких знаний в конкретных областях (производство, инновации продуктов) для создания доменных решений .
- Операционализация (Phase 4): Переход от лабораторных экспериментов и пилотов к промышленному внедрению в производство (industrialization) .
- Масштабируемое внедрение (Phase 5): Текущий этап, сфокусированный на массовом принятии ИИ в организациях и использовании мультиагентных систем .
Басу убежден, что каждое приложение в мире должно быть переосмыслено как ИИ-приложение . Он не считает ИИ угрозой человеку, называя этот процесс «танцем», где ИИ выступает в роли ко-пилота, дополняющего возможности людей.
🛠 Методология «Foundry to Factory» и ответственный ИИ 21:18
Для работы с клиентами Tredence использует структурированный подход под названием Foundry to Factory, состоящий из трех этапов:
- VisionQuest: Серия воркшопов и интервью для выявления наиболее ценных для CEO и CFO бизнес-кейсов .
- The Foundry: Инкубация и эксперименты в песочнице с использованием акселераторов, таких как «Text to SQL» (перевод текстовых запросов в SQL-код) .
- The Factory: Полноценная операционализация с использованием как закрытых (GPT-4, Gemini), так и открытых моделей (Llama 3, Mistral) .
Особое внимание уделяется «Ответственному ИИ» (Responsible AI). В корпоративной среде галлюцинации недопустимы . По словам Басу, если модель не знает ответа, она должна прямо об этом заявить, а не выдумывать его. Также критически важно бороться с дезинформацией, дипфейками и предвзятостью моделей .
🏗 Модель сервиса: Индивидуальный подход против коробочных решений 30:09
Крейг Смит затронул вопрос о том, является ли платформа Tredence «GenAI как сервис» готовым программным продуктом (SaaS). Шубхо Басу пояснил, что Tredence — это прежде всего технологическая сервисная компания, а не вендор софта .
Он выделяет две крайности на рынке:
- Покупка готового SaaS-продукта: Быстро, но часто не учитывает специфику бизнеса и требует сложной интеграции с данными .
- Разработка с нуля: Максимально точно, но слишком долго и дорого .
Подход Tredence заключается в использовании портфеля акселераторов. Они обеспечивают 50–60% готовности решения «из коробки», а оставшиеся 40% дорабатываются индивидуально под клиента . Это позволяет достичь баланса между скоростью внедрения и качеством результата. В портфеле компании уже более 150 предварительно обученных моделей .
Басу также дистанцируется от термина «консультант», отмечая, что классические консультанты часто ограничиваются презентациями в PowerPoint, в то время как его команда фокусируется на написании кода и достижении измеримых бизнес-результатов (выручка, снижение издержек) .
🗺 География и будущее: От ритейла к здравоохранению 40:48
Tredence активно расширяет свое присутствие на рынке. В 2023 году компания запустила две новые вертикали — финансовые услуги и здравоохранение . Также было открыто новое направление маркетинговой аналитики (MarTech), помогающее директорам по маркетингу оптимизировать затраты на привлечение клиентов .
С точки зрения географии, компания стремится к тому, чтобы в долгосрочной перспективе 20–25% выручки поступало из регионов за пределами Северной Америки. В частности, был открыт офис в Дубае для работы на рынках ОАЭ, Катара и Саудовской Аравии .
Шубхо Басу прогнозирует, что ИИ принесет мировой экономике более 15 триллионов долларов к 2030 году . Он считает, что современные технологии позволяют программистам быть гораздо эффективнее: если в 20 строках кода раньше было 15 строк рутинной «обвязки» (plumbing) и только 5 строк логики, то теперь GenAI берет на себя всю рутину, позволяя инженерам фокусироваться на творческих задачах .
На сегодняшний день Tredence — это компания с оборотом и штатом более 2600 человек, которая продолжает расти благодаря высокому спросу на экспертизу в области данных и ИИ . По мнению Басу, успех на этом конкурентном рынке возможен только если говорить с клиентом на языке бизнеса, а не только технологий .
