На сегодняшний день внедрение искусственного интеллекта в корпоративный сектор находится на стадии «просвещенного замешательства». Аарон Леви (Aaron Levie), сооснователь и CEO компании Box, в эфире CXOTalk делится стратегическим видением того, как бизнесу пройти путь от первых экспериментов с ChatGPT до создания устойчивой архитектуры, способной работать с десятками миллиардов корпоративных файлов.
🚀 Состояние рынка: «Момент iPhone» для корпоративного сектора 0:00
По мнению Аарона Леви, индустрия сейчас переживает период, который через 5–10 лет будет восприниматься как «самое начало невероятно долгого тренда трансформации» . Несмотря на массовый энтузиазм, большинство компаний находятся на одном и том же — довольно низком — уровне зрелости.
Аарон Леви выделяет несколько ключевых характеристик текущего момента:
- Отсутствие эталонных архитектур: В отличие от баз данных или облачных вычислений, для AI ещё не выработаны стандартные отраслевые подходы (reference architectures) .
- Универсальность интереса: На недавнем ужине с 15 директорами по информационным технологиям (CIO) из сфер финансов, недвижимости и медиа Леви отметил, что абсолютно все участники уже создали рабочие группы по AI, но почти никто еще не внедрил технологию в масштабах всей компании .
- Фактор ChatGPT: Появление ChatGPT в ноябре 2022 года стало «моментом iPhone» для индустрии, объединив мощную модель GPT-3.5 с интуитивно понятным интерфейсом чата . До этого момента инструменты OpenAI напоминали «песочницу» для разработчиков и были непонятны среднему пользователю .
🏗️ Архитектура как стратегия: двери в одну и в обе стороны 25:21
Одним из центральных тезисов Аарона Леви является утверждение, что в эпоху AI техническая архитектура на 100% определяет будущую бизнес-стратегию . Он призывает руководителей использовать концепцию Джеффа Безоса о «дверях в одну сторону» (one-way doors) и «дверях в обе стороны» (two-way doors) .
- Двери в обе стороны (гибкость): Это создание уровня абстракции между бизнес-процессами и конкретными моделями AI. Это позволяет менять поставщиков (OpenAI, Anthropic, Google) по мере их лидерства в гонке технологий .
- Двери в одну сторону (риск): Глубокая привязка всей инфраструктуры к одному конкретному провайдеру или парадигме. По словам Леви, в условиях, когда прорывы случаются дважды в месяц, такая фиксация может стать фатальной .
CEO Box считает, что сейчас не время для глубокого обучения собственных кастомных моделей с нуля . Причины:
- Дефицит чипов: Спрос на GPU значительно превышает предложение, что задирает стоимость обучения .
- Экономическая нецелесообразность: Через год-два кривая затрат на обучение пойдет вниз. Сейчас выгоднее инвестировать в «слой абстракции» и использовать готовые API (Azure, OpenAI, Anthropic) .
🛠️ Практические шаги для внедрения AI в организации 22:57
Для бизнеса, стремящегося успешно интегрировать AI, Аарон Леви предлагает алгоритм из трех шагов :
- Создание кросс-функционального комитета: Группа должна включать представителей юридического отдела, служб безопасности, комплаенса и IT. В самом Box такая рабочая группа действует уже более девяти месяцев .
- Обеспечение опциональности: Архитектура должна позволять «подключать и отключать» разные модели AI без переписывания всей системы.
- Децентрализованное тестирование: Проведение хакатонов и поощрение сотрудников к поиску собственных кейсов использования AI. Однако Леви подчеркивает: сотрудники должны нести полную личную ответственность за результат работы AI и не могут «винить алгоритм» в случае ошибки в коде или документах .
🔒 Безопасность и проблема «галлюцинаций» 12:34
Основными барьерами для внедрения AI в энтерпрайз-сегменте остаются вопросы безопасности и точности данных. Леви утверждает, что типичная проблема — когда компании предоставляют модели доступ к данным, забывая о правах доступа. В результате сотрудник может получить через AI-чат информацию, к которой у него нет официального допуска .
Для борьбы с «галлюцинациями» AI в продукте Box AI компания фокусируется на трех аспектах :
- Векторные вложения (vector embeddings): Точная подготовка документов перед отправкой в модель.
- Промпт-инжиниринг: Тщательная настройка инструкций для модели, чтобы ответы основывались только на предоставленном тексте.
- Цитаты и объяснимость: Пользователь должен видеть, на основе какой части документа AI сделал вывод. Это «фундаментальное право пользователя» в будущем .
Аарон Леви подчеркивает жесткую позицию Box: данные клиентов никогда не используются для обучения публичных моделей AI, а для работы создаются изолированные инстанции (instances), исключающие утечку данных .
📄 Разблокировка ценности неструктурированных данных 37:39
Главный прорыв AI, по мнению CEO Box, заключается в возможности работы с неструктурированными данными. Последние 30–40 лет бизнес успешно анализировал структурированные данные в CRM и ERP системах . Однако документы, презентации, заметки со встреч и контракты оставались «мертвым грузом», ценность которых извлекалась только при ручном прочтении человеком.
Ключевые примеры использования Box AI:
- Юриспруденция: Анализ рискованных пунктов в контракте за 2 секунды вместо 2 часов .
- Маркетинг: Создание черновиков пресс-релизов и рекламных сообщений для борьбы с проблемой «холодного старта» .
- Продажи: Быстрое извлечение информации из тысяч счетов и договоров аренды .
🌐 Регулирование и будущее рынка труда 32:49
В вопросе государственного регулирования Аарон Леви занимает умеренно-оптимистичную позицию. Он не разделяет опасений Илона Маска о том, что AI может «пойти вразнос» или начать принимать опасные самостоятельные решения в обозримом будущем .
Леви считает, что:
- AI ближе по своей природе к интернету или микрочипам, чем к ядерным технологиям .
- Избыточное регулирование может привести к концентрации технологии в руках 3–5 гигантов, что вредно для инноваций .
- Технология станет «чистым позитивом» для рынка труда, автоматизируя рутину и позволяя людям сосредоточиться на творческих и приносящих удовлетворение задачах .
Завершая беседу, Аарон Леви отметил, что лидерство в эпоху AI требует не только технологической гибкости, но и готовности учиться у рядовых сотрудников, которые находят уникальные способы применения технологий в своей ежедневной работе.
