В новом эпизоде подкаста a16z соучредитель и CEO компании Box Аарон Леви (Aaron Levie) обсудил фундаментальные отличия текущей волны ИИ от облачной революции 2000-х годов. По мнению Леви, главный ограничитель сегодня — не технологический прогресс, а скорость, с которой люди способны менять свои рабочие привычки. В то время как потребительский сегмент мгновенно принял генеративный ИИ благодаря отсутствию барьеров, корпоративный сектор сталкивается с проблемами наследия данных, комплаенса и юридических рисков. Однако, в отличие от эпохи «отрицания облака», нынешние лидеры бизнеса не спрашивают «почему», они спрашивают «как быстро».
⚡️ От потребительского взрыва к корпоративной реальности 0:00
Аарон Леви отмечает, что генеративный ИИ прошел уникальный путь: в отличие от традиционного B2B ИИ (чат-боты, системы персонализации), текущая волна началась с потребителей . До появления ChatGPT ИИ был крайне сложным в использовании, требовал кастомных моделей для каждой задачи и огромных стартовых затрат . ChatGPT изменил правила игры благодаря «нулевой стоимости обучения» — интерфейс чата понятен любому человеку за секунды .
В корпоративной среде ситуация сложнее:
- Инерция процессов: Рабочие процессы в крупных компаниях укоренялись десятилетиями .
- Проблема «теневого ИИ»: Сотрудники уже используют ИИ-инструменты (ChatGPT, Windsurf, Cursor) без ведома ИТ-отделов, что создает риски безопасности .
- Регуляция и право: Компании вынуждены ждать судебных прецедентов по вопросам интеллектуальной собственности и ответственности за рекомендации ИИ .
Леви подчеркивает: путь внедрения ИИ в энтерпрайз займет годы, и это вопрос не технологий, а управления изменениями (change management) .
☁️ Облако vs ИИ: Почему в этот раз сопротивления нет 5:54
Леви вспоминает период 2007–2009 годов, когда на заре AWS почти каждый CIO (ИТ-директор) заявлял, что их компания никогда полностью не перейдет в облако из-за вопросов безопасности и контроля над серверами . Знаменитое высказывание Джейми Даймона из JPMorgan о неприятии облака стало символом той эпохи .
Сегодня ситуация зеркально иная:
- Полное принятие: Ни один современный лидер бизнеса не отрицает ИИ. Обсуждение ведется исключительно вокруг последовательности шагов и готовности моделей .
- Пример Goldman Sachs: Дэвид Соломон отмечает, что ИИ уже позволяет составлять документы для SEC или S1 за минуты, тогда как раньше это требовало нескольких дней работы аналитиков .
- Конкурентный страх: В отличие от облака, ИИ воспринимается как экзистенциальная угроза — компании боятся, что конкуренты внедрят его быстрее .
🛠 Устойчивые инновации и будущее SaaS-гигантов 8:56
Обсуждая судьбу действующих технологических компаний (incumbents), Аарон Леви опирается на теорию Клейтона Кристенсена. Он считает, что для существующих SaaS-платформ ИИ является «поддерживающей инновацией» (sustaining innovation), а не подрывной .
Аргументы Леви в пользу действующих игроков:
- API-ориентированность: Большинство современных облачных компаний (Box, ServiceNow, Workday) изначально строились как платформы с развитыми API. ИИ-агенты — это «идеальные потребители API» .
- Расширение рынка (TAM): ИИ позволяет автоматизировать задачи там, где раньше не хватало людей-пользователей. Это расширяет возможности использования существующего ПО .
- Лидерство основателей: В отличие от эпохи On-premise, многими SaaS-гигантами (Salesforce, Box) всё ещё руководят их основатели, которые лично заинтересованы в ИИ-трансформации .
Однако бизнес-модели могут измениться: от фиксированной цены за рабочее место (seat-based) к модели оплаты за использование (usage-based), особенно если агент начнет полностью заменять человека-пользователя .
📂 Анлок неструктурированных данных 19:28
Главная ценность Box в эпоху ИИ, по словам Леви, заключается в работе с неструктурированными данными. Около 90% корпоративной информации (контракты, счета, маркетинговые активы, исследования) хранится в виде файлов, которые раньше были «мертвым грузом» .
ИИ меняет это:
- Синтез и анализ: Теперь можно задавать вопросы массиву документов, вытаскивать ключевые поля из тысяч контрактов и получать инсайты мгновенно .
- Автоматизация рабочих процессов: Раньше компьютер не мог запустить процесс оплаты счета, потому что не «понимал», что в нем написано. Теперь ИИ делает контент пригодным для алгоритмической обработки .
💻 Конец «коробочного» ПО или эра кастомного кода? 21:49
На вопрос о том, заменит ли «вайб-кодинг» (создание программ через промпты) готовые решения, Леви дает осторожный прогноз. Он уверен, что 90% населения Земли не хотят настраивать интерфейсы или писать промпты — им нужен готовый продукт, который просто работает .
Тем не менее, объем кастомного ПО вырастет в 10 раз . ИИ закроет «длинный хвост» задач (скрипты, внутренние плагины, прототипы), до которых у ИТ-отделов никогда не доходили руки . Леви скептичен к идее полной замены графических интерфейсов (GUI) на диалоговые. По его мнению, люди всё равно предпочтут смотреть на готовый дашборд с выручкой, а не генерировать его каждый раз за токены .
🧠 ИИ в роли топ-менеджера и стратега 27:55
Леви признается, что уже использует ИИ для подготовки к звонкам по финансовым результатам (earnings calls). Он загружает черновик скрипта в модель и просит предсказать 10 самых острых вопросов от аналитиков . Модели делают это блестяще, так как имеют доступ ко всем историческим записям публичных компаний .
Относительно использования ИИ на уровне совета директоров:
- ИИ — идеальный инструмент для проведения «глубоких исследований» (deep research), на которые раньше у руководителей штабов уходили недели .
- Это позволяет руководителю «исследовать гораздо больше ментальных пространств» и проверять случайные гипотезы мгновенно .
- Риск: снижение качества человеческого мышления. Если человек не пишет меморандум сам (как требовал Безос в Amazon), он может потерять глубину понимания .
📉 Экономика и рынок труда: Не количество, а качество 32:41
Леви не верит в «нулевую сумму» в корпоративных бюджетах. Затраты на ИИ-лицензии (например, $2000 в год на Cursor) ничтожны по сравнению с зарплатой инженера ($125k–200k) . Компании скорее немного сократят темпы найма или роста зарплат, чем откажутся от ИИ .
Ключевые тезисы по рынку труда:
- Человек исправляет ошибки ИИ: Это новая парадигма работы. Раньше мы думали, что ИИ будет исправлять за нами, но теперь наша роль — быть аудитором и контролером качества того, что сгенерировал агент .
- Входной барьер в программирование: Он станет ниже. ИИ убирает «корку» из дурацких фреймворков и библиотек, позволяя сосредоточиться на решении проблем .
- Совет выпускникам: Леви рекомендует продавать свою «ИИ-нативность». Компании должны нанимать молодежь просто потому, что те могут показать, как выполнить двухнедельную исследовательскую задачу за 30 минут .
🔮 Прогноз на 10 лет: Антиклиматический AGI 55:38
Леви согласен с Сэмом Альтманом в том, что достижение AGI может оказаться «антиклиматическим» событием — мы просто привыкнем к нему как к обычному инструменту .
Прогнозы на будущее:
- Рост единиц выпуска (Units of output): Компании не будут увольнять всех сотрудников, они просто начнут делать в 10 раз больше продуктов и экспериментов .
- Новые профессии: Появятся целые операционные команды, занимающиеся исключительно управлением и оркестрацией ИИ-агентов .
- Социальный эффект: Продуктивность в ИИ должна привести к реальным изменениям в физическом мире — от ускорения разработки лекарств до снижения стоимости жилья и улучшения здравоохранения .
«Через 10 лет мы будем смотреть на сегодняшний день и удивляться: как мы вообще функционировали, тратя две недели на принятие решения, которое агент проверяет за час?» — заключает Аарон Леви .
