Companiile de inteligență artificială nu au un avanpost – dacă nu încetează să ia poziție

Adevărul incomod despre produsele de inteligență artificială: avantajul dvs. competitiv are o durată de valabilitate măsurată în săptămâni, nu în ani.

În timp ce laboratoarele de inteligență artificială de bază investesc miliarde în modele care necesită ani pentru a fi dezvoltate, companiile de la nivelul de aplicație descoperă că avanposturile nu există în sensul tradițional. Caracteristica dvs. câștigătoare? Replicată până vineri. Avantajul dvs. tehnologic? Dispărut până la sfârșitul trimestrului următor. Diversitatea jucătorilor, accesibilitatea modelelor de bază și viteza inovației au creat un mediu în care a fi primul, a fi cel mai bun sau a fi diferit nu mai garantează supraviețuirea.

Dar există o cale contraintuitivă de a ieși din această situație: încetați să încercați să câștigați cu tehnologia și începeți să construiți capacitatea de a supraviețui acesteia. Adevăratul avanpost nu se află în inteligența artificială pe care o utilizați – ci în capacitatea dvs. de a utiliza orice inteligență artificială.

Divizia de bază

Există un nivel de bază – modelele mari precum ChatGPT, Grok și Gemini. Câteva zeci de modele, antrenate diferit, fiecare având propriile avantaje. Dar aceasta este o muncă fundamentală, intensivă din punct de vedere al cercetării: ingineri care lucrează ani de zile, necesitând investiții masive de resurse. Fiecare dintre acestea posedă un avanpost distinct – altfel, cheltuielile cu resursele nu ar putea fi justificate. Acesta este motivul pentru care încercările de a angaja ingineri de la OpenAI sunt atât de bine publicizate: ei posedă o expertiză unică care nu poate fi cultivată rapid, la niciun preț.

Dar la nivelul de aplicație, lucrurile sunt complet diferite. Sunt necesare mult mai puține resurse, deși este necesară o creativitate puțin mai mare pentru a ajusta un model de inteligență artificială și a rezolva o problemă de afaceri. Fiecare are propriul joc, propria abordare, propriul produs. Diversitatea jucătorilor ucide orice posibilitate de a avea un avanpost distinct în orice piață – text, audio sau imagine. Soluții de afaceri bazate pe inteligență artificială de bază apar zilnic, companiile apar regulat și adesea sunt indistincte unele de altele.

Posibilele diferențieri în industria vocii ilustrează această evoluție: inițial, toată lumea a încercat să facă vocile să sune cât mai uman posibil, apoi viteza a devenit întrebarea și toată lumea a început să rezolve aceeași sarcină rapid. Acum suntem în era etichetelor emoționale. În recunoașterea vorbirii, principala metrică – rata de erori cuvânt/erori – a fost semnificativ îmbunătățită odată cu apariția modelelor de inteligență artificială capabile să înțeleagă adecvarea contextuală a cuvintelor.

În rezumat, lipsa unui avanpost este explicată de lipsa de adâncime în orice aspect al existenței unui produs de la nivelul de aplicație: este superficial atât în componenta de inteligență artificială, cât și în aplicația de afaceri. La fel cum avanpostul unui produs de bază este explicat de adâncimea dezvoltării sale.

Dar au nevoie proiectele de la nivelul de aplicație de un avanpost? Dacă lucrați într-o piață relativ mare și aveți mai puțin de 30 de concurenți – puteți lăsa totul așa cum este. Desigur, concurenții pot fi mari, precum OpenAI și Anthropic – dar aici trebuie să vă bazați pe o percepție subiectivă a dimensiunii pieței și a dinamicii, dacă există suficientă hrană pentru toată lumea sau nu. Dar dacă piața este relativ mică și concurenții apar ca ciupercile – atunci trebuie să poziționați foarte clar avantajul dvs. competitiv. Nu contează dacă concurenții adoptă rapid acesta.

Distribuția ca avanpost real

Bănuiesc că, într-o anumită măsură, aceasta este o afirmație valabilă și avanpostul real se află în domeniul distribuției, nu în tehnologie însăși. Ce contează mai mult este cât de repede scalați prezența dvs. cu clienții și dacă valoarea produsului asigură o bună valoare pe termen lung. Altfel, puteți construi o aplicație B2C pentru utilizatori să se joace, și ei ar putea chiar să o răspândească viral, dar apoi să înceteze să o utilizeze atunci când apare o nouă aplicație.

Cele două tipuri de avantaje – și de ce supraviețuiește doar unul

Există două tipuri de avantaje competitive. Primul vă permite să câștigați aici și acum, cu o margine clară – datorită unei expertize unice sau a unei caracteristici ucigașe pe care concurenții nu o au. Al doilea vă permite să evitați pierderea pe termen lung, deoarece construiți durabilitate.

Cu produse de inteligență artificială, practica din lumea reală arată deja că primul tip de avantaj este șters extrem de rapid: concurenții închid golul la o viteză înfricoșătoare.

De aceea, are sens să vă concentrați pe al doilea tip: durabilitatea maximă a produsului. Acesta se realizează prin construirea unui produs care poate lucra cu orice furnizor de model de inteligență artificială și să comutați între ele instantaneu – în momentul în care modelul curent pe care se bazează afacerea dvs. începe să se lase clar în urmă față de următorul model cel mai bun.

Având în vedere acest lucru, măsura independenței de la straturile de model de inteligență artificială subiacente devine un avanpost mai puternic decât eforturile de marketing sau tehnice singure. A fi agnostic din punct de vedere al furnizorului nu este doar un lucru plăcut – este singura poziție defensivă atunci când terenul de sub picioare se schimbă lunar.

Complexitatea ascunsă a strategiei multi-model

În timp ce agnosticul oferă protecție pe termen lung, implementarea revelează provocări semnificative. Așa cum explică Alexey Aylarov, “nu este ușor, deoarece toate modelele au propriile caracteristici/probleme”.

Problema de bază: modelele de inteligență artificială nu sunt interschimbabile. Ieșirea variază cu aceeași intrare – chiar și în cadrul aceluiași model de inteligență artificială, dar mult mai dramatic atunci când se comută între furnizori. Fiecare model reacționează diferit la prompturi și instrucțiuni: unii urmează mai bine ghidurile, alții mai rău; performanța poate fi specifică limbii sau scopului.

Un exemplu concret: considerați serviciile de generare de imagini sau video, precum Sora sau Veo. Dați-le aceeași intrare și veți obține rezultate complet diferite. Acestă varianță se aplică tuturor aplicațiilor de inteligență artificială.

Provocarea de reglare: pentru a menține compatibilitatea multi-model, trebuie să:

• Creați prompturi/instrucțiuni separate pentru fiecare model de inteligență artificială care produc rezultatul dorit
• Știți cum diferă fiecare model de inteligență artificială și reglați intrările în consecință
• Vă implicați într-un proces care este adesea creativ, mai degrabă decât rutinier
• Acceptați că acest proces este “relativ greu de automatizat în majoritatea cazurilor”

Acesta necesită un efort substanțial de reglare pentru fiecare model. Investiția inițială este semnificativă: trebuie să dezvoltați prompturi pentru toate modelele de inteligență artificială înainte de a putea comuta liber între ele. Mai mult, această pregătire acoperă doar modelele existente – atunci când apar noi modele de inteligență artificială, procesul de reglare începe din nou.

Avanpostul provine din investiția în infrastructura de testare, expertiza în ingineria prompturilor și disciplina operațională pentru a menține compatibilitatea pe multiple modele de inteligență artificială – și pentru a repeta acest proces pe măsură ce peisajul evoluează. Această capacitate devine o formă de adâncime tehnică pe care concurenții nu o pot replica ușor, chiar dacă înțeleg strategia.

Paradoxul: avanpostul dvs. este în a nu avea unul

Iată ce face ca agnosticul să fie atât de puternic: este singurul avantaj competitiv care devine mai puternic pe măsură ce piața devine mai haotică.

Când concurentul dvs. construiește întreaga sa afacere pe GPT-4 și un model mai bun apare, el se confruntă cu o reconstruire existențială. Când ați construit infrastructura pentru a comuta între modele, vă confruntați cu o marți. Companiile care supraviețuiesc nu vor fi cele care au ales modelul corect – vor fi cele care nu au trebuit să aleagă deloc.

Da, construirea pentru multiple modele de inteligență artificială este scumpă din start. Da, necesită un efort de inginerie creativ care este greu de automatizat. Da, mențineți strategii paralele de prompturi pentru fiecare furnizor. Dar acesta este exact ceea ce creează bariera de intrare. Avanpostul nu se află în tehnologie însăși – ci în memoria musculară operațională a gestionării schimbărilor tehnologice.

Majoritatea companiilor de inteligență artificială se optimizează pentru a câștiga astăzi. Cele agnostice se optimizează pentru a mai fi aici mâine. Într-o piață în care break-through-ul de ieri este baseline-ul de mâine, această distincție este totul.