Почему “Готовность к ИИ” стала самой злоупотребляемой фразой в облаке

“Готовность к ИИ” есть в каждой презентации поставщика и каждом повестке дня совета директоров, которые я просмотрел за последний год. Эта фраза везде. То, что она означает, больше не ясно.

Когда финансовый директор говорит “Готовность к ИИ”, он имеет в виду утвержденный бюджет. Когда технический директор говорит об этом, он имеет в виду платформы на месте. Когда консультант говорит об этом, он имеет в виду объем работы. Когда член совета директоров говорит об этом, он имеет в виду обоснованную позицию. Одни и те же два слова. Четыре разговора.

Результат предсказуем: компании объявляют о готовности к ИИ на основе того определения, которое больше всего льстит им, а затем смотрят, как их пилотные проекты терпят неудачу в производстве по причинам, которые никто не предвидел — потому что никто не решал одну и ту же проблему.

Проблема не в фразе. Проблема в понимании, которое лежит в ее основе. И стоит исправить, потому что то, что “Готовность к ИИ” на самом деле означает, имеет очень мало общего с тем, что большинство компаний покупают.

Слой платформы созревает, но это не пробел

Когда людей спрашивают о определении, большинство людей приходят к одному и тому же выводу. Готовность к ИИ означает техническую позицию: платформы на месте, архитектура идентификации определена, управление документировано, наблюдаемость развернута, контроли FinOps включены, возможно, нанят главный офицер ИИ.

Это не неправильно. Эти вещи важны, и технический слой продвинулся значительно. На прошлой неделе на Google Cloud Next сообщение было недвусмысленным — “эра пилотных проектов закончилась, эра агентов началась”. Идентификация, управление и наблюдаемость строятся直接 в платформу. Основные гиперскелеры сходятся на аналогичных возможностях с аналогичной скоростью.

Это реальный сдвиг, и он стоит того, чтобы его воспринимать серьезно. Но по мере созревания слоя платформы оставшаяся работа клиента не исчезает — она становится более видимой. Есть слой между платформой и вашими людьми, который ни один поставщик не построит для вас. Большинство компаний еще не начали его.

Отсутствующий слой: Управляющая система

Назовем его управляющей системой. Определенный middleware между вашими людьми и ИИ — инструментальный комплекс, который делает невозможным для автономной системы отклониться от вашей спецификации, ваших ограничений или ваших целей.

В разработке программного обеспечения управляющая система не является моделью. Это система спецификаций, инфраструктура тестирования, ворота обзора, политики развертывания — скелет, который поддерживает вывод ИИ, соответствующий тому, что бизнес действительно нуждается, а не тому, что платформа считает “хорошим кодом” в целом.

Платформа была построена, чтобы быть общей. Выравнивание с вашим бизнесом — это проблема построения, и только вы можете ее решить. Большинство компаний еще не начали. Они развертывают ИИ поверх зрелых платформ и доверяют значениям по умолчанию для обеспечения соответствия. Значения по умолчанию никогда не будут делать это.

Но даже с рабочей управляющей системой технический слой не является пробелом. Человеческий слой является.

Реальный бутылочное горлышко: Человеческое поведение

На прошлой неделе я потратил сорок пять минут на ручное составление электронного письма, прежде чем поймал себя.

Я работаю в этой области каждый день. У меня есть доступ к лучшим инструментам, глубокое понимание того, когда и как их использовать, и сильная личная мотивация для максимизации ИИ в своей собственной работе. И я все равно перешел к старому способу — составлению по строкам, с тем же мышечным памятью, которую я использовал двадцать лет, — прежде чем заметил, что делаю.

Если готовность существовала на уровне платформы, она была бы готова. Если она существовала на уровне управляющей системы, она была бы готова. Но готовность, как она фактически происходит, существует где-то еще — в пробеле между тем, что возможно, и тем, что достигается. Умноженное на каждого человека, на каждую задачу, тысячи раз в неделю.

Это пробел, который никто не решает. Это не то, что технология не может помочь. Это то, что двадцать до шестидесяти пяти лет мышечной памяти не переключаются на проектный план.

Как только вы принимаете это, вся формулировка “Готовность к ИИ” начинает выглядеть неправильной.

“Готовность к ИИ” не является финишной чертой

“Готовность” подразумевает финишную черту, и ее нет. Компании, которые выглядят готовыми к ИИ, стоят у подножия следующей рампы, а те, которые не готовы, стоят у подножия предыдущей рампы. Обе смотрят вверх на работу, которую они еще не сделали.

Это почему “Готовы ли мы к ИИ?” — неправильный вопрос. Он рассматривает готовность как состояние, которого можно достичь, когда на практике это шкала, которую нужно подняться — определенный кусок за раз. Лучший вопрос практический: какой следующий кусок готовности нашим людям нужно, и кто отвечает за то, чтобы они дошли до него? Вы не выделяете бюджет на готовность к ИИ как на пункт назначения, потому что такого пункта нет. Вы выделяете бюджет на следующий кусок слона, а затем на следующий.

Для почти каждой компании следующий кусок находится на индивидуальном уровне — и именно там живет работа, на которую никто не готов.

Каждый сотрудник теперь управляет командой ИИ

Каждый участник вашего бизнеса теперь ожидается, что он будет управлять неоднородной командой из двадцати специалистов, которых он не нанимал и не полностью понимает.

Ваш копирайтер имеет исследователя, редактора и переводчика. Ваш разработчик имеет младшего инженера и код-ревьювера. Ваш менеджер продукта имеет аналитика, дизайнера и синтезатора интервью с клиентами. Независимо от роли, независимо от уровня старшинства, каждый человек в вашей компании теперь имеет команду. Они не просили об этом. Они не были обучены этому. Качество их выходных данных теперь зависит от того, насколько хорошо они управляют ею.

Это то, что фактически требует готовность — и это не управление изменениями. Управление изменениями является процедурным: новые рабочие процессы, новая подготовка, новые инструменты, развернутые сверху вниз. То, что происходит здесь, — это нечто другое. Каждый человек должен научиться делегировать, оценивать и сомневаться в выводе через дисциплины, в которых они не были обучены. Это не процедура. Это переопределение работы, происходящее на каждом уровне, без игрового плана.

Назовите это, как хотите — компетентность, практика, дирижирование. Метка имеет меньшее значение, чем признание того, что это работа. Большинство компаний еще не имеют названия для этого, не говоря уже о плане.

Переосмысление того, как измеряется готовность

Перестаньте измерять готовность как проверочный список. Начните измерять ее там, где она фактически существует — на индивидуальном уровне — и проектируйте организацию вокруг мышцы, а не платформы.

Следуют три вещи. Перестаньте спрашивать “Готовы ли мы к ИИ” и начните спрашивать “Какой следующий кусок готовности для наших людей, и кто за него отвечает”. Инвестируйте в человеческие возможности на том же уровне срочности, что и в возможности платформы — большинство советов директоров имеют это соотношение, обратное порядку величины. И нанимайте и награждайте за способность управлять неоднородной командой специалистов ИИ, потому что это новый эталон, а не stretch-цель.

“Готовность к ИИ” не является неправильной фразой. Это наиболее неправильно понимаемая фраза в облаке — и непонимание стоит компаниям больше, чем они осознают. Компании, которые все сделают правильно, не будут теми, у которых больше всего платформ. Они будут теми, чьи люди фактически перепрограммировали то, к чему они обращаются.