Stephen Straus, генеральный директор и соучредитель KUNGFU.AI — серия интервью

Stephen Straus, генеральный директор и соучредитель KUNGFU.AI, является предпринимателем, инвестором и технологическим руководителем с десятилетним опытом создания и консультирования компаний. До запуска KUNGFU.AI в 2017 году он работал генеральным партнёром в Austin Ventures и основал или соосновал несколько компаний, включая mbue, которую приобрёл Bluebeam. Страус также давно является партнёром и наставником в Capital Factory и входит в консультативный совет по инженерии в Cockrell School of Engineering Университета Техаса в Остине. Помимо технологий и инвестиций, он соучредил и возглавляет Impact Dyslexia и основал “Startup Diversity and Inclusion Pledge”, отражая более широкий фокус на том, как технологии, предпринимательство и организационное лидерство могут создавать положительное социальное воздействие.

KUNGFU.AI — консалтинговая и инженерная фирма из Остина, полностью сосредоточенная на искусственном интеллекте. Основанная в 2017 году, компания сочетает AI‑стратегию с инженерией, помогая организациям переходить от экспериментов к готовым к производству AI‑системам, работая в областях, таких как агентный AI, машинное обучение, компьютерное зрение, управление AI и взаимодействие человек‑машина. Подход компании подчёркивает проектирование AI с учётом того, как организации и их сотрудники действительно работают, а не рассматривает AI как отдельное технологическое внедрение. KUNGFU.AI работает в различных отраслях, включая здравоохранение, государственный сектор, частный капитал, розничную торговлю, финансы и страхование, и сообщает, что 96 % её проектов достигают стадии производства.

Вы провели годы в качестве венчурного капиталиста в Austin Ventures во время бума и краха дот‑комов, а позже увидели параллели между ростом интернета и тем, что начинало происходить с ИИ. Что убедило вас, что возможность достаточно значительна, чтобы в конечном итоге соучредить KUNGFU.AI, и что вы заметили тогда, чего многие бизнес‑лидеры всё ещё не видели?

Я считаю, что это было сопоставление шаблонов, полученное благодаря тому, что я находился в первых рядах интернет‑революции эпохи дот‑комов, что подтолкнуло меня к соучреждению компании за шесть лет до появления ChatGPT. Трудно это объяснить, но я получил твёрдое убеждение, что ИИ станет следующей крупной технической трансформацией, через которую пройдет мир, и, как и Интернет, изменит основы конкуренции.

Лично в своей жизни я наблюдал несколько трансформационных технических переходов, начиная с 11 лет. Я видел Apple I, и хотя тогда не понимал этого, это символизировало начало революции персональных компьютеров.

По крайней мере с точки зрения услуг, очень немногие видели то же, что и я с соучредителями. До появления ChatGPT было крайне сложно найти другие сервисные компании, сосредоточенные на ИИ, а сейчас почти невозможно найти сервисную фирму, которая не заявляет о предоставлении ИИ‑услуг.

KUNGFU.AI была основана за годы до того, как генеративный ИИ стал приоритетом в советах директоров. Как изменилось ваше определение «компании, ориентированной на ИИ», по мере того как технология эволюционировала от традиционного машинного обучения к генеративному и всё более агентному ИИ?

Когда мы запускали компанию, мы действительно осознали, что прокладываем путь к тому, что значит быть фирмой профессиональных услуг в области ИИ. Но лишь с появлением ChatGPT мы поняли, что у нас также есть возможность стать первопроходцами в том, что значит быть фирмой профессиональных услуг, поддерживаемой ИИ.

Мы осуществляли ограниченную внутреннюю автоматизацию до появления ChatGPT, но именно появление больших языковых моделей и сейчас агентного ИИ позволило нам стать фирмой профессиональных услуг, поддерживаемой ИИ. Я считаю, что мы делаем значительные шаги в этом направлении. В прошлом году наш доход вырос более чем на 80 %, при этом численность персонала практически не изменилась. В сфере услуг как темп роста, так и отделение роста персонала от роста доходов, по‑моему, действительно замечательны и демонстрируют, что возможно в услугах в эту новую эпоху

Вы утверждаете, что компании ошибаются, когда рассматривают ИИ как очередную программную реализацию. Как на самом деле выглядит для организации использование ИИ, чтобы переосмыслить, каким может быть компания, а не просто сделать её текущие процессы более эффективными?

ИИ отличается от традиционного программного обеспечения по ряду измерений. Эта диаграмма взята из моей новой книги, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.

Как ИИ отличается от традиционного программного обеспечения

Помимо этих деталей и более стратегически, я считаю, что большинство компаний совершают огромную ошибку, пытаясь понять, как использовать ИИ для автоматизации своего бизнеса. Почему это ошибка? Почти все те же люди согласились бы, что ИИ меняет всё. И если он меняет всё, то это включает изменение основы конкуренции в вашей отрасли.

Для меня бессмысленно автоматизировать бизнес, если ваша отрасль будет разрушена. Это всё равно что говорить, что автоматизировать Blockbuster Video имеет смысл, когда его вытесняет Netflix.

Дело не в том, что я против автоматизации, но я считаю, что первой, второй и третьей приоритетами каждой компании должно быть выяснение того, как стать разрушителем в своей отрасли. Потому что если вы не сосредоточены на этом, то по определению вы не будете разрушителем и, скорее всего, будете разрушены. Поэтому это должно быть приоритетом, а сосредоточение только на автоматизации может стать экзистенциальным риском для вашей организации.

KUNGFU.AI уже провела более 120 проектов в более чем 30 отраслях. Из этих внедрений, что отличает организации, которые превращают эксперименты с ИИ в устойчивое конкурентное преимущество, от тех, кто остаётся в стадии пилотных запусков? 

Существует действительно несколько ключевых различий, отделяющих организации, превращающие эксперименты с ИИ в устойчивое конкурентное преимущество. Я считаю, что всё начинается с психологического профиля лидера и уровня амбициозности поставленных целей.

Начнём с психологического профиля высших руководителей компаний, будь то CEO, совет директоров или топ‑менеджмент. Это очень упрощённо, но я вижу два основных архетипа лидеров.

С положительной стороны я вижу людей, которые подходят к этой огромной задаче лидерства в новой эпохе ИИ с готовностью быть уязвимыми, признавая: «Это полностью новое. Мы почти не знаем, что делаем, чтобы принимать все необходимые решения и инвестиции. Мы будем двигаться вперёд, зная, что будем ошибаться, и будем комфортно относиться к этому. Мы будем учиться на ошибках и окружать себя экспертами насколько это возможно».

Это контрастирует с людьми, которые, по крайней мере внешне, подходят к этому с установкой: «Я знаю, что делаю», и с уверенностью, которая для почти всех необоснованна, что скорее напоминает надменность.

Помимо этого, самые успешные – те, кто понимает, что ИИ изменит основу конкуренции, и они ищут бизнес‑модели, основанные на ИИ и собственных данных, направленные на точки разлома в структуре их отрасли, чтобы изменить её и стать лидером.

По мере того как ИИ‑агенты становятся способны выполнять всё более сложные рабочие процессы и принимать решения с меньшим участием человека, как вы ожидаете изменится структура компаний, уровни управления и отдельные роли?

Всё это будет меняться и уже меняется драматически. У нас есть целая методология человеческо‑машинного взаимодействия, которая берёт исследования пятилетней давности и применяет их к новой эпохе ИИ. Возможность состоит не только в автоматизации работы или предоставлении ИИ‑инструментов людям, а в переосмыслении самой работы вокруг команд, включающих как человеческий, так и машинный интеллект.

Это значит, что роль людей тоже изменится. Всё чаще люди будут переходить от выполнения задач к проектированию систем, которые эти задачи реализуют, привнося суждения, надзор и понимание контекста, которые всё ещё требуются технологии.

Это очень сложный вопрос. Он развивается быстро. И крайне важно быть предельно осознанным в отношении ролей ваших сотрудников, поскольку они всё чаще работают с автономными агентами.

Сегодня компании имеют огромный выбор базовых моделей, ИИ‑платформ, агентов и сторонних инструментов. Где предприятиям следует полагаться на внешние технологии, а какие возможности ИИ или преимущества в данных им в конечном итоге необходимо удерживать в собственных руках?

С учётом всех появляющихся инструментов интеллектуальная часть ИИ быстро становится товаром, и я не могу переоценить важность наличия собственных данных.

Существует выражение: лучший день, чтобы посадить дерево, — 40 лет назад. Следующий лучший день — сегодня. Это значит, что в отношении данных, если вы не собираете и не архивируете как можно больше данных из вашего бизнеса, вам следует начать этот процесс уже сегодня, даже если вы пока не планируете предпринимать другие шаги на пути к будущему, ориентированному на ИИ.

Другой способ рассмотреть этот вопрос — понять, что в наборе инструментов ИИ существует широкий спектр средств, а так называемые традиционные ИИ‑модели или модели машинного обучения обычно недоступны «из коробки». И даже если они доступны, они не гарантируют ту точность, которая необходима для получения реальной бизнес‑ценности, и/или могут не позволять использовать ваши собственные данные.

Поэтому я полностью считаю целесообразным полагаться на внешние технологии. Для многих приложений наиболее стратегическими, вероятно, будут индивидуальные решения, построенные на ваших собственных данных.

Вы подчеркнули важность управления ИИ на уровне совета директоров. Какие вопросы совету следует задавать руководству сегодня, чтобы определить, создает ли их стратегия ИИ подлинную стратегическую ценность, а не просто приносит постепенные приросты производительности?

Совет директоров сталкивается с новым набором вызовов, связанных с ИИ. Их традиционная роль — надзор и управление, часто сосредоточенные на защите от негативных последствий и снижении рисков. Однако если они не уравновесят это поощрением риск‑приёмов, экспериментами и предоставлением ресурсов для их реализации, компания по определению отстанет в новую эпоху ИИ. Поэтому поиск правильного баланса между поддержкой риска и его смягчением имеет решающее значение.

Я также считаю важным, чтобы совет стимулировал руководство к бизнес‑моделям, основанным на ИИ и построенным на собственных данных, способным изменить основу конкуренции в их отрасли, потому что если этого не происходит, то постепенные приросты производительности окажутся напрасными, когда бизнес будет подвержен дисрупции.

В книге «Wayfinding» вы и Бен Сзухай рассказываете историю генерального директора, у которого есть 90 дней, чтобы разработать стратегию ИИ, иначе он рискует быть заменённым. Почему вы выбрали бизнес‑басню, а не традиционную управленческую книгу, чтобы исследовать, как лидеры должны реагировать на дисрупцию, вызванную ИИ?

Я большой поклонник бизнес‑басен и авторов, таких как Патрик Ленциони, легенда жанра. Мы решили написать эту книгу в виде басни, потому что это позволило нам исследовать тонкие темы, например психологию лидеров, необходимую для успеха в новой эпохе, простым и доступным способом, который был бы гораздо сложнее реализовать в традиционной бизнес‑книге.

Мы считаем, что книга действительно достигла того, чем мы очень гордимся: она обучает серьёзному и актуальному материалу в быстром, увлекательном и интересном формате для занятых лидеров. Полученные знания, включая 11 оригинальных рамок, читатели могут сразу применить в работе.

Главная тема «Wayfinding» — принятие значимых решений в условиях быстрого развития технологий и невозможности достичь полной определённости. Какую рамку должны использовать руководители, чтобы решить, когда у них достаточно информации для действий, особенно учитывая, что ожидание большей ясности может само по себе создать конкурентный риск?

Одна из рамок, которую мы разработали и представили в книге, называется Wayfinding. Это адаптация Agile для ИИ. Это гипотезно‑ориентированный, структурированный процесс исследования данных и проверки осуществимости решения перед переходом к полной производственной реализации. Его цель — ответить, стоит ли создавать решение на основе ИИ и будет ли оно работать. Это одна из ключевых причин, по которой наша фирма имеет более 95 % успешных внедрений доказательных концепций в производство, доставляющих реальную измеримую бизнес‑ценность; мы сделали это более 50 раз для наших клиентов.

Снимая шляпу венчурного капиталиста, когда вы смотрите на сегодняшнее поколение компаний в сфере ИИ, какие сигналы подсказывают вам, что стартап создает прочное конкурентное преимущество, а не продукт, который быстро может стать лишь функцией базовой модели или более крупной платформы?

Честно говоря, я понятия не имею и очень рад, что сейчас не занимаюсь этим бизнесом. Я сильно сочувствую сегодняшним венчурным инвесторам. Им приходится делать крупные, смелые ставки, если они хотят достичь высочайших доходов для своих инвесторов. Но из‑за стремительно меняющихся и довольно непредсказуемых технологий им чрезвычайно трудно определить, кто станет победителем в долгосрочной перспективе, а кто — проиграет.

Я делаю упор на долгосрочную перспективу, потому что, если только компания не окажется удачливой и не поймает важную возможность, а затем не будет вытеснена рано, будет много компаний, которые выглядят так, будто у них есть шанс на успех, но в итоге не добиваются его из‑за того, как рынок будет развиваться, что опять же трудно предугадать. Итог: как и в эпоху дот‑комов, будут несколько действительно крупных победителей и множество потерянных средств.

Спасибо за отличное интервью, читатели, желающие узнать больше, должны посетить KUNGFU.AI.