AI-native — метод построения модели бизнеса, при котором на искусственном интеллекте изначально базируется значительная часть рабочих процессов. ИИ не интегрируется в уже налаженную деятельность, а позволяет запустить ее. Нейросети помогают принимать большинство решений на всех уровнях — от руководителя до рядового исполнителя.
При этом меняется и роль человека. Вместо выполнения рутинных задач, он курирует работу искусственного интеллекта, а также выстраивает стратегию развития организации.
Среди ключевых особенностей AI-native:
- Бизнес-проект разрабатывается с расчетом на то, что на искусственный интеллект возлагается до 95 % функциональных задач.
- Данные изначально собираются и структурируются под ИИ-модели, в обход стандартной отчетности для человека.
- Пользовательские интерфейсы проектируются под мультимодальное взаимодействие посредством текста, голоса, а также видео.
- Одно из ключевых требований при подборе персонала — умение эффективно взаимодействовать с искусственным интеллектом, ставить ему задачи и достигать с его помощью стратегических целей.
Подход активно внедряется в компаниях, которые разрабатывают и продвигают цифровые сервисы. Среди успешных примеров использования ИИ для создания востребованных продуктов — Perplexity, Midjourney, Cursor. Это технологические стартапы, которые предлагают решения для организации корпоративных процессов, разработки ПО при помощи нейросетей, креатива.
Особенности бизнеса на базе AI-native
Применение искусственного интеллекта дает AI-native-проектам ряд преимуществ перед компаниями, которые работают на традиционных моделях.
Скорость выпуска продуктов на рынок. Там, где обычно требуется 1–2 года на реализацию идеи и создание минимально жизнеспособного продукта, AI-native позволяет справиться за 2–4 месяца.
При помощи no-code-конструкторов и больших языковых моделей можно создать прототип цифрового продукта за несколько дней. Далее он тестируется на реальных пользователях и дорабатывается при помощи того же ИИ.
Финансовая структура. В AI-native расходы на разработчиков и дизайнеров уменьшаются. Вместо них выделяются средства на вычислительные ресурсы, которые, зачастую, ниже.
Бизнес проще масштабировать, потому что для этого не требуется много персонала. При правильно выстроенных промптах и генерации с дополненной выборкой, например, на обслуживание миллиона пользователей может хватить и команды из 10 человек.
Гибкость и простор для экспериментов. ПО в традиционных цифровых компаниях зачастую обновляется не чаще, чем раз в квартал. Продукты, построенные на искусственном интеллекте, при необходимости, можно корректировать ежедневно. Нужно изменить системный промпт или добавить в AI-агента новые инструменты или базу данных.
AI-native: перспективы
Подход позволяет организациям оптимизировать рутинные процессы. Он в разы ускоряет поиск и обработку информации, генерацию контента.
Крупные компании постепенно переходят на AI-native. Как пример, Shopify — облачная платформа для создания и управления интернет-магазинами. В 2024 году она запустила новые сервисы — Shopify Magic и Sidekick. Они основаны на искусственном интеллекте, который помогает пользователям генерировать описания товаров, дизайны онлайн-магазинов, клиентские рассылки.
При этом перевести уже готовый традиционный бизнес на AI-native практически невозможно, так как его инфраструктура изначально ориентирована на обслуживание людьми. Решение для таких компаний — инвестировать в новые платформы, которые сразу строятся на ИИ-моделях.