Влияние ИИ на индустрию ПО

Термины

• gen AI - генеративный искусственный интеллект
• SaaS (Software as a Service) - одна из моделей продажи и доставки приложений пользователям. Согласно этой модели, поставщик услуги разрабатывает программное обеспечение, разворачивает его на своих вычислительных мощностях, обслуживает и предоставляет клиентам доступ к приложению как к готовому интернет-сервису.
• ПО - программное обеспечение.

Введение

Поразительным фактом появления gen AI является ускоренный темп принятия gen AI бизнесом. В самом деле, крупные мировые предприятия потратили около 15 миллиардов долларов на решения gen AI в 2023 году, что составляет около 2% мирового рынка корпоративного ПО. Для подобного прогресса SaaS потребовалось четыре года.

McKensey утверждает, что разрушительное влияние искусственного интеллекта на индустрию разработки ПО будет сильнее и быстрее, чем подобный переход отрасли на SaaS решения.

Беспрецедентный рост gen AI - одно из свидетельств колоссального влияния gen AI. Динамика отрасли свидетельствует, что ИИ готов нанести удар сектору корпоративного ПО. В частности, витают идеи замены определенных программных приложений агентскими рабочими процессами. Потенциальные макроэффекты gen AI сложны и взаимосвязаны: некоторые факторы способствуют созданию стоимости, другие подпитывают смену поставщиков, третьи, приводят к переосмыслению текущих категорий ПО.

Gen AI будет способствовать значительному росту в сфере ПО. К 2027 году расходы на технологию Gen AI могут составить от 175 до 250 миллиардов долларов, что обеспечит сектору дополнительные два-шесть процентных пунктов роста. Однако, несмотря на этот значительный рост, исследование McKensey показывает, что наиболее продолжительным и разрушительным воздействием gen AI станет широкомасштабные изменения среди поставщиков.

С одной стороны, новые компании-поставщики смогут воспользоваться возможностями технологии, и это усилит конкуренцию среди действующих поставщиков. С другой стороны, снижение стоимости миграции данных, стоимости интеграции и обучения пользовалелей снизит стоимость перехода с устаревших систем на новые. В третьих, растущая простота разработки ПО побуждает все больше предприятий переходить от покупки ПО к созданию собственных решений на базе ИИ. В-четвертых, становятся общедоступными определенные категории ПО, ориентированные на доступ к данным и их синтез.

Отсюда может следовать заключение: помимо стимулирования нового роста, наибольшим результатом развития ИИ станет ускорение смены клиентами поставщиков ПО.

Звучит банально, но тем не менее: Gen AI будет влиять некоторым образом на почти все категории ПО, хотя и в разной степени. Новые варианты использования и функции Gen AI, вероятно, подстегнут рост доходов, невзирая на то, что большая часть возможностей Gen AI сосредоточена всего на нескольких ключевых возможностях. Уже используются такие сценарии, как помощь в создании кода, служба технической поддержки ИТ и автоматизация тестирования, уже пользуются высокими темпами внедрения. На данный момент служба поддержки клиентов является наиболее активным функциональным пользователем Gen AI. Сценарии использования включают виртуальные чат-боты и другие решения поддержки обслуживания клиентов.

Три группы ценностей

По данным исследования McKensey большая часть расходов на ИИ-технологии придется на три основные группы ценностей, три архетипа.

Существующие корпоративные программные решения со встроенным Gen AI. Внедрение Gen AI в существующие продукты может повысить опыт и производительность традиционного ПО, например, используемого для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), управления HR и человеческим капиталом, а также производительности, которое может иметь или не иметь какие-либо функции ИИ. Типичными вариантами использования будут внедрение интерфейсов на естественном языке или агентов - "вторых пилотов" в существующих рабочих процессах.

Инновации и новые продукты. Gen AI имеет огромный потенциал для стимулирования разработки новых программных приложений. Основные функции продукта в этой категории — это ИИ с моделями, созданными или настроенными для конкретных вариантов использования или вертикальных рабочих процессов, особенно когда требуется значительная специализация (например, при разработке лекарств).

Внутренние решения для предприятий. Технологическая мощь Gen AI означает, что крупные предприятия, скорее всего, попытаются выделить больше ресурсов на разработку внутренних решений. Эти инструменты могут быть созданы для рабочих процессов, специфичных для компании, например, для автоматизации определенных процессов бэк-офиса или создания агентов знаний, которые помогут сотрудникам быстро получать доступ к данным или информации компании.

В дополнение к этим трем основным архетипам, дополнительные расходы пойдут на инструменты и инфраструктуру для поддержки прикладного уровня ИИ, такие как базовые модели и технологии поддержки и разработки ИИ. Эти технологии могут включать инструменты управления ИИ, платформы хранения и транспортировки данных, продукты визуализации данных, MLOps или платформы автоматизации.

Разработка кода с помощью Gen AI является еще одним важным источником создания стоимости для компаний-разработчиков ПО. Недавние оценки показывают, что эта технология может повысить производительность разработчиков на 35–45%. Это является скачком, который превосходит прошлые достижения в производительности программной инженерии, что приводит к снижению стоимости разработки кода. Gen AI также может ускорить процессы документирования функциональности кода, что повышает удобство использования кода на 50% и рефакторинга кода на 20–30%. Резкое сокращение времени и затрат на разработку, на исправление ошибок и постоянное улучшение не просто приводит к увеличению маржи может оказать значительное влияние на доход. Это гарантируем возможность быстро адаптироваться к потребностям клиентов и реализовывать инновационные решения.

Компании-разработчики ПО также должны будут научиться приспосабливаться к радикально изменившейся пользовательской базе. Эта трансформация может сместить расходы предприятий с традиционного ПО на программные приложения Gen AI (например, чат-боты). В то же время Gen AI может расширить круг постоянных пользователей определенных типов ПО.

Gen AI может повлиять на корпоративные функции. Так 20-25% рабочих процессов продаж и маркетинга, коммуникаций, дизайна, финансов, операций и HR могут быть затронуты на 20–25% рабочей деятельности. Административные, офисные функции и функции обслуживания клиентов могут быть непропорционально сильно затронуты в силу того, что замещения рабочей силы Gen AI там, где будет преодолен барьер между человеческим языком и системным языком.

Смена поставщиков ПО

Gen AI может оказать сложное воздействие на крупные силы, определяющие успех или неудачу в бизнесе. Например, интерфейсы на естественном языке могут позволить ускорить адаптацию к новому ПО. А это ограничит конкурентные преимущества в важнейших категориях ПО. Хотя лидеры в области ПО воодушевлены потенциальным влиянием Gen AI на производительность разработчиков, это же означает снижение барьеров входа для конкурентов и новичков с одной стороны, и снижение цен - с другой стороны. Также Gen AI в сочетании с оптимизированной интеграцией и более низкими затратами на переключение подрывает преимущества действующих поставщико ПО. Все это ведет к тому, что скорость переключения поставщиков может значительно возрасти, потенциально удвоившись, что, в свою очередь, вероятно, приведет к большему конкурентному давлению на ценообразование.

Чтобы противостоять этим изменениям и потенциальному росту конкуренции, игрокам ПО необходимо постоянно двигаться вперед и внедрять инновации с новыми функциями. Они могли бы использовать собственные данные и идеи в качестве источников дифференциации. Такие элементами может использование пользовательского опыта как отличительного элемента. Также, несмотря на доступность интерфейсов на естественном языке, все еще будут возможности дифференцироваться с помощью более тонко настроенных базовых моделей и возможности разработки более тонких и конкретных профилей пользователей.

Размывание стоимости

Потенциал Gen AI в области экономической эффективности разработки ПО может привести к тому, что предприятия могут перейти к разработке собственного ПО, а не покупать его. Такое движение будет относительно сдержанным в течение следующих трех-четырех лет, составив сдвиг в распределении расходов на два-четыре процентных пункта. Тем не менее, это все равно будет существенная сумма, около 35-40 миллиардов долларов, и эта доля может значительно вырасти в течение следующего десятилетия, поскольку корпоративные команды будут создавать больше возможностей внутри компании и доказывать, что они могут создавать приложения, более четко соответствующие их конкретным потребностям.


Одним из заметных факторов, который может ускорить расходы на внутренние сборки, является потенциальное увеличение так называемых разработчиков-сотрудников, которые не являются частью основной ИТ- или технической группы, но которые создают приложения и инструменты для потребления ими самими или коллегами по команде. До появления Gen AI количество пользователей, воспользовавшихся этой возможностью, не увеличилось так сильно, как предсказывали многие отраслевые эксперты, в основном потому, что инструменты с низким кодом и без кода должны были преодолеть кривую обучения и простоты использования. Gen AI в ближайшие годы может разблокировать этот тип разработки ПО благодаря разработке приложений на естественном языке.

Источник

Управление генеративным ИИ-прорывом в программном обеспечении. 5 июня 2024 г. Статья. Джереми Шнайдер, Теджас Шах, Джошан Чериан Абрахам

https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/navigating-the-generative-ai-disruption-in-software