Чтобы ИИ пришел на производство, его сначала приходится учить негласным правилам, по которым компания работает на самом деле. Но когда эти правила наконец лежат на столе, с ними происходит неожиданная вещь: выясняется, что вокруг них можно собрать совсем другой процесс. ЧТИВО продолжает разбираться в вопросе вместе с директором по цифровым и информационным технологиям СИБУРа Антоном Рубенчиком.
Пока правила живут в головах, процесс устроен вокруг людей, которые их помнят. Заявка идет от одного специалиста к другому не потому, что так эффективнее, а потому, что у каждого из них в голове свой кусок правил, и другого способа их применить просто нет. Согласования, передачи, проверки — все это во многом сшито из необходимости дотянуться до нужного человека.
Когда правила записаны, эта необходимость исчезает. И тогда, по словам Рубенчика, встает вопрос, с которого на самом деле и начинается настоящая перестройка: а зачем вообще сохранять старую последовательность шагов, если ее держала только память людей?
Ответ на него у разных отраслей получается разным, и здесь промышленность оказалась в неожиданном положении. Банки, маркетплейсы и телеком-операторы выстраивали суперавтоматизированные процессы разработки еще несколько лет назад и строили их, как принято у серьезных людей, на века и с запасом: с резервом под любой сценарий, с архитектурой, рассчитанной на десятилетие. Промышленность в этом смысле долго отставала: во многих направлениях у нее такого готового конвейера не было.
Антон Рубенчик признает: про запас в СИБУРе не строили. Но то, что годами выглядело как отставание, за последний год неожиданно обернулось возможностью. Построенное на века оказалось построенным вокруг вчерашних ограничений: от него сложно отказаться именно потому, что в него столько вложено. А там, где запаса не было, нечего и жалеть — можно собирать сразу вокруг новой технологии.
У банков, маркетплейсов и телекома есть готовый отлаженный конвейер. Новые технологии там в основном встраиваются в него по шагам, постепенно улучшая то, что уже работает. Рубенчик называет это excellence процесса: применение технологии на каждом отдельном этапе повышает эффективность этапа в разы, но сама структура процесса при этом не меняется — она просто становится лучше.
У СИБУРа во многих направлениях такого готового конвейера не было. Это дает возможность пойти другим путем: не улучшать существующий процесс шаг за шагом, а сразу построить его заново вокруг технологии.
«Можно строить процесс с самого начала вокруг ИИ. Инструменты искусственного интеллекта за последний год научились брать на себя огромный кусок шагов, который раньше делали люди или отдельные системы. Поэтому процесс не просто ускоряется — он изначально устроен по-другому», — объясняет Антон.
Дело не только в том, что сами модели становятся мощнее. Инструменты вокруг них тоже устроены иначе, чем год-два назад.
«ИИ-инструменты постепенно встраивают в себя то, что раньше приходилось настраивать отдельно. Внутри у них появляются команды ИИ-агентов, и эти агенты сразу умеют работать друг с другом. Поэтому большую часть процесса теперь можно заметно ускорить, а некоторые шаги вообще пропустить», — говорит Рубенчик.
Раньше отдельные шаги процесса приходилось вручную склеивать друг с другом — передавать результат одного инструмента в другой, следить за стыками. Сейчас все больше этой работы берут на себя сами инструменты: несколько агентов внутри одной системы договариваются между собой, кто что делает, без участия человека на каждом шаге. Для компании это означает, что горизонт планирования смещается: вместо вопроса «как автоматизировать вот эту конкретную операцию» встает вопрос «какой кусок процесса целиком можно отдать технологии».
Та же логика — не строить про запас — работает и этажом ниже, в самой технологии.
Крупные российские компании обзаводятся собственными большими языковыми моделями: у Сбера это GigaChat, у Яндекса — Алиса AI. СИБУР этого делать не собирается, и дело не только в деньгах. «Это не всегда про деньги. Есть такая штука — целесообразность. Так вот для нас это нецелесообразно», — объясняет Рубенчик. Можно на коленке в гараже собрать багги, и по бездорожью он местами будет удобнее купленного «мерседеса», но это не значит, что багги выгоднее в любой ситуации. Рынок готовых моделей меняется слишком быстро, чтобы держать под них уникальную экспертизу; силы уходят не на технологию, а на правила и процесс вокруг нее.
Итог этого перехода не в том, что часть операций стала быстрее. Меняется сама структура работы: раньше человек находился внутри процесса и выполнял операции одну за другой, теперь он может подняться над процессом и управлять правилами, по которым тот работает.
Остается последний вопрос, и он, пожалуй, главный. Если машина теперь исполняет правила, а процесс собран вокруг нее, что в этой конструкции делает человек? И кто решает, когда правила пора менять?
