AI-native: як працюють компанії нового покоління

Що означає "AI-Native"?

AI-native бізнес (або AI-native організація) — це компанія, створена з нуля зі штучним інтелектом у самому центрі. У AI-native компанії ШІ — це не додаток, а основа її продуктів, послуг та операцій.

Такі організації впроваджують машинне навчання, data science та автоматизацію у свою бізнес-модель з першого дня, а не пристосовують ШІ до застарілих систем. Іншими словами, ШІ — це “двигун” бізнесу, а не просто інструмент для підвищення ефективності.

Це поняття аналогічне тому, як “cloud-native” компанії створюються для повного використання хмарної інфраструктури; AI-native компанія проєктується для повного використання можливостей ШІ. Це виходить за рамки використання кількох функцій ШІ — вся компанія побудована навколо можливостей, які надає штучний інтелект, у такий спосіб, що їх неможливо вилучити без порушення роботи бізнесу.

Наприклад, AI-native стартапи часто будують свою основну ціннісну пропозицію на ШІ (наприклад, додаток, основна функція якого забезпечується ШІ-моделлю), тоді як традиційна компанія може лише використовувати ШІ для покращення вже наявної послуги.

Як сказав один експерт галузі: “Додати трохи машинного навчання — це ще не означає стати AI-компанією”. Справжні AI-native організації — це ті, що “народилися з ШІ в основі”, на відміну від компаній, які просто додають ШІ до застарілих продуктів.

Хочете дослідити, як ваша компанія може стати AI-native? Забронюйте дзвінок

Ключові характеристики AI-Native організацій

AI-native бізнеси мають набір визначальних характеристик, які вирізняють їхню діяльність та культуру:

ШІ в основі цінності – Основний продукт або послуга працює на базі ШІ, а не просто доповнений ним. ШІ забезпечує головну ціннісну пропозицію — хай то буде платформа на базі ШІ, сервіс на основі моделі або інтелектуальна система. Такі компанії розглядають ШІ як сам продукт. Наприклад, AI-native сервіс електронної пошти побудований навколо автоматизації та розумних функцій, а не просто з вбудованою ШІ-функцією у звичайний додаток пошти.

Орієнтація на дані та моделі – AI-native організації надзвичайно орієнтовані на дані. Вони з першого дня ставляться до даних як до стратегічного активу, забезпечуючи збір, уніфікацію та готовність даних для використання у машинному навчанні. Основна бізнес-логіка обробляється моделями навчання, а не жорстко закодованими правилами, тобто багато рішень приймаються ШІ-моделями, навченими на даних. Ці системи постійно навчаються на нових даних (взаємодіях із клієнтами, сенсорних вводах тощо), що забезпечує постійне вдосконалення без необхідності ручного перепрограмування. На практиці AI-native архітектура включає потужні сети даних, обробку даних у реальному часі та зворотні зв’язки, щоб ШІ міг адаптуватися та оновлюватися в міру надходження нової інформації.

Безперервне навчання та адаптація – AI-native компанія проєктує свої процеси та технічну інфраструктуру для безперервного навчання. Моделі регулярно перенавчаються або донавчаються на свіжих даних, і платформа з часом автономно вдосконалюється. Це часто забезпечується вбудованими механізмами зворотного зв’язку: взаємодії користувачів і результати повертаються до системи для оновлення продуктивності ШІ. У результаті, AI-native системи можуть динамічно реагувати на зміни — коли змінюються бізнес-умови або вводи, ШІ адаптується без необхідності ручного втручання. Це контрастує з застарілими системами, які потребують явного переконфігурування для нових сценаріїв.

Гнучкість і швидке експериментування – AI-native компанії зазвичай мають культуру швидких експериментів. Вони використовують гнучкі цикли розробки, в яких нові моделі й функції швидко впроваджуються, тестуються і вдосконалюються. Постійне A/B тестування, налаштування моделей і розгортання покращень можуть відбуватись щотижня або навіть щодня. Ця культура швидкого експериментування можлива завдяки тому, що ШІ дозволяє невеликим командам досягати багато чого — автоматизуючи завдання, які інакше потребували б великої ручної роботи. Дійсно, AI-native команди часто компактні й високопродуктивні. Відомо, що такі компанії можуть досягти великого масштабу, маючи відносно мало працівників, оскільки більшу частину роботи виконують системи ШІ, а не люди. Наприклад, деякі AI-стартапи досягли сотень мільйонів доходу з лише десятками співробітників.

Кадри та культура, орієнтовані на ШІ – Організаційна структура AI-native компаній побудована навколо експертизи в ШІ. Ними керують продуктові та інженерні команди, до складу яких входять дата-сайентисти, ML-інженери та дослідники як ключові ролі (часто навіть важливіші, ніж традиційні менеджерські ролі). Культура заохочує технічні інновації, дослідження і менталітет "fail-fast", де експерименти (і періодичні невдачі) сприймаються як кроки до навчання. Прийняття рішень на всіх рівнях базується на даних. Від усіх працівників зазвичай очікується базова грамотність у сфері даних/ШІ, а міжфункціональні команди тісно співпрацюють з AI-експертами для інтеграції інтелекту у всі функції. Для порівняння, у застарілих організаціях часто потрібне значне підвищення кваліфікації персоналу та зміна культури, щоб досягти цього рівня.

Сучасна інфраструктура та MLOps – Технологічно AI-native організації, як правило, є cloud-native та модульними. Вони інвестують у масштабовані хмарні платформи, спеціалізоване обладнання (GPU/TPU для навантажень ШІ) та потужні MLOps пайплайни. Автоматизація застосовується не лише у продукті, але й у способі побудови та розгортання ПЗ. Наприклад, вони впроваджують безперервну інтеграцію/розгортання для моделей, автоматизований моніторинг продуктивності моделей, версіонування даних та механізми виявлення зміни даних. Це дозволяє їм впроваджувати ШІ в масштабах та часто оновлювати моделі з мінімальними труднощами. Як зазначає дослідження Cognizant, в AI-native процесах MLOps — це не розкіш, а основа для збереження гнучкості та швидкого впровадження нових моделей і функцій для підтримки конкурентної переваги.

Адаптивний, оптимізований під ШІ користувацький досвід – Оскільки ШІ є невід’ємним елементом, AI-native компанії часто переосмислюють інтерфейси користувача та робочі процеси, щоб максимально використати можливості ШІ. Замість звичайного UI з доданою “ШІ-кнопкою”, весь користувацький досвід проєктується навколо інтелектуальної взаємодії. Наприклад, соціальна платформа може автоматично вивчати вподобання користувача для формування його стрічки (як це робить TikTok), або корпоративне програмне забезпечення може використовувати запити природною мовою та ШІ-асистентів по всьому інтерфейсу замість меню і форм. ШІ може працювати у фоновому режимі проактивно. У результаті продукти здатні забезпечити надзвичайно персоналізований, миттєвий і передбачувальний досвід, який традиційні дизайни не можуть легко повторити. Такий фокус на дизайні, керованому ШІ, часто призводить до проривного користувацького досвіду (і стає ринковою перевагою сам по собі). У The Gradient ми саме й спеціалізуємося на створенні таких адаптивних, керованих ШІ досвідів для наших клієнтів, щоб допомогти їм перемагати на ринку. Один з наших нещодавніх прикладів — Norvana, платформа нового покоління для здоров’я, що використовує ШІ для покращення результатів лікування через інтелектуальну, чутливу взаємодію та глибоко персоналізовані сценарії пацієнтів.

Багато AI-native організацій також визнають, що оскільки ШІ є основою, вони повинні закладати принципи управління, справедливості та прозорості з самого початку. Це означає створення протоколів щодо якості наборів даних, зменшення упередженості, пояснюваності моделей і дотримання вимог регулювання ШІ як частину процесу розробки. Наприклад, AI-native фінтех компанія матиме перевірки, які гарантують, що її алгоритми не здійснюють ненавмисної дискримінації, і вона зможе пояснити автоматизовані рішення користувачам або регуляторам. Відповідальні ШІ-фреймворки часто є частиною операційних принципів, оскільки репутація і успіх компанії залежать від довіри до її ШІ-рішень. (Це — відмінна риса порівняно з компаніями, які ставляться до етики ШІ як до другорядного питання.)

Як AI-native компанії відрізняються від застарілих організацій

AI-native бізнеси працюють за принципово іншими засадами і структурами, ніж “AI-enabled” або традиційні компанії. Ось ключові стратегічні й операційні відмінності:

Стратегічна роль ШІ: У AI-native підприємствах ШІ — це і є бізнес-стратегія, тоді як у традиційних компаніях ШІ, як правило, підтримує вже наявну стратегію. AI-native компанія часто виходить на ринок з новим рішенням, заснованим на ШІ, яке може переосмислити галузевий процес (наприклад, ШІ, що діагностує хвороби точніше за будь-якого лікаря — як основна послуга). Натомість, діючий гравець може використовувати ШІ лише для підвищення ефективності або обслуговування клієнтів у своїй поточній діяльності. Ця різниця в намірах призводить до різниці в інвестиціях та темпах інновацій — AI-native гравці, як правило, інвестують значно більше і рухаються швидше, досліджуючи межі можливостей ШІ, тоді як традиційні компанії використовують ШІ обережніше для поступових покращень. Один із наслідків — швидкість: AI-native команди можуть переінновувати ринок, швидко ітеративно працюючи. Вони мають вищу толерантність до експериментів, оскільки ідентичність компанії пов’язана з розвитком її ШІ, а не з захистом до-ШІ лінійки продуктів.

Технологічний стек і архітектура: AI-native компанії будують свою технічну архітектуру навколо ШІ з нуля. Вони створюють пайплайни даних у реальному часі та часто власні моделі ШІ, адаптовані до їхніх потреб. Архітектура подійно-орієнтована і призначена для постійного захоплення та використання даних (наприклад, передача подій користувача у моделі ШІ в реальному часі). У протилежність, традиційні компанії часто додають ШІ-компоненти до старої інфраструктури — наприклад, додаючи модуль машинного навчання поверх застарілої бази даних. Це призводить до більш повільної обробки, проблем інтеграції і довших циклів навчання. AI-enabled системи можуть покладатися на сторонні сервіси або готові моделі, тоді як AI-native — будують або глибоко кастомізують свої власні, що дає їм більше контролю і часто технологічну перевагу. Коротко: AI-native стек створений спеціально для генерації та споживання передбачень у великому масштабі, тоді як ретрофіт-стек розглядає ШІ як плагін.

Організаційна структура і таланти: AI-native організації структуруються так, щоб максимізувати розробку і впровадження ШІ. До керівництва часто входять експерти з ШІ (CTO з ШІ, головний дата-сайентіст) із суттєвими повноваженнями, а команди організовані навколо робочих процесів з даними і ШІ, а не традиційних функціональних відділів. У традиційних компаніях зазвичай керують люди з бізнес-бекграундом, і їм доводиться залучати експертизу ШІ через нові найми або консалтинги. Вони стикаються з більшим внутрішнім опором і кривою навчання — зміна управління є головною задачею, оскільки компанії мають перенавчити персонал і адаптувати процеси до роботи з ШІ. AI-native компанія має культуру, де всі департаменти (продукт, інженерія, операції тощо) тісно співпрацюють з AI-командами, і багато працівників мають гібридні навички (наприклад, аналітик, який може навчити модель). У традиційній фірмі ШІ спочатку часто ізольований у спеціалізованій лабораторії або центрі інновацій, що вказує на те, що ШІ ще не є невід’ємною частиною культури. Щоб стати AI-native, традиційним компаніям часто потрібно змінити культуру — запровадити прийняття рішень на основі даних на всіх рівнях і заохочувати працівників довіряти і використовувати ШІ-рішення замість застарілих евристик.

Використання даних: AI-native компанії вважають дані життєво важливими для бізнесу. Вони зазвичай починають з вирішення задач збору та інтеграції даних, гарантуючи, що мають уніфіковані, якісні дані для тренування моделей. Вони також стратегічно підходять до збору даних — наприклад, запускають безкоштовні функції, щоб зібрати дані, які пізніше живлять основну ШІ-послугу. У традиційних фірм дані часто розкидані по застарілих IT-системах, що ускладнює розгортання ШІ (значна частина зусиль іде на чистку і консолідацію даних). В AI-native фірмі архітектура даних навмисна і реального часу з самого початку, тоді як у традиційній — це ретроспективне виправлення. Ця різниця означає, що AI-native компанії можуть швидше ітерувати і легше отримувати інсайти. Як зазначає Ендрю Нг, “справжні AI-компанії значно стратегічніше підходять до збору даних”, часто розробляючи багаторічні плани накопичення пропрієтарних даних, які створюють конкурентну перевагу.

Масштаб і ефективність: AI-native бізнеси мають тенденцію масштабуватись не лінійно порівняно з традиційними компаніями. Оскільки більшість роботи виконується ШІ, вони можуть обслуговувати величезну базу користувачів із відносно невеликою командою. Вражаючий приклад — Ant Financial (Ant Group) у Китаї: менш ніж за 5 років після запуску компанія обслуговувала понад 1 мільярд користувачів, надаючи спектр фінансових послуг через алгоритми ШІ — при цьому мала вдесятеро менше працівників, ніж найбільший традиційний банк. Це показує, як операційна модель, орієнтована на ШІ, може від’єднати кількість персоналу від обсягу результатів.

Традиційні компанії зазвичай масштабують кількість працівників пропорційно до зростання клієнтів, тоді як AI-native можуть досягати гіпермасштабування. Як зазначає Світовий економічний форум, AI-native стартапи "фундаментально змінюють спосіб побудови та масштабування бізнесів", досягаючи відповідності продукту ринку з меншими командами та вищим рівнем автоматизації.

Ця ефективність також впливає на структуру витрат і маржу — AI-native компанії часто мають нижчу граничну вартість на одного додаткового клієнта або транзакцію, оскільки алгоритми обробляють додаткове навантаження. Традиційні компанії, навіть при впровадженні ШІ, можуть не досягти такого рівня ефективності, якщо залишаються з великими операційними витратами та застарілими процесами.

Фокус на інноваціях: Оскільки AI-native компанії винаходять нові рішення на основі ШІ, вони часто змінюють галузеві норми, а не просто їх удосконалюють. Вони шукають проривні способи використання інтелекту — наприклад, використовують ШІ, щоб повністю переосмислити процес (автономне водіння як переосмислення транспорту, ШІ-тьютори як нова модель освіти тощо).

Традиційні компанії зазвичай використовують ШІ для доповнення існуючих процесів (наприклад, чат-бот у кол-центрі або ML для оптимізації ланцюгів постачання).

Стратегічна відмінність у тому, що AI-native організації можуть створювати цілком нові бізнес-моделі або категорії послуг, які були неможливі до появи ШІ. Тим часом, традиційні компанії фокусуються на поступовому поліпшенні (що корисно, але не є трансформаційним).

Це часто ставить AI-native гравців у позицію, де вони захоплюють нові ринки або відбирають частку в традиційних гравців. Ми вже бачимо, як AI-native підходи дозволяють створювати нові продуктові категорії — наприклад, стартапи з розробки ліків на базі ШІ, що алгоритмічно пропонують молекули (нова модель у фармацевтиці), або контент-платформи, що створюють медіа з мінімальним людським втручанням (нова модель у розвагах).

Темп змін і адаптивність: AI-native компанії процвітають в умовах швидких змін, оскільки вони побудовані для постійної адаптації. Їхні ШІ-системи можуть швидко пристосовуватись до нових даних або умов, а їхні команди звикли до швидких змін (наприклад, зміни моделі, коли з’являється кращий алгоритм).

У традиційних організаціях — жорсткіші технології та процеси; впровадження змін у ШІ може вимагати переінженерінгу систем або перенавчання персоналу, що уповільнює адаптацію.

У AI-native культурі постійні інновації — це норма: техстек, моделі, а іноді й сама бізнес-модель постійно “живі” й змінюються. Це може бути стресовим для традиційних компаній, звиклих до стабільних продуктових лінійок.

Це також означає, що AI-native фірми можуть швидко здійснити стрибок уперед, коли з’являється новий прорив у ШІ: вони можуть інтегрувати його за тижні, тоді як великій традиційній компанії потрібно кілька місяців або навіть років, щоб повністю використати це нововведення через бюрократію або технічний борг.

Як зазначає звіт Cognizant, техстек AI-native компанії “постійно еволюціонує” і створений для гнучкості — на відміну від традиційних стеків, які є статичними і оновлюються лише час від часу.

Підсумок

AI-native організації зазвичай більш гнучкі, масштабовані та інноваційні, ніж їхні традиційні аналоги, але вони досягають цього зовсім іншими способами:

• покладаються на інтелектуальні алгоритми замість ручної праці або детермінованих систем,
• формують культуру, побудовану навколо даних і експериментування.

Тим часом, компанії, які просто додають ШІ до існуючих операцій, зазвичай бачать обмежені покращення — корисні, але не революційні.

Ось чому AI-native стартапи вважаються потенційними гравцями, які можуть зруйнувати індустрію, і чому багато великих компаній поспішають глибше інтегрувати ШІ, щоб не залишитися позаду.

Інвестори часто оцінюють AI-native компанії вище через їхній потенціал масштабування і здатність до інновацій — їхні моделі, орієнтовані на ШІ, розглядаються як більш захищені та здатні до експоненційного зростання.

Про авторку

Олена Занічковська — експертка з цифрової стратегії, співзасновниця The Gradient і одна з провідних голосів у сфері AI-native продуктової стратегії. Має понад 20 років досвіду в tech-індустрії й допомагає компаніям переосмислити підхід до створення продуктів в епоху ШІ. Консультує стартапи, менторить корпоративні команди та веде трансформаційні проєкти по всьому світу.

Хочете дослідити, як ваша компанія може стати AI-native? Забронюйте дзвінок