Если данные действительно являются топливом для искусственного интеллекта, и одним из ключей успешной реализации является доступ к данным, имеющим значение для ведения бизнеса, кажется, что определенные поставщики SaaS имеют встроенное преимущество в отношении данных. Однако вопрос в том, как это осуществить, но если данные есть, то модели хотя бы имеют более значимую основу для работы.
Одним из ранних сторонников SaaS в области искусственного интеллекта является ServiceNow, который смог воспользоваться данными на своей собственной платформе, чтобы помочь построить более ориентированные на бизнес модели.
Для главного информационного офицера Криса Беди все сводится к построению практического опыта, помогающего людям эффективнее выполнять работу. "Я твердо убежден, что модель хороша только тогда, когда она встроена в платформу. Если она является частью отличной модели, но не привязана к опыту, не привязана к рабочему процессу, в чем смысл?" - сказал Беди TechCrunch.
Брент Лири, основатель и главный аналитик CRM Essentials, считает, что ServiceNow делает преднамеренные усилия для сосредоточения своего искусственного интеллекта на практических вопросах. "Я думаю, что фокус ServiceNow на построение собственной платформы для искусственного интеллекта дает им возможность направить свои усилия на создание, оптимизацию и интеграцию рабочих процессов. Это имеет возможность повлиять на процессы, охватывающие несколько отделов/областей и платформ," - сказал Лири.
Для достижения этого в компании встраивают искусственный интеллект во все рабочие процессы. Беди разделяет возможности искусственного интеллекта ServiceNow на три области.
Первая заключается в более систематической работе с запросами. "Когда кто-то что-то спрашивает, мы называем это запросом. Это может быть клиент, поставщик, сотрудник. Как помочь им получить ответ быстрее?"
Вторая часть заключается в помощи агентам эффективнее выполнять свою работу, независимо от их направления. "Вы можете быть агентом по кадрам, агентом по IT, агентом по обслуживанию клиентов - кто-то что-то делает - помогать им выполнять повторяющиеся задачи быстрее или полностью передавать это машине, и мы также видим увеличение производительности," - сказал он.
Последний пункт заключается в поиске способов ускорения инноваций. Беди считает, что это может принести совершенно новый уровень автоматизации, такой как текст в код, текст в автоматический рабочий процесс или даже работа в мультимодальном режиме, чтобы пользователи могли делать такие вещи, как фотографировать диаграмму или белую доску для мозгового штурма и превращать эту картинку в рабочий процесс.
Широкий подход
"ServiceNow реализует уникальную стратегию искусственного интеллекта, которая представляет собой смесь создания, покупки и партнерства," - сказал Хольгер Мюллер, аналитик из Constellation Research. Он говорит, что компании нужна такая разнообразная стратегия по нескольким причинам.
"Во-первых, клиенты ServiceNow имеют широкий спектр партнерств в области искусственного интеллекта, и они хотят, чтобы ServiceNow использовала и сосуществовала с ними," - сказал он. Среди таких партнеров Nvidia и Microsoft. "Затем компании нужно создавать собственную автоматизацию искусственного интеллекта, поскольку клиенты также ожидают готовых опытов с искусственным интеллектом," - сказал он. Наконец, она объединяет разработку внутри компании с поглощением для развития платформы.
В то же время у компании есть клиенты с разным уровнем готовности к использованию искусственного интеллекта, и ей необходимо предоставлять ряд решений, охватывающих эти возможности, говорит Джереми Барнс, вице-президент по продукту искусственного интеллекта в ServiceNow, который пришел в компанию через приобретение предыдущей компании, Element AI. "Я бы сказал, что крупнейшие и наиболее быстрорастущие компании, за исключением некоторых, преуспели в изменениях в организации, необходимых для внедрения цифровой трансформации," - сказал он.
Но для тех, кто не дошел так далеко, они пытаются сочетать свои собственные решения с помощью ISV и MSP, чтобы подтянуть их до уровня, позволяющего использовать возможности искусственного интеллекта.
Финансовый аналитик Арджун Бхатия из William Blair видит новые возможности искусственного интеллекта как нечто, за что клиенты готовы платить. "Хотя пока что это еще рано, ServiceNow подчеркнула сильные тенденции спроса на свои новые SKU Pro-Plus, поскольку предприятия ищут способы инвестировать в генеративный искусственный интеллект," - он написал в отчете, опубликованном в мае. Более того, компания почти не столкнулась с сопротивлением по цене, что может свидетельствовать о том, что клиенты видят ценность.
Движущиеся на скорости клиентов
Аналитик IDC Стивен Эллиот говорит, что компания вложила в искусственный интеллект, генеративный искусственный интеллект и связанные таланты более пяти лет, и клиенты видят результаты этого усилия.
"Клиенты, с которыми я разговаривал и использующие Now Assist, говорят, что первые результаты выглядят очень положительно с возвратом билетов, кратким изложением баз знаний и улучшением клиентского опыта с виртуальными агентами. Снижение затрат и производительность команд - это основные бизнес-ценности," - сказал Эллиот TechCrunch.
Беди говорит, что он думает об искусственном интеллекте по-разному: один – более краткосрочный, и другой – смотрит в будущее, когда искусственный интеллект может быть более способным и глубже проникнуть внутрь компаний. "Способ, которым мы определяем режим один, действительно заключается в пошаговых улучшениях существующих способов работы,"- сказал он. Он видит компании, использующие текущую технологию искусственного интеллекта, чтобы улучшить способ организации и перемещения работ.
Но там, где это будет действительно интересно, это в будущем, когда можно посмотреть на процесс и придумать совершенно новый, основанный на искусственном интеллекте способ работы. "Режим два подразумевает, если бы мы начинали с чистого листа бумаги, какую работу передать машинам, а какую оставить человеку, и какую интересную работу мы могли бы позволить человеку делать?" - сказал он.
Беди также стремится воспользоваться искусственным интеллектом внутри компании для своих собственных сотрудников. И компания создала платформу искусственного интеллекта под названием AI Control Tower, чтобы помочь обеспечить единый опыт для разработчиков, создающих приложения внутри компании. "Идея состоит в том, чтобы предоставить инженерам свободу выбора модели, и не заставлять их делать все дополнительную работу по управлению тем, что требуется сделать по-разному, в зависимости от их выбора," - сказал он.
Более того, с точки зрения управления ИТ они управляют моделями как любым другим объектом ИТ. "Поэтому модель в производстве — это актив, и у актива должна быть кибербезопасность, операционная устойчивость; мы должны знать, что она работает, когда ей нужно работать. Мы измеряем эффективность моделей и их принятие," - сказал он.
Для Барнса это соответствует общему подходу, который компания использует, чтобы перевести клиентов на более ориентированное на искусственный интеллект поле. "Мы действительно переходим от основных случаев использования генеративного искусственного интеллекта к переосмыслению каждой части рабочего процесса," - сказал он. "Это также включает возможность решать задачи более высокого уровня, используя лучшие инструменты, чтобы понять, что происходит с искусственным интеллектом, и как искусственный интеллект и люди могут вместе способствовать выполнению работы."
