Индустрия программного обеспечения вступает в новую эру, и она может оказаться ещё более трансформационной, чем предшествовавшая ей революция «программного обеспечения как услуги» (SaaS). Появление ИИ-поколения, а в последнее время и агентного ИИ — это не просто очередная технологическая волна, это фундаментальный сдвиг, переопределяющий само понятие программного обеспечения, кто его создаёт, кто его использует, а также как организованы и работают софтверные компании.
Согласно исследованию международной консалтинговой компании McKinsey, прогнозируется, что ИИ-технологии нового поколения принесут мировой экономике 4,4 триллиона долларов ежегодной прибыли, причем компании-разработчики программного обеспечения получат от 10% до 15% от этого объема, а агентный ИИ может ускорить темпы реализации этой прибыли. Однако достижение этой цели далеко не гарантировано, и существующие софтверные компании столкнутся с возросшей конкуренцией и новыми сложными вызовами. Некоторые из них могут не выжить. Недавние шаги таких игроков на рынке ИИ, как OpenAI, подчеркивают эту неотложность. Внедряя собственные инструменты продаж, поддержки и заключения контрактов на базе ИИ непосредственно в рабочие процессы, эти компании могут в конечном итоге конкурировать с теми самыми игроками SaaS.
В процессе трансформации, ориентированной на ИИ, компании-разработчики программного обеспечения сталкиваются с двумя основополагающими парадигмами: комплексным переосмыслением своего ценностного предложения — от продуктов и бизнес-моделей до подходов к выходу на рынок; и сквозным переосмыслением операционной деятельности, охватывающей продажи, успех клиентов, функции поддержки и инфраструктурный стек.
О том, что необходимо сделать компаниям-разработчикам ПО в современных условиях повсеместного внедрения ИИ рассказывает Емельянова Наталия Юрьевна, доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:
Компаниям-разработчикам программного обеспечения необходимо переосмыслить основные продукты и запустить новые предложения на базе ИИ. По мере того, как компании, ориентированные на ИИ, развивают свои основные продукты и выпускают новые предложения на базе ИИ, им также потребуется переосмыслить свои бизнес-модели, включая монетизацию, источники дифференциации и модели доставки. На основе ИИ становится возможным переход от ценообразования на основе рабочего места (или пользователя) к ценообразованию на основе потребления. Этот переход критически важен по нескольким причинам. По мере того, как агентный ИИ берёт на себя задачи, традиционно выполняемые людьми, количество активных пользователей, взаимодействующих с программным обеспечением, сокращается, что делает монетизацию основного SaaS-программного обеспечения на основе рабочего места всё более сложной задачей.
Более того, учитывая, что ИИ приводит к новым переменным затратам, особенно в отношении вычислений и инфраструктуры, независимым поставщикам программного обеспечения необходимо использовать масштабируемую метрику ценообразования, которая защищает маржу по мере роста использования клиентами. В ответ на это софтверным компаниям необходимо переходить к моделям, которые соотносят выручку с предоставленной ценностью, взимая плату на основе достигнутых результатов, выполненных действий или потребленных вычислительных ресурсов.
О необходимости перепроектирования программных продуктов рассказывает Коротеев Михаил Викторович, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:
Одним из основных направлений применения ИИ является разработка программного обеспечения. Чтобы раскрыть весь потенциал разработки продуктов на основе ИИ, компаниям необходимо распространить ИИ на весь жизненный цикл разработки программного продукта (PDLC), а также кардинально перестроить сам процесс разработки программного продукта. Расширение ИИ на весь цикл означает внедрение ИИ на всех его этапах — от обнаружения и оценки жизнеспособности до сборки, тестирования, выпуска, мониторинга и эксплуатации. Например, на этапе анализа и выявления требований к программному обеспечению ИИ может автоматизировать формирование требований, помогая выявлять болевые точки клиентов, разрабатывать потенциальные решения и трансформировать лучшие идеи в конкретные требования. На этапе сборки инструменты агентного кодирования могут генерировать подробные технические спецификации, писать комплексные тесты и итеративно генерировать код, который проходит тестовые случаи и соответствует корпоративным практикам. На этапах мониторинга и эксплуатации помощники IT-операторов на базе ИИ могут сортировать инциденты, выполнять анализ первопричин и предоставлять прогнозные данные для предотвращения будущих проблем. В совокупности эти возможности иллюстрируют, насколько глубокое внедрение ИИ на протяжении всего жизненного цикла может раскрыть весь потенциал разработки программного продукта.