Нас ждёт очередная технологическая трансформация

Угадайте, про что нобелевский лауреат по экономике Роберт Солоу сказал: «*** видны уже везде, кроме статистики производительности».

Про AI-агентов? Нет. Про компьютеры. Цитата 1987-го года.

Все большие технологические трансформации идут по одному сценарию. Поэтому, чтобы понять, что будет, полезно заглянуть в историю.

GPT — это GPT

Есть класс технологий, который экономисты называют General Purpose Technology, технологии общего назначения. Сокращённо GPT. Иронично, правда?

Эта технология проникает во все сферы и меняет то, как мы живём и работаем. Примеры: паровой двигатель, электричество, компьютер. А теперь, похоже, и AI.

Главное её свойство — она порождает сопутствующие инновации. На её базе появляются продукты и процессы, которые раньше были невозможны.

Нельзя просто так взять и внедрить GPT

Сама по себе технология общего назначения приносит мало. Деньги появляются, когда под неё перестраивают весь способ работы.

Классика — электрификация заводов. В конце XIX века фабрика работала от одной большой паровой машины. Она крутила вал под потолком, а от вала ремнями приводились все станки. Сначала люди просто выкинули паровик и поставили на его место большой мотор. И ничего не изменилось.

Эффект пришёл, когда до инженеров дошло: теперь мотор можно поставить на каждый станок. Исчезли валы, станки расставили по ходу производства. Производительность скакнула. Ушло на это около 40 лет.

Это называется комплиментарные инвестиции. Это вложения во всё, без чего технология не работает: образование сотрудников, перестройка процессов, инфраструктура и тд. По оценкам экономистов, в ИТ-трансформации на них приходилось 90% всех вложений.

Деньги будут, но не сразу

В начале перестройки эффекта не видно: затраты уже есть, а отдачи ещё нет. Ученые называют это J-кривой (см. картинку). Сначала показатели проседают, скептики в этот момент кричат: пузырь, пузырь!

Солоу пошутил в 1987-м, а во второй половине 90-х рост производительности в США заметно ускорился. И две трети этого ускорения экономисты приписали как раз ИТ. Компьютерам понадобилось лет десять. Электричеству — сорок.

Что вам делать с AI

AI будет внедряться по тем же законам. Только быстрее: заводы перестраивать не надо, а часть инфраструктуры AI вообще пишет себе сам.

Сначала определитесь, где новый паровой двигатель даст вам самое большое преимущество. И уверенно перестраивайте эту сферу на AI-рельсы. Вкладываясь в экспертизу команды и инфраструктуру.

Как именно это делать — обсудим вместе. И сделаем. Обещаю, быстрее, чем за 40 лет.