В 2012 году нам было важно, что мы используем программное обеспечение. Сегодня нам важно, как мы его используем. Разница в траектории. В последнем десятилетии приоритетом было принятие программного обеспечения. Переход с локальных решений на облачные или цифровизация ручного рабочего процесса обещали прирост производительности. Принятие было финишной чертой. Сегодня программное обеспечение повсеместно. Каждый продавец использует CRM, а каждый инженер использует IDE. Преимущество больше не заключается в наличии инструмента, а в конкретном пути и способе, которым этот инструмент используется для достижения результата: траектория через программное обеспечение. Продавец создает лид, обогащает лид, добавляет информацию о потенциальном клиенте определенным образом. Это одна из траекторий. Сессия вопросов и ответов с ИИ — это другая траектория: как мне провести исследовательский проект с ИИ по постквантовому шифрованию? Какие ведущие алгоритмы? Какие компании их внедряют? Каков график, когда квантовые компьютеры смогут сломать текущее шифрование? С кем из экспертов мне стоит поговорить? Отслеживание пользователя, работающего в течение дня, как шарик, отскакивающий от стенок машины, является чрезвычайно стратегическим. Во-первых, автоматизация требует траекторий. Чтобы автоматизировать работу, вы сначала должны понять путь этой работы. Раньше мы нанимали консультантов для ручного картирования процессов. Теперь агенты ИИ могут наблюдать, записывать и понимать эти траектории в реальном времени. ИИ учится, наблюдая. Во-вторых, оптимизация требует повторения. Траектории предоставляют набор данных для улучшения. Анализируя тысячи проходов через рабочий процесс, ИИ выявляет паттерны успеха, неудачи и неэффективности. В-третьих, траектории становятся новым рвом. Чем выше разрешение данных, тем более дифференцированным становится продукт ИИ, что увеличивает зависимость от поставщика. В-четвертых, руководство компании выигрывает от понимания траекторий сотрудников. Мы думаем, что работаем вместе одним образом, обычно с некоторыми амбициозными идеями. Понять рабочие процессы на местах — это совершенно другое. В-пятых, траектории являются основой для оптимизации моделей ИИ через обучение с подкреплением или тонкую настройку. Меньшие специализированные модели, обученные на высокоценностных путях, заменяют массовые универсальные модели. Более низкие затраты на вывод и более высокая точность приводят к увеличению маржи. Стратегическая природа траекторий поднимает вопрос о том, будут ли предприятия вести переговоры о правах на свои данные о траекториях при покупке программного обеспечения ИИ, как для захвата критически важных данных, так и для предотвращения зависимости. Как эти динамика власти будут развиваться, определит ценовую силу для программного обеспечения в целом. Компании, которые овладеют этими траекториями, определят будущее работы.