Генеральный директор UiPath: Искусственный интеллект заменит нас на работе?

Возвращение Даниэля Дайнса в UiPath

В этом отрывке обсуждается возвращение Даниэля Дайнса, соучредителя и генерального директора UiPath, на пост CEO после периода, проведенного вне руководства компанией. Дайнс описывает свое решение покинуть пост CEO, сосредоточившись на инновациях, а затем вернуться, когда компания столкнулась с определенными трудностями. Он подробно рассказывает о мотивах, стоящих за этими решениями, и о влиянии общей экономической ситуации на компанию.

Решение вернуться было продиктовано не только профессиональными, но и личными причинами. UiPath стал для него «якорем», обеспечивая структуру мышления и направление. Возвращение в компанию позволило ему снова общаться с командой, инвесторами и клиентами, чувствуя себя частью живого и развивающегося организма.

Негативное влияние макроэкономической ситуации и первоначальная стратегия «захвата и расширения», сосредоточенная на крупных сделках, привели к проблемам с выполнением плана и ухудшению показателей бизнеса среди мелких клиентов. Все эти факторы усугубили ситуацию, приведшую к уходу предыдущего CEO. Дайнс подчеркивает, что был готов взять на себя руководство вновь, хотя это произошло быстрее, чем он ожидал.

Агентивный ИИ и будущее автоматизации в UiPath

Возвращение Дайнса совпало с важным этапом развития UiPath – интеграцией агентивного ИИ. Ранее компания специализировалась на роботизированной автоматизации процессов (RPA), автоматизируя устаревшие системы. Однако появление агентивного ИИ, способного взаимодействовать с интернетом и выполнять задачи на естественном языке, открыло новые возможности и вызовы.

Дайнс обсуждает стратегию UiPath по внедрению ИИ, подчеркивая необходимость баланса между инновациями и финансовыми показателями, особенно учитывая, что UiPath – публичная компания. Разработка и внедрение ИИ требуют значительных инвестиций, и компания должна учитывать этот фактор при планировании стратегии развития.

В качестве примера можно привести задачу автоматизации обработки заказов в электронной коммерции. Раньше RPA могла бы автоматизировать только часть процесса, например, ввод данных из системы заказов в складскую систему. Агентивный ИИ же может самостоятельно отслеживать заказы, обрабатывать запросы клиентов, взаимодействовать с транспортными компаниями и даже решать простые проблемы с доставкой, значительно повышая эффективность всей цепочки.

Влияние автоматизации на рынок труда

Обсуждение затрагивает влияние автоматизации на рынок труда и перспективы будущего, где роботы будут взаимодействовать друг с другом. Дайнс делится своим видением, рассматривая как потенциальные выгоды, так и риски, связанные с широким внедрением автоматизации.

Потенциальные выгоды включают повышение производительности, снижение затрат и создание новых рабочих мест, связанных с разработкой, внедрением и обслуживанием автоматизированных систем. Однако существует и риск потери рабочих мест в тех отраслях, которые будут наиболее подвержены автоматизации. Ключевой вопрос – как обеспечить плавный переход и переподготовку работников, чьи навыки могут стать невостребованными в условиях растущей автоматизации.

Заключение

Интервью с Даниэлем Дайнсом предоставляет ценное понимание стратегии UiPath в области автоматизации и роли агентивного ИИ в будущем компании. Обсуждение кадровых перестановок, финансовых аспектов и влияния на рынок труда дает целостную картину ситуации и перспектив развития отрасли в целом.

в Средиземном море на яхте. Так что, может быть, что-то подобное. Весенние каникулы в 40 лет — это не то же самое, что в 20, вот что я обнаружил. Да, точно. Я всегда хочу углубиться в реальные моменты перемен. Я всегда шучу, что смотрю много музыкальных документальных фильмов. Есть первый акт, где все находятся в гараже, и есть третий акт, где они играют на стадионе Шей. А второй акт, где происходят реальные моменты перемен, часто опускаются. Это один из таких моментов. Вы приняли решение вернуться в качестве генерального директора, Роб принял решение уйти. Как проходил этот разговор? Вы инициировали его? Он начал его? Он уходил, и вы уже решили, что вернётесь? Расскажите нам об этом. На самом деле всё было просто. Мы решили встретиться в Нью-Йорке после первого квартала 2024 года. Он сказал мне, что, по его мнению, лучше, если я вернусь к руководству компанией, и он уйдет в отставку по личным причинам. Действительно, ему нужно было взять отпуск, потому что некоторые члены его семьи были нездоровы. Я сказал ему: «Давайте немного подумаем об этом. Давайте подумаем». Но в конце концов, он был непреклонен в своём решении. После этой беседы я также понял, что в компании произойдут большие перемены. Нам нужно было немного сократиться. Мы переоценили размер компании для этой «охоты на слонов», поэтому нужно было внести некоторые изменения. И я понял, что на самом деле лучше, если эти изменения сделаю я. Это будет очень больно, и мы уже пережили некоторую боль. Последние три квартала были для нас непростыми по всем показателям. Вы бы внесли изменения, если бы он не вызвался сам? Было ли вам очевидно, что вы вернётесь в качестве генерального директора? Я кое-что понял. Было бы сложно найти внешнего генерального директора, пока я здесь. Это практически невозможно. Я бы предпочел вырастить кого-то внутри компании, чем привлекать кого-то со стороны. Очень сложно узнать человека после того, как вы поговорили с ним несколько часов и поужинали вместе, а это сильно влияет на культуру компании. Даже если у меня контрольный пакет акций компании, это не значит, что вы можете взять человека и командовать им каждый день: «Делай это, это и это». Нет, это имеет очень большие последствия. Я глубоко забочусь о компании и людях. Роб был полон самых лучших намерений, но видеть вещи, которые иногда вызывали у меня дискомфорт, было непросто, и это непросто для кого бы то ни было. Естественно, образовались два лагеря — «лагерь Даниэля» и «лагерь Роба» — и иногда они не общались. Опять же, не по нашему желанию, это была динамика, которая не работала хорошо. Поэтому для меня было ясно, что я должен либо вернуть себе роль генерального директора и управлять компанией, либо в следующий раз полностью уйти. Это довольно распространенная проблема у основателей. Очевидно, The Verge гораздо меньше, чем UiPath, но у меня осталось лишь несколько соучредителей. Я часто говорю людям, что им следует быть главным редактором, и это воспринимается как угроза. Они говорят: «Нет, мы бы этого не сделали, если бы вы были здесь». Был ли у вас, как у основателя и контрольного акционера, правомочие сказать: «Я просто принимаю это решение, я возвращаюсь?» Был ли какой-то процесс утверждения? Это один из тех моментов, который, кажется, часто возникает у основателей. Теоретически, у меня была власть сделать это, но на практике это очень сложно. Понимаете, мы публичная компания. Это корпоративное управление. Я занимаю место в совете директоров. Совет директоров должен принять решение. Таким образом, совет директоров должен был коллективно принять решение об увольнении Роба под моим давлением. Они могли бы восстать против меня, но это не так просто. Это выполнимо, но… Вот в чём вопрос. Мы видим некоторые из этих решений со стороны. Возвращение основателя на должность генерального директора кажется очень естественным ходом событий, но внутри это очень сложно, особенно для основателей, которые были генеральными директорами, отошли в сторону для другого генерального директора, а затем вернулись. Если есть борьба между основателем и генеральным директором, да, всё может быть довольно неприятно. В нашем случае этого действительно не было. Роб действительно ушёл при лучших условиях. Он дал мне всё необходимое время. Он помог мне с переходом. Затем он взял некоторое время, чтобы решить свои личные проблемы. С этой точки зрения, это был плавный переход. Вы упомянули, что компания развивалась не так, как вам хотелось бы. С новым генеральным директором существуют культурные последствия того, как он хотел бы управлять компанией. Затем, как основатель, вы возвращаетесь и хотите всё изменить обратно. Вы только что опубликовали финансовые результаты. Кажется, ситуация немного более стабильна, чем раньше. Какие изменения вы внесли, чтобы двигаться вперёд или вернуться к тому, как было, когда вы были генеральным директором? Я хотел вернуть наш настрой, ориентированный на клиента, работать с клиентами и делать всё, что необходимо для их успеха. Мы в значительной степени вернулись к стратегии «завоевывать и расширяться», к клиентоориентированности, сохраняя при этом возможности для заключения крупных сделок. Нам нужно и то, и другое. Прогнозирование довольно сложно в компании, которая зависит только от крупных сделок. Неравномерность выручки может создавать проблемы с прогнозированием. Нормально иметь обе стороны уравнения. Это тоже то, чего я не понимал. Мы не та технология, которую можно использовать с первого дня и сказать: «Я продаю вам автоматизацию на 100 миллионов долларов». Давайте посмотрим на меньшее подразделение и посмотрим, как оно работает. Затем расширяйтесь на другие подразделения, а затем на всю компанию. Поэтому, независимо от того, какой у вас хороший круг знакомств, вы не пойдёте к другому генеральному директору и не скажете: «Ладно, друг, дай мне эту крупную сделку, потому что я здесь для тебя, и я обещаю, что мы сделаем всё как лучше». Вам нужно это доказать, и вам нужно заслужить своё место в компании. Вот почему в нашей ДНК суть в том, чтобы оставаться чрезвычайно клиентоориентированными, работать с ними, помогать им находить возможности, помогать им получать ценность, доказывать ценность и заставлять их сообщать внутри компании о преимуществах автоматизации. Мы немного потеряли этот навык. А теперь мы сегментировали по-другому. Я создал программу исполнительной бухгалтерии, где наши 50 лучших «алмазных» клиентов работают со всеми нашими руководителями, и мы очень серьёзно к этому относимся. У нас также есть программа совместных инноваций, где мы вместе создаём программное обеспечение. Мы децентрализовали нашу функцию обслуживания клиентов, которая управлялась централизованно. Она была несколько разобщена от процесса продаж, поэтому мы децентрализовали её в регионе, и сейчас она гораздо лучше согласована с клиентом. Мы даже изменили вознаграждение наших продавцов и специалистов по работе с клиентами, чтобы оно было ближе к внедрению нашего программного обеспечения. Региональные партнёры также были переведены в состав торговых групп. Я упростил и упорядочил международную часть нашего бизнеса, объединив её в один большой регион. Было действительно много изменений. Все эти изменения были у вас в голове, когда вы были главным инновационным директором? Вы наблюдали за изменениями в компании и результатами и думали: «Вот как я это исправлю?» Или вы пришли к этому плану после того, как вернули себе должность генерального директора? Думаю, часть тех проблем, с которыми мы сталкивались, была известна на тот момент. Изменения? Не совсем. Мне потребовался месяц, чтобы понять, кто будет в моей команде и какие изменения мы собираемся внести. Мне нравится, когда люди возвращаются на шоу, потому что я могу зачитать им их старые схемы принятия решений. Вы ушли, взяли перерыв, задумались о том, кем вы хотите быть и как хотите проводить время. В прошлый раз, когда вы были на шоу, я спросил: «Как вы принимаете решения?» Вы ответили: «Я стараюсь больше узнать, слушая людей. Я понятия не имею, как управлять большой компанией на данном этапе, потому что никогда раньше не был в подобной ситуации, но я пытаюсь создать сплочённую руководящую команду, которая полагается друг на друга». Затем вы сказали то, что обычно говорят: «[принимать решения] быстро, если их можно отменить, и медленно, если они необратимы». Это всё ещё ваша схема? Вы пришли к другому подходу? Это всё ещё основы? Думаю, в основном, да. Мне нравится давать людям пространство для делегирования. Мой стиль – согласовывать цели, согласовывать планы, а затем позволять людям работать. Если я нахожу проблемы, даже мелкие, мой стиль – копаться, чтобы увидеть, есть ли признаки потенциальной проблемы или что-то, что совершенно не работает. Вы обнаруживаете интересные вещи. Но да, я думаю, что судьба компании чрезвычайно зависит от сплочённости руководящей команды. Большое отличие в том, как я принимаю решения о найме по сравнению с 2022 годом, заключается в том, что я никогда не буду жертвовать химией ради таланта. Привлечение талантов, которые не вписываются в организацию, никогда не работает, и в долгосрочной перспективе это создаёт очень большие проблемы. В прошлый раз я спросил вас о структуре компании, и вы дали очень интересный ответ. Вы вообще не говорили о структуре. Вы говорили о культуре и сказали, что хотите, чтобы культура компании была «одним словом». Словом, которое вы выбрали, было «скромность», и вы говорили об этом минуту. С тех пор прошло два года. Я пришёл к выводу, что вопрос о структуре на самом деле является заменой вопроса о культуре. Описывая структуру компании, вы описываете культуру. Вы бы всё ещё выбрали «скромность», если бы я попросил вас описать культуру компании? Думаю, в то время скромность была наиболее необходимым аспектом, потому что мы пережили очень успешное IPO, и наши акции были очень высокими. Многие люди заработали много денег. В тот момент мы немного потеряли скромность. Сейчас мы вернулись к нашим корням. Думаю, компания пережила трудности, и мы лучше понимаем. Понимаете, я недостаточно умен, чтобы учиться на успехах, и UiPath недостаточно умен, чтобы учиться на успехах, но я думаю, что мы достаточно умны, чтобы учиться на боли и страданиях. Скромность была в основе нашей компании, и она является неотъемлемой частью. Сейчас нам больше нужно быть смелыми и быстрыми. Мы делаем большой рывок в нашу эру агентной автоматизации, и я вижу, что происходят замечательные вещи. Это новая энергия. Кроме того, мы занимались RPA (роботизированной автоматизацией процессов) семь-восемь лет. В конце концов, наступила усталость. Мы просто совершенствовали программное обеспечение и выходили на новые рынки, но это было не так уж и увлекательно. Агентный ИИ вносит много азарта. Мы практически за одну ночь переориентировали продукт и инженерию, более половины организации на создание новых агентных продуктов. Все команды полны энергии, потому что они знают. Мы фактически поставили агентную автоматизацию на первое место в компании. Мы буквально изменили направление. Это не «Титаник», но это большой корабль. Я думаю, что очень немногие компании имеют шанс на второй акт, и у нас есть этот шанс. ИИ и автоматизация настолько синергетичны. Думаю, всё больше людей приходят к такому выводу. Агентный, по сути, это ИИ плюс автоматизация. Это слияние ИИ и автоматизации. Мы так хорошо расположены, чтобы выполнить это обещание. Поэтому наш отдел продуктов и разработки работает в бешеном темпе, принимая действительно смелые решения. С технологической точки зрения, мы перевели наш механизм рабочих процессов на более современную технологию. Они действительно воплотили в себе смелость и быстроту. Я пока не могу сказать, что это верно для других частей компании, и именно здесь я работаю с нашими руководителями, чтобы быть полностью готовыми к нашему второму акту. Я задам ещё один вопрос о структуре, а затем у меня будет много вопросов об агентном ИИ и автоматизации. Одно из важных решений, которое вы приняли, когда снова заняли должность единоличного генерального директора, – это сокращение примерно 400 человек. Вы уволили 10 процентов сотрудников компании. Вы перестраивали структуру после этих сокращений? Почему вы приняли такое решение, и какова была цель? В тот момент мы изучили наши центральные функции. И справедливости ради, мы перенаняли людей в эти центральные функции, и нам пришлось оптимизировать организацию. Решения об увольнении людей являются самыми сложными с эмоциональной точки зрения, с культурной точки зрения и с финансовой. Их очень трудно принимать. Каждый раз, когда нам приходилось это делать, это был тщательный процесс. Я никогда никуда не спешил и всегда больше спорил на тему «а действительно ли нам это нужно?». И это случилось в один из самых сложных для нас моментов, совпавших со сменой генерального директора. Думаю, сейчас, когда мы это пережили, мы лучше подготовлены. Мир сейчас переживает интересный, сложный этап. Никто не знает, куда всё идёт. Я думаю, что как компания мы стали немного лучше подготовлены, более упорядочены и гибкие. Мы потратили время на преодоление трудностей, и я думаю, что уверенность в компании восстанавливается. Оглядываясь назад, я думаю, что это было правильным решением для компании. Я хотел задать этот вопрос как введение к теме ИИ. Вы описываете эти сокращения как сложный момент, как нечто очень трудное. Правильное решение, но очень трудное. Если затронуть тему ИИ, то я слышу от нашей аудитории: «Эта автоматизация придёт в наши компании, и мы все останемся без работы». Белые воротнички останутся без работы. Инженеры-программисты могут остаться без работы. Юристы в ужасе от мысли, что могут остаться без работы. Видите ли вы эту связь, что если ваше программное обеспечение будет успешным, вы переориентируете экономику, и многие люди могут потерять работу? Если говорить реалистично, сейчас всё дело во времени изменений, а не в самих изменениях. Ваша работа и моя работа менялись со временем. Работы меняются. Вопрос в том, когда это произойдёт и насколько сжатым будет это изменение. Сейчас я не так боюсь, что это произойдёт внезапно. Если посмотреть на ИИ и реальные варианты его использования, нам ещё предстоит увидеть широкое внедрение. Сейчас это повышение производительности, больше похожее на ИИ-помощника. Я задаю вопрос, получаю ответ, делаю свою работу немного быстрее и лучше. До сих пор это не затрагивает действительно огромные объёмы населения. Я думаю, что агентивный ИИ — это один из шагов к внедрению ИИ в более широкий корпоративный контекст, и это может ускорить трансформацию рабочих мест. Что я имею в виду? Я думаю, что работа сегодня — это не просто задача. Очень мало людей, чью работу можно описать как одну единственную задачу. Таким образом, работа — это множество операционных действий, повторяющихся действий и многих ad hoc задач. Это зависит от разных сред и предприятий. Я думаю, что многие повторяющиеся задачи уже решены. У нас есть технологии, чтобы практически исключить многие из них из работы человека. Теперь у нас также есть технологии, которые помогают людям справляться с более ad hoc задачами, такими как исследовательские задачи. Я думаю, что работа будет больше смещаться туда, где люди принимают решения. Они будут анализировать, какую информацию извлекают агенты и что они объединяют. Агенты плюс автоматизация. Люди будут анализировать, принимать решения, а затем действия будут выполняться с помощью корпоративных рабочих процессов, роботов, которые у нас уже есть. Таким образом, работа будет больше трансформироваться в принятие решений, инспекции и надзор с командной панели. Я всё время об этом думаю. Я не знаю, являюсь ли я хорошим главным редактором. Мне кажется, что меня можно автоматизировать, просто заходя в комнаты и имея звуковую панель, которая говорит «сделай короче» или «сделай длиннее», и вы просто вращаете колесо и выбираете один вариант. Но я знаю, когда говорить эти вещи, потому что я годами писал сообщения в блогах, потом истории, а теперь подкасты. У меня есть весь этот опыт принятия решений, так что я очень уверен в решениях, которые принимаю, когда принимаю их. Как вы этого добьётесь, если никто не выполняет решения? Если это всё роботы? Я просто хочу сравнить вас со мной. Вы были основателем, вы потратили всё это время на управление этой компанией. Как бы вы принимали хорошие решения, если бы у вас не было всего этого опыта? Опыта выполнения? Да. Это хороший вопрос. В конце концов, многие вещи будут похожи на чёрный ящик. Я не знаю, почему, если я нажимаю клавишу на клавиатуре, она отображается на экране, но я могу принять решение нажать. В некотором смысле, операции будут похожи на чёрный ящик для многих компаний, а решения будут приниматься на более высоком уровне. Я думаю, мы всё ещё можем принимать решения, даже если не знаем, как всё готовится за кулисами. Мне любопытно, как это будет происходить. Я из той школы, которая говорит, что лучшие лидеры — это те, кто провел время на земле. Это не всегда так. Я разговаривал со многими лидерами на шоу, но особенно, когда я говорю с основателями, именно этот опыт на каждом этапе работы компании формирует уверенность в том, чтобы вносить изменения. Если операции — это чёрный ящик, мне интересно, откуда берётся эта уверенность. Мне нужно больше об этом поразмыслить. Вероятно, лучшие люди также будут понимать операции. Даже если они выполняются роботами и ИИ, они будут понимать, чтобы принимать лучшие решения и изменять операции. Но это скорее аналитический тип человека. Типы работ, где больше механического набора текста, копирования и вставки, исчезнут. Так что в прошлый раз, когда вы были на шоу, я не думаю, что было много шумихи вокруг RPA. Меня это заинтересовало, потому что меня завораживает идея компьютеров, использующих компьютеры, и ваш визит на шоу в 2022 году как раз пришёлся на пик этого интереса. Вы были на гребне волны. Вот почему вы сказали, что вам нужна скромность. Идея заключалась в том, чтобы вместо обновления множества старых компьютерных систем абстрагировать их с помощью технологии UiPath, создать новые интерфейсы, и это позволит получить невероятную гибкость. Это была грандиозная идея. Думаю, сейчас всё изменилось. В эпоху ИИ многие компании обещают агентные возможности. Многие компании говорят, что они поднимутся ещё выше по стеку, вплоть до принятия решений. Но когда я оглядываюсь на тот разговор и всё, что произошло с тех пор, меня поражает то, что роботизированная автоматизация процессов, идея, что у вас есть какая-то старая система больничного здания, и UiPath создаст современный способ её использования, детерминирована. Вы знали, где находятся все кнопки в этом программном обеспечении, вы могли запрограммировать свой путь через них. Возможно, вам потребовалось бы машинное обучение для лучшего понимания интерфейсов или для того, чтобы сделать его менее хрупким, но вы знали, каковы входные и выходные данные. RPA знает путь между этими вещами. ИИ совершенно недетерминирован. Робот собирается что-то сделать. Есть ли связь между программным обеспечением, которое вы создавали, RPA, которое вы продаёте, и агентными возможностями, которые вы хотите создать? Потому что кажется, что здесь должен произойти фундаментальный технологический сдвиг. Я думаю, вы выразили суть того, что мы строим, когда говорите о детерминированном и недетерминированном. Это точно те термины, которые я использую, когда объясняю, как должны взаимодействовать роботы и ИИ. Послушайте, большие языковые модели не предназначены для выполнения детерминированных задач. Если вы попросите большую языковую модель умножить два числа, она не сможет понять, как умножить два числа, потому что это не статистическое сопоставление. Что она сделает лучше всего, так это поймёт: «Ага, от меня требуется умножить два числа. У меня есть инструмент, который умеет умножать два числа, поэтому я вызову инструмент и получу точный ответ». Так они работают. У них нет внутреннего интеллекта, потому что это недетерминированный инструмент. Он не предназначен для выполнения серии детерминированных шагов. Точно так же вы можете рассматривать транзакционную работу, которая производит побочные эффекты в корпоративных системах. Она должна быть детерминированной. Не может быть 95-процентной вероятности успеха транзакции платежа. Она должна быть 100-процентной, и если есть исключение, люди должны быть уведомлены. Это не может быть «возможно». Наши роботы предлагают этот полностью детерминированный способ выполнения транзакций в нескольких системах, транзакций, которые создают эффекты в этих системах. С большими языковыми моделями и с такими технологиями, как Operator от OpenAI или «использование компьютера» от Anthropic — на самом деле мы являемся пользователями, и мы тесно сотрудничаем с обеими этими компаниями для интеграции их технологий — вы можете дополнить то, что делает RPA, в тех частях процесса, которые вы раньше не могли автоматизировать. Если у меня есть процесс, который зависит от проведения исследований… например, если я путешествую, я хочу создать туристического агента с помощью ИИ. Этот туристический агент будет проводить исследования по доступным рейсам у множества авиакомпаний. Нет ничего страшного, если я пропущу один вариант рейса. Поэтому я могу использовать недетерминированный инструмент, извлечь информацию, а затем агент сможет принять некоторые решения. Он может представить пользователю: «Вот доступные рейсы». Но когда я бронирую рейс, я должен использовать что-то детерминированное. Когда деньги переводятся, деньги меняют владельца. В основном, мы можем получить лучшее из обоих миров. Мы можем расширить возможности детерминированного с помощью недетерминированного, принимая при этом риски недетерминированного. И есть такие области, как исследования или тестирование приложения, где мы можем рисковать больше. Это имеет смысл. Это зависит от уровня риска, который вы можете принять. Для меня это имеет смысл. Я вижу ваших конкурентов и ваших партнёров, таких как OpenAI и Anthropic, и они сделали всю свою технологическую ставку на агентный ИИ. Я предполагаю, что их план состоит в том, чтобы он стал достаточно хорош, чтобы делать всё. Ваш подход заключается в том, что есть некоторые вещи, которые традиционный RPA, традиционный детерминированный компьютер, должен делать, и это можно дополнить большой языковой моделью или системой ИИ. Мне просто интересно, в чём точка пересечения. Будет ли когда-нибудь точка пересечения, когда OpenAI скажет: «Operator может делать всё», и это создаст какой-то парадигмальный сдвиг для вашего бизнеса? Я абсолютно уверен, что точка пересечения — это когда вы можете определить задачу детерминированным способом и знать шаги. На самом деле нет смысла иметь большую языковую модель, которая постоянно выполняет эту задачу, чтобы заново открывать, как это делать, или думать о каждом шаге, потому что невозможно достичь 100-процентной точности. Мы тестируем эти большие языковые модели для простого заполнения форм. Они могут работать очень хорошо, но подумайте об этом. Вам нужно запустить его сотни или даже тысячи раз, чтобы достичь 100-процентной точности. Это не то, для чего предназначена технология. Я хочу сказать, что большие языковые модели (LLM) в конечном итоге создадут процедуры, которые будут работать со 100-процентной точностью. Но идея, что LLM будут каждый раз открывать процесс заново, как вы бы делали, увидев приложение или книгу впервые в жизни… люди так не работают. Мы учимся. Вы изучаете приложение, а затем, если вы понаблюдаете за собой, большинство ваших действий будут происходить на автопилоте. К нам на шоу приходили другие компании и рассказывали о своих подходах к агентивным программным обеспечениям. На самом деле, это были факсимиле агентивного программного обеспечения, которое они хотели создать. Так, компания Rabbit пришла на шоу, и её первая версия Rabbit R1 выполняла тестирующее программное обеспечение в фоновом режиме. Вы могли попросить песню на Spotify, и она просто кликала по веб-сайту Spotify в облаке, а затем передавала вам песню. Их утверждение заключалось в том, что они действительно создали агента, но им нужно было создать первую версию и получить доказательство концепции. Но детерминированная система, в одном очень реальном смысле, может действовать как то, чего люди хотят от системы ИИ. Она может почти это сделать, а затем становится хрупкой, но ИИ может сделать её менее хрупкой, реагируя на изменения или неожиданные результаты. Как объединить эти вещи? Как решить, какую систему использовать? Потому что это, похоже, технологическая проблема момента. Тот способ, которым мы видим принятие комбинированного агентивного ИИ и автоматизации, заключается в том, чтобы наложить на него технологию управления рабочим процессом. Наши агенты больше похожи на агентов «ввод данных — вывод действий» — не обязательно на разговорных агентов. Мы фокусируемся на предоставлении корпоративным клиентам агентов, работающих в контексте корпоративного процесса. Таким образом, для нас критически важна эта часть оркестровки. Допустим, у вас есть агент по кредитованию, который должен утверждать кредиты. Рабочий процесс запускается при получении заявки на кредит. Итак, у вас есть корпоративный рабочий процесс. Затем этот рабочий процесс сначала отправит заявку агенту чтения, который специализируется на извлечении информации из заявки. Затем я могу отправить её человеку для проверки чего-то основного, если я недостаточно уверен в том, что извлёк. Это может быть младший сотрудник, который выполняет эту проверку. Затем рабочий процесс отправит её агенту, который будет давать рекомендации по кредитам. Этот агент может начать вызывать инструменты, такие как «Получить кредитный рейтинг этого человека». Этот инструмент определённо является детерминированным. Это либо API к агентству кредитных рейтингов, либо вы можете использовать робота RPA. Это явно детерминировано. Вы не будете использовать что-то вроде OpenAI Operator, чтобы просто выяснить кредитный рейтинг парня. В этом абсолютно нет смысла. Это занимает слишком много времени и ненадёжно. Вы уже видите, что это комбинация. Рабочий процесс знает, как направлять фиксированные пути процесса, а агенты способны давать рекомендации и вызывать инструменты, которые предоставят контекст. Затем, после того как агент даст рекомендацию по утверждению этого кредита, он перейдёт к человеку. Рабочий процесс создаст задачу, человек получит её в свой почтовый ящик с просьбой одобрить или нет. Он нажимает кнопку и одобряет. Рабочий процесс может вернуться к последнему агенту и сказать: «Пожалуйста, составьте хорошее сообщение о принятии, относящееся к этому клиенту». Это упрощённый взгляд, но мы считаем, что именно так мир и корпоративные клиенты будут принимать агентов. Кроме того, им нужно иметь некоторую уверенность в системе. Вы сказали, что мы говорим об этой системе «чёрного ящика», рое агентов, которые творят свою магию, и иногда они ошибаются. Пока вы не примете это, вам нужно быть уверенными, и вам нужно видеть работу. Все чувствуют себя более уверенно, когда видят рабочий процесс. Они могут сказать: «Смотрите, если это произойдёт, то всё пойдёт так. Если это произойдёт, то всё пойдёт так». Таким образом, вы можете отследить это, вы можете понять это, вы можете рассуждать об этом. Один из моих взглядов на взаимодействие человека и ИИ заключается в том, что в течение долгого времени мы должны говорить на одном языке. Даже когда вы создаёте приложение или автоматизацию, ИИ фактически создаёт код. ИИ в конечном итоге сможет работать непосредственно с машинным кодом. Им не нужно создавать код Python, но важно, чтобы ИИ создавал код Python, потому что люди могут рассуждать, изменять и принимать его. То же самое будет и в приложениях автоматизации. ИИ будет использовать существующие платформы, будет создавать артефакты поверх этих существующих платформ, и люди будут проверять, что там происходит. На стороне потребителя ценность существующих платформ, я думаю, находится под огромной угрозой. Поэтому я называю это «проблемой DoorDash» на стороне потребителя. К нам приходил Панос Панай из Amazon, и он анонсировал новую версию Alexa. Вы сможете сказать: «Alexa, купи мне бутерброд», и она просто попросит DoorDash отправить вам бутерброд. Это огромная проблема для DoorDash. Её маржа находится под значительным давлением, если их интерфейс таким образом становится товаром. В итоге мы пригласим генерального директора DoorDash на шоу, и я задам ему этот вопрос. Но я абстрактно вижу давление на некоторые системы, которые будут овеществлены новыми типами интерфейсов. Классическая роботизация процессов (RPA) действительно зависела от существования этих систем. Вам нужна была существующая система кредитования, которую никто не хотел обновлять, чтобы вы могли создать RPA-интерфейс поверх неё. Вам нужен интерфейс кредитного скоринга, у которого может быть не очень хороший API, но вы можете использовать RPA, чтобы получить данные с их веб-сайта. Искусственный интеллект меняет это, потому что он тоже приходит во все эти системы. Часть индустрии ИИ пытается охватить всё сразу, а не просто создавать этот оркестрационный слой. Что вы думаете о долгосрочной жизнеспособности этих систем? Я смотрю на потребительскую сторону и говорю: «О, это большая проблема для DoorDash. Это большая проблема для Uber». Я не знаю, как это работает на стороне предприятия. Посмотрим, как это будет развиваться. Тот факт, что у нас всё ещё много мейнфреймов, и наш RPA затрагивает много мейнфреймов, показывает, что изменение корпоративных систем гораздо сложнее, чем в потребительском секторе. Если вы посмотрите на сложные корпоративные приложения, такие как Workday и SAP, я вижу, как люди добавляют поверх них удобный голосовой слой, управляемый ИИ. Например: «Измените мой автоматический ответ на отпуск на такой-то». Но планшеты и мобильные телефоны не сделали клавиатуру или мышь устаревшими. Я думаю, что им всё ещё придётся сосуществовать. Многие люди могут работать с пользовательскими интерфейсами быстрее с помощью клавиатуры, чем с помощью голоса, но голос станет хорошим способом взаимодействия с приложениями. Когда вам нужно одновременно усваивать много информации, вам нужен пользовательский интерфейс. Во многих случаях вам всё равно придётся взаимодействовать с ним. Легче, чем сказать ИИ: «Пожалуйста, нажмите кнопку «ОК». Я просто пойду и нажму кнопку. Это проще и быстрее. Они должны сосуществовать. Я думал о проблеме DoorDash. Вы, по сути, говорите, что Amazon может создать свой собственный DoorDash. Если он может контролировать интерфейс с клиентом, то не имеет значения, кто в конечном итоге доставляет, потому что… Дело не в том, что они построят свой собственный DoorDash. Дело в том, что возможности DoorDash по получению дополнительной прибыли исчезнут. Он не сможет продавать дополнительные услуги, заключать сделки, иметь эксклюзивные предложения. Интерфейс станет товаром, и он просто станет поставщиком услуг, а ИИ-агент Amazon или кого-либо ещё будет управлять бизнесом. Вы видите это во многих подобных идеях. Агенту нужен экосистемы поставщиков услуг, к которым он может обратиться, и это подавляет маржу поставщиков услуг. Это возможно. Я думаю, я вижу это в потребительском секторе. Вы видите эти перепалки. Есть некоторая доля «Мы не хотим вас здесь. Мы будем блокировать вашим агентам доступ к нашим услугам». Это уже происходит на потребительской стороне. Есть определённое количество договорённостей. Затем на стороне предприятия, похоже, будет много договорённостей, где вместо доступа к API мы разрешаем доступ агентов или RPA, потому что данные там ценны. В известной степени у нас была та же проблема с RPA. Подумайте о том, что большинство корпоративного или SaaS-программного обеспечения лицензировалось по количеству пользовательских мест. С RPA вам требовалось гораздо меньше пользовательских мест. Вы можете иметь одно место, которое выполняет работу сотен мест. Они нашли способы предотвратить это и создали специальные сервисные учётные записи для работы с этим. Некоторые поставщики не разрешают это. Я уверен, что они найдут способы справиться с этим, потому что как Alexa сможет делать заказы, если DoorDash не хочет получать заказы? В этом должно быть что-то и для них, и для других. Я думаю, что это огромная техническая задача, а бизнес-задача ещё сложнее. Вам нужно убедить много людей кардинально перестроить свой бизнес, чтобы всё это заработало. Опять же, на стороне предприятия больше договорённостей. У вас есть некоторые инстинкты, некоторая история, некоторые шаги, чтобы сказать: «Хорошо, вот как мы будем структурировать доступ к данным». Я понятия не имею, как это будет разворачиваться на потребительской стороне. Вы упомянули о том, что у больших языковых моделей (LLM) нет памяти, им приходится каждый раз переосмысливать рабочий процесс. Это правда. Я думаю, что компании, занимающиеся ИИ, работают над этим. Но они также продвигают идею рассуждения, что теперь мы будем снова и снова накладывать подходы LLM в подобие человеческого рассуждения. Я не знаю, правильно ли это. Они говорят, что могут это сделать. Влияет ли это на то, что вы делаете? Можете ли вы сказать: «Вот решение, вот процесс принятия решения»? В нашем мире мы видим, что функция рассуждения более полезна для создания автоматизации. У нас есть технология типа Copilot, где вы описываете процесс, и она может создать артефакт для выполнения этого процесса. Чем умнее большая языковая модель, тем ближе к реальности становится создаваемый ею продукт, и тем меньше изменений требуется от разработчика. В каком-то смысле это похоже на создание кода. Это одно и то же. Более умные большие языковые модели будут создавать лучший код, но этот код всё равно будет выполняться гиперскейлерами. Не большие языковые модели это делают. Подумайте об этом. Возможно, большие языковые модели будут делать всё. Зачем им вообще генерировать код? Вы упомянули гиперскейлеров. Много думаю о том, сколько инвестиций вкладывают гиперскейлеры только в покупку чипов Nvidia, создание центров обработки данных или инвестиции в термоядерный синтез, опираясь на обещание высокого спроса на услуги ИИ. Им нужно как-то зарабатывать деньги. Неясно, как компании, работающие на переднем крае ИИ, будут зарабатывать деньги. Я не знаю, как OpenAI когда-либо заработает доллар. Я не знаю, как Anthropic когда-либо заработает доллар, кроме как привлекая больше денег, в чём они очень хороши. Это долгосрочный план. Вы публичная компания. Вы должны зарабатывать деньги. Вы должны покупать токены, использовать их, создавать продукты, устанавливать рыночную цену. Устойчивы ли нынешние ставки? Я не знаю, устойчивы они или нет для них, но на их месте я бы сделал то же самое. Что, если это действительно самая большая революция нашего времени? Что, если все эти графические процессоры и агенты ИИ захватят мир, а меня там не будет? Но я говорю, что вы должны назначать своим клиентам какую-то цену за использование инструмента ИИ. Вы не запускаете все свои собственные модели. Вы сотрудничаете с некоторыми из этих компаний. Вы покупаете часть их мощностей. Они, в свою очередь, покупают мощности у Azure, AWS или чего-то ещё, на чём они работают. Всем этим компаниям нужна маржа, и у некоторых из них маржа отрицательная. OpenAI сейчас теряет деньги на выводе, но продаёт эти мощности вам. В какой-то момент они повернут ручку и скажут: «Мы должны зарабатывать деньги». Они повысят цены для вас, и вам придётся передать эти затраты вашим реальным клиентам, которые являются реальными компаниями, пытающимися автоматизировать свои компании и повысить собственную маржу. Когда это станет слишком дорого? Это похоже на предстоящую коррекцию. Вы скажете: «Хорошо, OpenAI повысила наши цены. UiPath повысила свои цены», и некоторые клиенты скажут «нет». Если мы посмотрим через призму процессов, которые мы автоматизируем, какова альтернатива на данном этапе? Использование человеческого труда? Я думаю, что даже если OpenAI повысит цены, я всё равно не думаю, что люди смогут конкурировать с ИИ плюс автоматизацией, когда это возможно. А в долгосрочной перспективе цены снизятся, и это большая конкуренция для бизнеса. Я не очень беспокоюсь по этому поводу. Вы структурировали свои технологии таким образом, чтобы можно было переключаться между поставщиками ИИ? Вы привязаны к OpenAI, Anthropic, или это легко модулируется? Нет, совсем нет. Мы фактически предлагаем нашим клиентам технологию, которую мы называем «Уровень доверия к ИИ», где они могут переключаться между различными поставщиками или использовать свою собственную локальную модель, если захотят. Вы только что купили компанию Peak, которая является ещё одним поставщиком ИИ. Почему вы сделали эту ставку? Зачем вводить технологию? Мы хотим перейти к вертикальным агентам. Peak — это агент по ценообразованию и инвентаризации, и у него действительно большой опыт в предоставлении этих специализированных решений на основе агентивного ИИ, и мы хотим это расширить. Конечно, мы сначала интегрируем его в нашу платформу, но мы хотим выпустить больше специализированных агентов. Это упрощает весь выход на рынок. Мы хотим, чтобы это работало как локомотив для всей платформы, потому что это может создать больший спрос на автоматизацию. Как эта технология подключается к вашей существующей структуре? Я понимаю, что у неё есть рынки, которых у вас может не быть, или рынки, на которых вы хотите стать больше, но в идеале вы покупаете компанию, и вы собираетесь продавать на её существующих рынках больше своих инструментов. Определённо. Это было у нас в мыслях. Я думаю, у нас действительно хорошая синергия в выходе на рынок, и мы можем действительно ускорить его выход на рынок, особенно в обрабатывающей промышленности. У нас очень хорошая практика работы с обрабатывающей промышленностью в США, Германии и Японии. Думаете ли вы, что у вас есть возможность превратить инструменты ИИ в товар? Я всё об этом думаю. У вас есть ваш «Уровень доверия к ИИ», у вас есть ваши собственные вертикальные системы, которые вы покупаете и которые можете развернуть. В какой-то момент для компаний важен бизнес-результат, а не партнёрство с OpenAI. Создаётся впечатление, что крупные компании, занимающиеся ИИ, пытаются быть всем для всех, а вы пытаетесь специализироваться. Думаете ли вы, что в какой-то момент вы скажете: «Мы предоставляем бизнес-результаты, и технологии на самом деле не имеют значения»? Я думаю, что генеративный ИИ проходит через эту фазу. Изначально это была приятная игрушка. Все внедрили бюджеты на эксперименты, и теперь мы переходим к этапу, когда люди действительно хотят результатов. Изначально все использовали OpenAI, и наша стратегия заключалась в использовании OpenAI, потому что это лучший вариант. Если вы хотите создать proof of concept, зачем использовать что-то другое? Но по мере специализации под разные отрасли и процессы, вы можете выбрать наиболее подходящий инструмент. Мы рассматриваем всё, от DeepSeek и Llama до Anthropic. Мы используем их все в разных частях бизнеса. В итоге, мы больше похожи на компанию по разработке ИИ, и наша задача — создавать качественные продукты, которые приносят ценность клиентам. За кулисами мы используем лучшие большие языковые модели (LLM) для конкретного сценария. Я бы хотел спросить вас о DeepSeek. Это стало для вас шокирующим моментом? Отрасль очень резко отреагировала на идею, что модель можно запускать гораздо дешевле — очень резко. Вы увидели это и сказали: «Это снизит мои затраты. Это тоже революция»? Эгоистично, но для UiPath любая модель с открытым исходным кодом — это прекрасно и для нас, и для наших клиентов. Я считаю, что эти специализированные агенты потребуют сочетания тонкой настройки и действительно хороших подсказок. Поэтому, если у вас есть отличная модель, которую можно донастроить и комбинировать с хорошими подсказками, это обеспечит максимальную ценность и самую низкую цену. Мы обнаружили, что её можно перегнать в меньшую модель, которая очень хорошо работает в конкретной области. Где вы видите наибольший рост для традиционного RPA, для ИИ и для гибрида ИИ и RPA? RPA — это уже устоявшаяся отрасль, которая растёт низкими двузначными числами. Спрос на нашу агентную технологию, который мы наблюдаем сейчас, я никогда не видел в мире RPA. Это действительно открывает все двери. Мы получаем место за столом, где мы обычно не сидели, с точки зрения автоматизации. Люди действительно в восторге от этой идеи агентной автоматизации. Они понимают её. Предложение ценности для нас довольно простое. Я могу подойти к своим клиентам и сказать им: «Ребята, где вы развернули роботов? Как люди взаимодействуют с роботами сегодня? Почему мы не уменьшаем работу людей, не используем агентов и не создаём корпоративный рабочий процесс, который будет связывать агентов с людьми и роботами?» Это очевидное предложение. Оно находит отклик, оно простое, оно вызывает большой ажиотаж. Я хочу рассказать вам о моем любимом канале Slack в Vox Media и узнать вашу реакцию на него. У нас есть канал под Развитие человеко-машинного взаимодействия

Наблюдение за каналом Slack, названным «Финансовая поддержка», где сотрудники обращаются к роботу с различными запросами (выставление счетов, выдача квитанций и т.д.), показывает забавную, но важную тенденцию. Новые пользователи пишут подробные сообщения, в то время как опытные ограничиваются короткими, часто однословными запросами — ключевыми словами, достаточными для робота для понимания задачи. Это демонстрирует эволюцию языка взаимодействия человека и машины: от подробных инструкций к лаконичным командам.

Революция в бизнесе

Эта эволюция — настоящая революция в бизнесе. Сотрудники смогут решать рабочие задачи, просто указывая ключевые слова в Slack, а робот будет выполнять необходимые действия. Это сокращает время и упрощает коммуникацию. В будущем взаимодействие между роботами может также основываться на обмене ключевыми словами, минуя сложные API-взаимодействия. Это напоминает принципы роботизированной автоматизации процессов (RPA), только вместо API используется пользовательский интерфейс.

Многие компании используют RPA, создавая каналы Slack, непосредственно связанные с роботами, выполняющими определённые задачи. Искусственный интеллект лишь расширяет эту концепцию. Взаимодействие с ботами также удивительно: добавление слова «пожалуйста» может заметно улучшить качество получаемых ответов от больших языковых моделей (LLM).

Проблемы взаимодействия ИИ

Важным вопросом является взаимодействие ИИ друг с другом. Представьте ситуацию: генеральный директор получает письмо, написанное ИИ, и отвечает на него письмом, также написанным ИИ. Возникает риск бесконечного цикла автоматических ответов без реального человеческого вмешательства. В таких случаях важно сохранить человеческий элемент в коммуникации, используя свой уникальный стиль письма, даже если это «ломаный английский», чтобы избежать непонимания.

Роль автоматизации в будущем

Для поставщиков решений по автоматизации важно определить свою позицию относительно взаимодействия больших языковых моделей. С одной стороны, целью является облегчение взаимодействия между агентами, но в контролируемой среде. С другой стороны, необходимо предотвратить бесконтрольное взаимодействие ИИ друг с другом, что может привести к непредсказуемым последствиям. Поиск баланса между автоматизацией и человеческим контролем является ключевым аспектом развития данной области.