Экономический эффект ИИ будет заключаться не в замене людей, а в снижении «издержек перевода», что позволит разрозненным системам и командам работать как единое целое без жесткой стандартизации.
3 мин
В дискуссиях о влиянии искусственного интеллекта на экономику мы привыкли фокусироваться на двух вещах: снижении стоимости прогнозирования и удешевлении создания контента. Однако новая статья в Harvard Business Review предлагает сменить оптику. Автор утверждает, что настоящий прорыв кроется в третьем, наименее понятом факторе — снижении «издержек перевода» (translation costs).
Речь идет не о лингвистическом переводе с английского на русский, а о способности ИИ интерпретировать и связывать разнородные данные, процессы и протоколы. ИИ позволяет координировать сложные проекты, извлекая структуру из хаотичных входных данных, что устраняет необходимость принудительно загонять всех участников процесса в единые стандарты или платформы.
Долгое время цифровизация бизнеса строилась на принципе стандартизации. Чтобы системы могли общаться друг с другом, инженерам приходилось писать сложные API (программные интерфейсы приложений) или заставлять все отделы компании переходить на один и тот же софт. Это создавало жесткие, неповоротливые структуры.
Традиционная автоматизация решала проблему выполнения конкретных, повторяющихся задач. Но как только дело доходило до взаимодействия между разными отделами, компаниями или несовместимыми базами данных, процесс стопорился. Люди тратили огромное количество времени на «ручную склейку» информации: перенос данных из одной таблицы в другую, согласование форматов и бесконечные уточнения. Именно эти барьеры ИИ сейчас начинает разрушать.
Ключевая идея заключается в том, что ИИ выступает универсальным адаптером. Большие языковые модели (LLM) и мультимодальные системы способны понимать контекст неструктурированных данных — будь то текст в PDF, запись звонка или код на устаревшем языке программирования — и преобразовывать их в нужный формат для другой системы.
Изображение из источника
Это меняет саму логику построения экосистем. Раньше для координации требовалась централизация: все должны были использовать, например, одну ERP-систему. Теперь же ИИ может работать «поверх» существующего зоопарка технологий, непрерывно согласовывая данные в реальном времени. Это снижает транзакционные издержки взаимодействия практически до нуля.
Вместо того чтобы тратить годы на внедрение единого стандарта, компании могут использовать ИИ-агентов, которые будут «переводить» требования одного отдела на язык другого, автоматически выявлять несостыковки и предлагать решения.
Этот сдвиг имеет фундаментальное значение для бизнес-стратегии. Если раньше конкурентное преимущество получал тот, кто владел платформой и мог навязать свои стандарты рынку (как это делали Apple или Google), то теперь ценность смещается в сторону тех, кто умеет лучше всего координировать сложные, фрагментированные процессы.
Мы переходим от экономики масштаба к экономике координации. Это открывает двери для новых бизнес-моделей, где небольшие, узкоспециализированные игроки могут объединяться в сложные цепочки создания стоимости так же эффективно, как это делают вертикально интегрированные гиганты. Барьер входа для сложной кооперации снижается.
Для ИТ-индустрии это означает, что эра жестких интеграций уходит. На смену ей приходит эра «мягкой» связности, обеспечиваемой интеллектуальными моделями, которые понимают семантику данных, а не просто их синтаксис.
В ближайшие годы мы увидим появление нового класса программного обеспечения, которое будет продаваться не как инструмент для выполнения задач, а как «координационный слой». Это изменит рынок корпоративного софта.
Компании, которые поймут это первыми, перестанут пытаться заменить людей роботами. Вместо этого они направят инвестиции на создание ИИ-инфраструктуры, которая позволит их сотрудникам и инструментам беспрепятственно «понимать» друг друга. Это приведет к реконфигурации целых отраслей, где победителем станет не тот, кто быстрее всех автоматизирует рутину, а тот, кто сможет эффективнее всего управлять сложностью взаимодействия.
ИИ меняет экономику не через автоматизацию задач, а через радикальное упрощение взаимодействия между разрозненными системами и людьми.
Вместо навязывания единых стандартов и платформ, ИИ позволяет хаотичным и разным системам работать вместе, понимая контекст и структуру данных.
