Коли великі моделі починають «їсти» корпоративні дані, SaaS більше не продає програмне забезпечення, а те, чи наважується клієнт покласти на вас своє життя.

Автор статті, джерело: NewTrends

Під час недавніх інтенсивних закритих обмінів думками, NewTrend виявив дуже суперечливе явище: на великих екосистемних конференціях засновники корпоративних сервісів гучно кричать про «повне прийняття великих моделей»; але в приватному порядку всіх мучить глибока, душевна тривога — якщо ми без жодних обмежень передамо великої компанії базові великі моделі через інтерфейси дані про клієнтів CRM, фінансові потоки ERP та зарплатні відомості HR, чи не буде наша десятирічна конкурентна перевага повністю розкрита?

Великі компанії гарантують: «Ми ніколи не використовуватимемо дані клієнтів для навчання — вони знищуються після використання». Але в епоху великих моделей — чорних ящиків, які неможливо побачити або дотикатися — такі обітниці, що ґрунтуються лише на моральних зобов’язаннях, виявляються надзвичайно хиткими перед реальними комерційними інтересами.

Розпочалася тиха битва за власність на основну бухгалтерську книгу підприємства.

Увага: підйом

Щоб зрозуміти цю гру, спочатку треба з’ясувати, чого саме бракує універсальним великим моделям.

Універсальні великі моделі від великих компаній схожі на «відмінника з низькими практичними навичками»: вони можуть писати красиві вірші та код, але, потрапивши у реальні бізнес-сценарії підприємств, вони повністю збиваються з пантелику. Вони зовсім не розуміють, як перерахувати витрати всієї виробничої лінії при зростанні цін на сировину в виробництві; вони не розуміють складних механізмів премій та зворотних виплат у мережах супермаркетів у різних регіонах. Ці незамінні «галузеві знання» повністю зберігаються у базах даних вертикальних SaaS-провайдерів.

Щоб велика модель стала розумнішою і мала високу ціну, вона повинна «їсти» ці дані. Як їсти? Через відкриті інтерфейси, підключені до SaaS-систем, велика модель запускає надзвичайно прихований процес «навчання»:

Крок перший: отримання даних. Велика модель через інтерфейс отримує всі високоефективні дані, такі як деталі витрат і знижки на продажі з системи SaaS, і зберігає їх у своїй «пам’яті».

Другий крок: аналіз розрахунків. Завдяки надзвичайно потужним обчислювальним ресурсам велика модель швидко порівнює ці дані і надає точні бізнес-висновки.

Третій крок: інтеграція досвіду (найбільш жахливий крок). Після розрахунків велика компанія дотримується своїх обіцянок і видаляє ваші вихідні дані про потік. Але велика модель за цей час повністю «навчилася» закономірностям коливання витрат у вашій галузі та унікальним бізнес-практикам!

Великі моделі не вкрали ваші відкриті цифри, але вони вкрали «досвід старого китайського лікаря», прихований за цими цифрами. SaaS-провайдери, які протягом десяти років наполегливо будували свої бар’єри, після кількох викликів інтерфейсів великих моделей були непомітно інтегровані як базова інтелектуальна власність великих компаній. Це надзвичайно смертельна атака з нижчого рівня.

Потеря довіри

Це ще не найгірше. Найгірше — це коли ви відкриваєте двері великої моделі, ви фактично торкаєтесь чутливого місця своїх харчодавців (клієнтів-замовників).

У Китаї середні та великі державні та приватні підприємства мають глибоко вкорінену чутливість до безпеки даних. Раніше, щоб зберегти конфіденційність, керівники майже щиро хотіли заперти сервери у підвалі власної компанії. Тепер ви кажете їм: «Бос, ми підключилися до великої публічної хмари з великою моделлю, і тепер наша система стане розумнішою».

Клієнти не тільки не зрадіють, а й здивуються: це означає, що базові ціни закупівлі компанії, реальна заробітна плата топ-менеджерів, рівень продовження контрактів з великих клієнтів — все це має бути передано через публічну мережу на сервери великих компаній для «обчислення»?

Як тільки торкаєшся червоної лінії безпеки даних, першими, кого клієнти будуть звинувачувати, не будуть виробники великих моделей, а ти — SaaS-провайдер. SaaS-компанії опиняються посередині: не підключаєш AI — система здається неспритною і не продається; підключаєш AI від великих компаній — клієнти вважають тебе небезпечним, можуть порушити умови договору або навіть потрапити у суд. У надзвичайно консервативних галузях, таких як фінанси, охорона здоров’я та виробництво, це справжній приговор.

Реакція SaaS

Щоб зберегти довіру клієнтів і власний хліб, розумні досвідчені фахівці з бізнес-сервісів вже почали прокидатися і застосували три надзвичайно потужні захисні методи, основна мета яких — запобігти копіюванню та витіку інформації.

Перший прийом: подавайте лише висновок, а не процес (бізнес-чорна скринька)

Вертикальні SaaS-провайдери починають тримати величезні моделі у резерві.

Коли велика модель запитує дані, ніколи не надавайте детальні записи нижнього рівня. SaaS самостійно обчислює складні та конфіденційні облікові записи, а потім передає великої моделі лише «загальну, зневиднену висновкову інформацію». У цьому випадку велика модель є лише посередником, а SaaS — справжнім мозком, що приймає рішення. Це безпосередньо перериває шлях, за яким велика модель могла б вивчати досвід глибоких областей.

Другий прийом: перенесіть обчислювальну потужність ІІ в клієнтське приміщення (локальне розгортання)

Це найефективніший спосіб вирішення кризи. Оскільки передача даних у публічне хмарне середовище небезпечна, просто не передавайте їх туди. Виробники SaaS більше не залежать від зовнішніх великих моделей розміром у кілька сотень мільярдів, а замість цього використовують легкі моделі розміром у кілька десятків мільярдів, які після спеціального навчання безпосередньо встановлюються на сервери клієнтів або навіть на комп’ютери їхніх керівників. Замість «даних у хмару» — «обчислювальні потужності до села». Витягніть мережевий кабель — і дані повністю фізично ізольовані, що забезпечує справжнє «м’ясо гниє власним котлом».

Третій прийом: отруювання даних та нанесення міток (захист від підробки та відстеження)

У деяких випадках, коли необхідно подавати дані великої моделі, технічні експерти починають приховано вставляти у потік виводу непомітні для ока та не впливаючі на бізнес унікальні маркери. Якщо колись виявиться, що велика компанія використовує у своїх відповідях на запити інших компаній вашу виключну бізнес-логіку, перевірка цих маркерів стане беззаперечним доказом того, що велика компанія незаконно використовувала ваші дані для навчання.

Переоцінка

Під впливом великих моделей логіка обліку витрат на програмне забезпечення компаніями повністю змінилася.

Раніше замовники вибирали програмне забезпечення, звертаючи увагу переважно на «чи функції повністю реалізовані та чи інтерфейс виглядає добре». Але в майбутньому, зі зростанням свідомості керівників щодо суверенітету даних, першим критерієм їхнього рішення про покупку стане: «Ви можете запевнити, що мої дані ніколи не вийдуть за межі?»

Це означає, що «абсолютна безпека» стане найбільш рідкісною та найціннішою перевагою на ринку корпоративних послуг у майбутньому.

Ті легкі SaaS-рішення, які не мають власного технічного циклу і можуть лише бути «гучномовцем» для великих моделей, швидко втратять симпатію великих клієнтів. Тоді як ті компанії, які зможуть перенести AI-обчислювальну потужність у локальні центри обробки даних клієнтів і чітко розібратися з неясними фінансовими розрахунками у власних системах, не лише відновлять абсолютну довіру замовників, але й зможуть впевнено відвоювати високу цінову владу над продуктом, коли вся галузь погружена у безглузду цінову війну.

Відкрити свої карти — це смертний приговор

Якщо не вирішити з основи два ключові питання: «Хто володіє даними?» та «Чому бос має довіряти тобі?», то так званий процвітаючий екосистема ШІ завжди залишатиметься на периферії і ніколи не дістанеться до основних бізнес-процесів великих компаній.

У цій грі, у якій беруть участь великі компанії, SaaS-провайдери та клієнти, ніхто не збирається добровільно віддавати свої ресурси. Амбіції великих компаній щодо даних не зникнуть, а клієнти не знизять свої вимоги до абсолютної безпеки. Для SaaS-провайдерів мріяти про те, що шляхом добровільного передавання даних вони отримають трохи трафіку від великих гравців, — це чиста мертва дорога.

У цю епоху закон джунглів надзвичайно простий і суворий: де ти зберігаєш дані, там твоя оборонна лінія. У цій невидимій битві без диму війни збереження межі даних — це збереження життя всієї компанії.