Преодоление разрыва в ценности ИИ
VVercel
ManagementSmall Business/StartupsComputing/SoftwareInternet Technology
Transcript
00:00:00(ритмичная музыка)
00:00:02Сегодня мы сосредоточимся на преодолении разрыва в ценности ИИ,
00:00:07и я рада, что к нам присоединился эксперт в этой области
00:00:10и клиент Vercel, Дэн Мартинес,
00:00:13управляющий директор в BCG Platonian.
00:00:16Дэн, добро пожаловать.
00:00:19— Спасибо, Джейн.
00:00:19Рад быть здесь.
00:00:20— Отлично.
00:00:21Что ж, пожалуй, чтобы ввести нас в курс дела,
00:00:24исследование BCG показало, что лишь 5% компаний
00:00:27получают значительную выгоду от ИИ,
00:00:30в то время как 60% всё ещё испытывают трудности.
00:00:32В чём причина этого разрыва?
00:00:34Дело в технологиях, в реализации
00:00:37или в чём-то совершенно ином?
00:00:40— Что ж, Джейн, если мы взглянем на последние три года...
00:00:44С тех пор как в 2023 году начался бум Gen AI,
00:00:48многие компании взялись за кейсы и пилотные проекты.
00:00:52Я заметил, что некоторые компании словно соревновались,
00:00:54кто запустит больше сценариев использования.
00:00:57Иногда их число доходило до 100 или 300.
00:00:59Я видел организации с сотнями таких кейсов.
00:01:03И мне кажется, что в конечном итоге
00:01:04люди просто слишком распылили свои силы.
00:01:06Некоторые из этих идей были очень мелкими.
00:01:08Они не были тем, что мы называем переосмыслением процессов.
00:01:11Они не несли функционального переустройства организации.
00:01:15И тогда люди просто,
00:01:17как мне кажется, запутались в этой суматохе.
00:01:18И в некоторых из этих идей,
00:01:19я думаю, бизнес целился слишком низко.
00:01:22Также мы обнаружили, что часть этих идей не...
00:01:27они не подразумевали наращивание компетенций.
00:01:28То есть люди разрабатывали эти кейсы,
00:01:30но не понимали, как изменятся профессиональные группы.
00:01:33Как это отразится на повышении квалификации?
00:01:35Каково влияние на людей?
00:01:36Каково влияние на процессы?
00:01:37Так что, по моему мнению, организации упускали
00:01:39основную часть работы, которую мы в BCG
00:01:42называем «10, 20, 70», где 10% — это технологии,
00:01:4720% — алгоритмы данных.
00:01:49А 70% — это действительно основной объем работы.
00:01:53Это переосмысление бизнеса, переосмысление задач,
00:01:56изменение процессов, понимание того, кого нужно переучить
00:01:58и как поменяются рабочие места.
00:02:00И мне кажется, в 23-м и 24-м годах многие
00:02:03просто экспериментировали и тестировали эти кейсы,
00:02:07но на самом деле не задумывались о том,
00:02:09что их нужно внедрять в производство.
00:02:10Их нужно масштабировать.
00:02:11Нужно продумать массу вещей.
00:02:13Так что сейчас я чувствую, что компании развивают навык,
00:02:18дисциплину, концентрацию внимания,
00:02:20и руководство обращает на это взор.
00:02:22ИИ больше не является просто технологическим проектом.
00:02:26ИИ больше не маленький экспериментальный проект.
00:02:30Он пришёл навсегда.
00:02:31Это экзистенциальный риск.
00:02:33Это конкурентное преимущество.
00:02:35— Да, это абсолютно логично.
00:02:36Думаю, ваш довод о 70% перекликается с тем,
00:02:40что я обнаружила в нашей работе с GTM: на самом деле
00:02:42многое происходит ещё до этапа производства, так сказать,
00:02:45на этапе понимания того, как должен выглядеть
00:02:48лучший в своём классе процесс.
00:02:49И есть ли у вас весь необходимый контент для того,
00:02:51чтобы довести дело до конца?
00:02:53В дополнение к этому,
00:02:54в разговорах о корпоративном ИИ
00:02:55стала часто всплывать фраза
00:02:57о переходе от «систем учёта» (systems of record)
00:02:59к «системам работы» (systems of work).
00:03:01Что это значит на практике и почему это важно
00:03:03для того, как компании планируют инвестиции в технологии?
00:03:07— Да, я впервые встретил эту концепцию в статье
00:03:09венчурного фонда из Кремниевой долины, где говорилось,
00:03:14что с появлением цифровых технологий 20 лет назад
00:03:17компании перешли от локального ПО к SaaS
00:03:20и крупным корпоративным пакетам,
00:03:22которые мы называем системами учёта, верно?
00:03:24Вспомните Salesforce, ServiceNow или Workday —
00:03:28это системы, хранящие массу корпоративных данных.
00:03:31В них ваши клиенты, заказы, поставки,
00:03:36ваши финансовые данные находятся в этих системах.
00:03:39Но со временем мы почувствовали, что люди хотят
00:03:42взаимодействовать иначе.
00:03:43И мы увидели появление более современных
00:03:46систем взаимодействия, например Slack или Teams.
00:03:51Или Zoom, и люди используют эти системы
00:03:53для общения и совместной работы внутри и вовне.
00:03:56Так что, если рассуждать с позиции ИТ-архитектуры,
00:04:00пользовательский интерфейс
00:04:02переместился из систем учёта
00:04:04в системы взаимодействия.
00:04:06А то, что мы наблюдаем сейчас с ИИ,” —
00:04:08это совершенно новое явление,
00:04:10когда бизнес-логика некоторых из этих систем
00:04:13учёта переходит в системы работы,
00:04:16и они становятся агентными.
00:04:18То, что раньше мы видели как функции,
00:04:20основанные на правилах и детерминизме,
00:04:22теперь переходит в вероятностные системные промпты
00:04:25в этих мультиагентных системах.
00:04:28И, конечно, гиперскейлеры движутся в этом направлении.
00:04:30Они создают множество платформ.
00:04:32Vercel тоже работает в этой сфере,
00:04:35помогая компаниям очень быстро,
00:04:37оперативно создавать эти новые агентные системы.
00:04:41Также мы видим такие компании, как Salesforce,
00:04:42они тоже движутся в ту же сторону.
00:04:44Они развивают Agentforce как компетенцию
00:04:47и выходят на рынок с готовыми агентами.
00:04:50И мне кажется, что ИТ-директора
00:04:52начинают понимать и осознавать эту новую реальность.
00:04:56Уход от просто систем учёта.
00:04:58Как мне инвестировать в системы учёта в будущем?
00:05:01И как мне развить возможности,
00:05:03позволяющие перенести эти бизнес-правила
00:05:06в агентные системы?
00:05:07Мне кажется, это становится всё яснее.
00:05:10В 2025–2026 годах мы начали видеть,
00:05:13как организации переходят к мультиагентным системам,
00:05:16переходят от экспериментов к производству,
00:05:20выстраивая устойчивость, управление
00:05:23и всю сопутствующую архитектуру.
00:05:27И это тот паттерн, который мы ожидаем
00:05:29всё чаще видеть в 26-м и 27-м годах.
00:05:31— Да, я могу проиллюстрировать это
00:05:33на конкретном примере Vercel,
00:05:35но ваше описание в точности совпадает
00:05:38с тем, что мы испытали здесь.
00:05:39У нас есть Salesforce, всё ещё система учёта.
00:05:44Мы начали с создания одного агента
00:05:47для обработки входящих лидов.
00:05:49Тех, кто заполняет форму связи с отделом продаж.
00:05:51Создав этого агента, мы смогли сократить штат
00:05:54с десяти менеджеров по развитию продаж до одного.
00:05:57Это легло в основу платформы сценариев,
00:06:00где теперь у нас есть несколько типов
00:06:02функций развития продаж.
00:06:04Например, работа после мероприятий или «горячие» PLG-лиды.
00:06:09В таком духе.
00:06:11То есть у вас запущено множество этих агентов,
00:06:13и затем — система взаимодействия.
00:06:16Часть этих данных теперь направляется в Slack
00:06:19или в специально созданные интерфейсы рабочих процессов,
00:06:22потому что фронтенд Salesforce не всегда отображал
00:06:25их именно так, как нам хотелось.
00:06:28Так что то, что вы описали, — это именно то,
00:06:30что мы наблюдали в течение первых шести месяцев
00:06:34глубокого внедрения ИИ в процессы выхода на рынок.
00:06:39— Как вы помогаете компаниям определить,
00:06:42какие рабочие процессы приоритизировать?
00:06:44В Vercel мы очень стараемся избегать хаотичного внедрения ИИ.
00:06:50Мы выяснили, что наибольшая вероятность успеха
00:06:53у агентов в задачах, которые носят
00:06:57более повторяющийся и детерминированный характер.
00:06:59Там, где нет огромной когнитивной нагрузки.
00:07:02Пример с лидами, который вы привели, отличный.
00:07:05Совпадает ли это с тем, что видим мы?
00:07:07Насколько я знаю, в BCG советуют отойти
00:07:10от мышления отдельными кейсами и раскрыть это,
00:07:13я пару раз слышала про «чистилище пилотных проектов».
00:07:16Так что, думаю, вы духовно близки
00:07:18к идее Vercel об избегании хаотичного ИИ.
00:07:20Но всё же, как перейти от быстрого прототипирования
00:07:23к выбору тех сценариев,
00:07:24которые действительно принесут ценность?
00:07:26— Да, я думаю, здесь мы полностью солидарны.
00:07:28В 23-м и 24-м годах все застряли в чистилище пилотов.
00:07:32Учились, разбирались в технологиях, решали вопросы точности,
00:07:35галлюцинаций, строили RAG-приложения,
00:07:40но в итоге поняли, что масштабировать это очень трудно.
00:07:44И я думаю, люди осознали сложность масштабирования,
00:07:47потому что со стороны бизнеса,
00:07:48со стороны бизнес-процессов предстоит много работы.
00:07:50Переобучение людей, переосмысление процессов и так далее.
00:07:53И я чувствую, что мы перешли от менталитета пилотных кейсов
00:07:58к фокусу на пулах ценности (value pools).
00:08:01Что это за масштабные возможности трансформации
00:08:05для организаций?
00:08:06Как изменится моя служба клиентского сервиса?
00:08:10Как изменится мой финансовый отдел?
00:08:13Как изменится моя цепочка поставок?
00:08:15Люди начинают расширять охват,
00:08:18думать на уровне цепочки создания стоимости,
00:08:21выбирая конкретные примеры для реализации,
00:08:25но ориентируясь на гораздо больший масштаб.
00:08:26И в масштабе, который больше диктуется бизнесом,
00:08:29где требуется участие отделов рисков, комплаенса
00:08:32и юристов, чтобы мы понимали
00:08:35все нюансы и детали процесса.
00:08:36Так мы отошли от отдельных кейсов к пулам ценности.
00:08:41Это не значит, что компании ими больше не пользуются.
00:08:43Я всё ещё слышу этот термин,
00:08:45но мы движемся к пулам ценности.
00:08:46И мы видим, к примеру,
00:08:48несколько очень чётких пулов ценности на рынке.
00:08:50Например, обслуживание клиентов и задачи техподдержки
00:08:52стали, пожалуй, самой главной областью,
00:08:55в которой компании используют ИИ.
00:08:57Мы начинаем наблюдать активное появление стартапов
00:09:00в этой сфере.
00:09:01Некоторые из них уже прочно закрепились на рынке.
00:09:05ИИ для разработки программного обеспечения.
00:09:06Это огромный пул ценности для организаций.
00:09:09И Vercel находится как раз в центре этого процесса,
00:09:11являясь одним из лидеров рынка,
00:09:13возглавляя это движение и определяя путь развития.
00:09:15Мне кажется, мы только начинаем осознавать потенциал.
00:09:18Инструменты находят все большее применение.
00:09:21Инженерные команды строят решения на их основе.
00:09:24Некоторые из этих инструментов становятся более интегрированными
00:09:27и внедренными в экосистему крупных предприятий.
00:09:32На самом деле, это одна из вещей, которые мне нравятся
00:09:34в Vercel — то, что вы уже создали множество
00:09:36очень продуманных интеграций.
00:09:39Если компаниям нужно делать это
00:09:42через гиперскейлеров, им приходится выбирать
00:09:44из огромного количества их сервисов и так далее.
00:09:47Повторюсь, мы лишь в самом начале пути.
00:09:49Мы быстро перейдем к использованию этих технологий
00:09:52для создания мультиагентных систем,
00:09:54для построения цифровых двойников организаций.
00:09:57И именно здесь мы начинаем видеть
00:10:00будущее развитие организаций, верно?
00:10:02В BCG сейчас зарождается способность
00:10:06разрабатывать цифровых двойников процессов,
00:10:10функций и даже партнеров.
00:10:13Это невероятно масштабируемая концепция.
00:10:16Если вместо того, чтобы фокусироваться на кейсах
00:10:18или пулах ценности,
00:10:20я создам цифрового двойника организации
00:10:22и начну симулировать идеи по улучшению?
00:10:25Мы начинаем пробовать это на практике
00:10:28в компаниях, когда организация приходит к нам
00:10:32с конкретной проблемой, мы создаем...
00:10:35это почти как ИИ-переосмысление,
00:10:38которое позволяет нам загружать данные
00:10:39и заново симулировать задачи и процессы,
00:10:42сценарии «а что, если» на уровне предприятия.
00:10:45Это действительно интересный эксперимент.
00:10:47Чувствую, что здесь мы тоже только в начале пути,
00:10:49но, надеюсь, это поможет нам понять,
00:10:52как находить эти пулы ценности в организациях.
00:10:56— Это не совсем то, о чем вы говорили,
00:10:58но к вопросу о цифровых двойниках —
00:11:01у нас есть внутренний агент по работе с данными.
00:11:04Представьте его как специалиста,
00:11:07аналитика данных
00:11:09с десятилетним стажем —
00:11:11примерно такого уровня его возможности.
00:11:13И в эти выходные кто-то добавил этого агента
00:11:16в канал для руководителей.
00:11:18И мы все шутили, что это было
00:11:21первое повышение ИИ-агента в должности.
00:11:23Но мы действительно занимаемся подобным.
00:11:27Я бы сказал, мы довольно далеко продвинулись
00:11:28в плане анализа данных,
00:11:31где реально видно, что агенты,
00:11:33созданные этой командой, по сути цифровые двойники.
00:11:36Вы также начали затрагивать тему того,
00:11:39как перейти от прототипа к производству,
00:11:42упоминая интеграции
00:11:44и все те вещи, о которых люди обычно не думают
00:11:48при создании прототипа, но, знаете,
00:11:50вам не очень-то хочется развертывать 20 сервисов
00:11:53на AWS без необходимости.
00:11:56Какие лучшие способы преодоления этого разрыва
00:12:00вы встречали?
00:12:02— Мы начинаем классифицировать эти пробелы
00:12:04по конкретным архетипам организаций.
00:12:06Мы выделили четыре архетипа ИИ-агентов.
00:12:09Первый — когда люди будут самостоятельно
00:12:13разрабатывать своих агентов.
00:12:14И они будут использовать...
00:12:16возможно, кто-то назовет их агентами, кто-то нет,
00:12:18но, так или иначе, кастомные GPT или
00:12:23инструменты самообслуживания, где люди,
00:12:26например, используя облачные навыки,
00:12:29будут применять эти инструменты
00:12:32для создания своих агентов и связи с системами.
00:12:33Например, у меня есть агент, который запускается утром,
00:12:37читает почту и присылает сводку: что мне нужно сделать?
00:12:40Какие действия предпринять, на какие письма
00:12:43нужно ответить в первую очередь.
00:12:45Что ж, это агент самообслуживания.
00:12:47Я использую его, и он полезен мне лично.
00:12:52Но затем мы увидим другие типы агентов,
00:12:55которые все еще создаются сотрудниками компаний,
00:12:58но в таких инструментах, как Microsoft Copilot,
00:13:02работающих в корпоративных системах,
00:13:04подключенных к SharePoint,
00:13:08к данным и так далее.
00:13:09Это чуть более сложные решения,
00:13:11но все же в рамках разработки самими сотрудниками.
00:13:14Затем компании начнут покупать агентов.
00:13:17Они будут покупать их у Agent Force
00:13:19и тому подобных сервисов.
00:13:20Так что мы начинаем чаще проводить,
00:13:22например, рыночный мониторинг агентов,
00:13:25как раньше делали для приложений и SaaS-компаний.
00:13:28Теперь мы анализируем рынок агентов.
00:13:31И следующий этап — когда в дело вступит IT-отдел
00:13:33и начнет разрабатывать корпоративных агентов.
00:13:36И это станет больше наукой, чем искусством.
00:13:40Это станет процессом,
00:13:42требующим большой строгости и дисциплины.
00:13:45Нам нужно их тестировать, грамотно разрабатывать,
00:13:48и будет гораздо больше внимания уделяться
00:13:50информационной безопасности и правилам,
00:13:55юридической чистоте.
00:13:57Например, ответственный ИИ станет важным,
00:14:00критическим компонентом с четкими ограничениями.
00:14:02И для таких агентов у нас есть корпоративный фреймворк
00:14:06по их разработке.
00:14:08Здесь мы видим, что инструменты ИИ-кодинга
00:14:10приносят огромную пользу IT-командам.
00:14:14Я действительно думаю, что в вопросе «купить или создать»,
00:14:19решения вроде Vercel и инструменты ИИ-кодинга
00:14:21позволят IT-командам стать очень опытными
00:14:25в самостоятельной разработке.
00:14:26— Да, абсолютно.
00:14:27Думаю, у нас схожие взгляды на то, что CIO
00:14:30превращаются из покупателей ПО в его создателей.
00:14:34Мне кажется, многие кейсы, которые мы видим на Vercel,” —
00:14:37это как внутренние приложения, так и внешние.
00:14:40Если CIO теперь становятся разработчиками ПО,
00:14:42а не просто его покупателями,
00:14:44что это меняет с точки зрения их роли?
00:14:47Что нового появится в работе директора по IT?
00:14:50— Да, это интересно, потому что, с одной стороны,
00:14:54это полностью выводит дискуссию «купить или создать»
00:14:58на новый уровень значимости для IT.
00:15:00Мы видели, как потребительские компании
00:15:05начинают нанимать разработчиков агентов.
00:15:07Это уже не типичный инженер по машинному обучению,
00:15:11у которого может быть докторская степень по анализу данных
00:15:15и который блестяще знает Python.
00:15:18Я видел описание вакансии в одной из таких компаний,
00:15:22и там даже не требовалось знание Python, к примеру.
00:15:27Мы входим в новый, непривычный мир.
00:15:30Теперь люди получили возможности и автономность,
00:15:33чтобы создавать своих собственных агентов.
00:15:35— Да, и многое из того, что вы описываете —
00:15:37это, по сути, центральная ИИ-платформа.
00:15:39И ваши исследования показали, что современные компании
00:15:43в 3 раза чаще используют центральную ИИ-платформу.
00:15:46Агенты множатся во всей организации.
00:15:48Как на самом деле должна выглядеть архитектура такой платформы?
00:15:52— У нас было много разговоров
00:15:54с организациями о том, как спроектировать эту платформу.
00:15:57И я бы сказал, что два года назад
00:16:01основное внимание в проектировании
00:16:05уделялось созданию простых RAG-приложений.
00:16:08Суть была в том, чтобы выбрать векторную базу данных,
00:16:12выбрать LLM из имеющихся моделей,
00:16:16настроить ограничения на уровне приложения —
00:16:18и готово, верно?
00:16:19И самой большой головной болью была точность ответов.
00:16:23Но мы видим, как этот подход уходит в прошлое.
00:16:28Сегодня все становится намного сложнее.
00:16:31Ограничения нужны не только на уровне агента.
00:16:33Они нужны на уровне оркестрации.
00:16:36Нужно контролировать не только точность,
00:16:38но и интеграцию с основными системами.
00:16:43Существует многослойный подход к безопасности
00:16:46этих агентов.
00:16:47Так что есть о чем подумать.
00:16:50CIO приходится адаптировать свои IT-команды,
00:16:55повышать квалификацию команд архитекторов,
00:16:56чтобы справляться с этим новым уровнем сложности.
00:16:59И это именно то, о чем нужно помнить,
00:17:00когда мы переходим к мультиагентным системам.
00:17:02Мультиагентные системы станут серьезным шагом,
00:17:04к которому организациям нужно привыкнуть,
00:17:06но именно в этом мы видим огромную ценность
00:17:09в 2026 и 2027 годах.
00:17:12— Вы немного затронули прикладной уровень.
00:17:15Если мы движемся к «системам работы», о которых говорили,
00:17:18какую роль играет прикладной уровень?
00:17:20Становится ли ПО между ИИ-моделями и пользователями
00:17:23более или менее стратегически важным?
00:17:25— Безусловно, у них сохраняется стратегическая роль,
00:17:29потому что они являются «системами записи».
00:17:31В конечном счете, именно в них хранятся
00:17:36все основные данные организации.
00:17:36Так что в этом смысле они останутся очень ценными.
00:17:41Они также важны, потому что будут предоставлять
00:17:44корпоративные API для использования агентами.
00:17:49Но вопрос в том, что часть бизнес-логики
00:17:53переходит из систем записи в системы работы.
00:17:58И тут возникает вопрос: что будет с SaaS?
00:18:02Некоторые техлидеры говорят, что SaaS мертв.
00:18:06Я бы так не утверждал, но думаю, что они станут
00:18:09очень мощными базами данных
00:18:11со специфической структурой
00:18:14и конкретными точками контроля.
00:18:17и они продолжат быть ценными в этом качестве, верно?
00:18:20Некоторые из этих компаний понимают,
00:18:22что этот тренд наступает, и переходят к ИИ,
00:18:25что вполне логично, не так ли?
00:18:27Другие скорее держат оборону и полагаются
00:18:30на режим ожидания.
00:18:33Но в ближайшие 12–24 месяца мы увидим,
00:18:37как начинают появляться
00:18:38эти системы работы.
00:18:40Многие из них предлагают отличные возможности для покупки.
00:18:43Я думаю, что SaaS-компаниям нужно стать ориентированными на ИИ,
00:18:46а не просто цифровыми.
00:18:49И это займет время,
00:18:50особенно для некоторых крупных игроков.
00:18:52— Вы упомянули, что существует много возможностей,
00:18:54но также можно сказать, что рынок ИИ-вендоров
00:18:57сейчас перенасыщен.
00:18:58Мне кажется, в большинстве категорий по 10 игроков,
00:19:01что кажется больше, чем рынок сможет поддерживать
00:19:04в долгосрочной перспективе.
00:19:05Какие вопросы должны задавать корпоративные покупатели,
00:19:08чтобы отличить реальные возможности от маркетинга?
00:19:11И как им оценить, принесет ли инструмент
00:19:13реальную пользу или просто останется неиспользованным?
00:19:17— Ну, прежде всего, это технологическое соответствие.
00:19:20Как эти компании, как эти агенты будут работать
00:19:24на корпоративной инфраструктуре?
00:19:27Как они интегрируются в этот технологический стек?
00:19:31Как они интегрированы с учетными системами,
00:19:34например? Это постоянная тема для обсуждения.
00:19:37Затем мы задаем вопросы о соответствии корпоративным стандартам.
00:19:40Например, как они обеспечивают комплаенс?
00:19:43Как они управляют рисками?
00:19:45Как они относятся к конфиденциальности данных?
00:19:47Это первоочередные вопросы.
00:19:49Для корпоративных компаний это,
00:19:52знаете, тупиковый вариант, если у вендора нет хорошего ответа
00:19:54на вопросы такого типа.
00:19:56Мы смотрим на стоимость, верно?
00:19:59Это сравнение затрат на покупку и собственную разработку,
00:20:02и некоторые из этих решений очень дороги.
00:20:06Они берут плату на уровне пользователя в месяц,
00:20:10и, знаете, это потребует,
00:20:12в компаниях нам нужно выделять бюджет
00:20:14под такие типы решений.
00:20:16Я имею в виду, что эти решения на подходе.
00:20:17Они дороже, но они очень ценны.
00:20:20А затем мы смотрим на зрелость компании.
00:20:23Как вы и сказали, некоторые из них — новые игроки.
00:20:25Многие из них все еще на стадии серий А или B.
00:20:28У многих из них, возможно, от 100 до 200 сотрудников, верно?
00:20:31Так что это молодые компании,
00:20:32которые пытаются выйти в корпоративный сегмент.
00:20:34Корпоративный сектор очень сложен и требует
00:20:39много внимания, требует, знаете ли,
00:20:41длительного цикла продаж.
00:20:43У некоторых из этих компаний уходит от шести до девяти месяцев
00:20:46на внедрение нового ИИ-агента.
00:20:49Это вполне разумно.
00:20:50Я вижу такое постоянно.
00:20:51И компании пытаются понять,
00:20:54как нам ускорить этот процесс,
00:20:56но процедура комплексной проверки
00:20:58для подключения одного из таких вендоров очень важна.
00:21:00Но я начинаю замечать интересную вещь:
00:21:03некоторые из них начинали с малого и среднего бизнеса.
00:21:06Некоторые вендоры, эти ИИ-агенты,
00:21:08начинали с розничного потребителя.
00:21:12И я работаю с одним из них,
00:21:14и это будет первый квартал,
00:21:15когда доход от энтерпрайза превысит розничный доход.
00:21:19Так что мы начинаем, опять же,
00:21:21видеть сдвиг в сторону корпораций,
00:21:24становящихся крупнейшими клиентами для таких решений.
00:21:28— Да, мы видим то же самое здесь, в Vercel.
00:21:31Что ж, Дэн, большое спасибо, что присоединились к нам.
00:21:33Это была отличная беседа.
00:21:36Для всех зрителей:
00:21:37если вы хотите продолжить дискуссию,
00:21:38пожалуйста, свяжитесь с Дэном или со мной в LinkedIn.
00:21:41Мы будем рады услышать о том, что вы видите
00:21:43в ваших собственных организациях.
00:21:45И если вы готовы перейти от прототипа к продакшену,
00:21:48ознакомьтесь с новой V0 на v0.app.
00:21:51Мы только что выпустили несколько крупных обновлений,
00:21:53которые делают путь от идеи
00:21:55до развернутого приложения проще, чем когда-либо.
00:21:58Спасибо, что были на нашей первой сессии вопросов и ответов.
00:22:01Увидимся в следующий раз.
00:22:03(спокойная музыка)