Маттиас Патзак:
Расскажите об инновациях и сценариях использования, над которыми сейчас работает группа BMW?
Марко Горгмайер:
Да, я с радостью расскажу про некоторые сценарии использования, и думаю, что некоторые из них очень типичны для интерфейса JNI. Мы только что запустили ассистента по тендерам для... При совместной работе с внешними партнерами мы обычно проводим тендеры. Для составления этих очень стандартизированных документов мы создали небольшой сервис на JNI, который дает тебе все подсказки, чтобы были включены все необходимые юридические положения. Кажется, что это очень просто, но это значительно повышает эффективность процесса. То же самое относится и к созданию маркетинговых текстов. Это типичные сценарии использования, в которых мы сейчас видим мощь генеративного искусственного интеллекта. Так что существует множество сценариев использования. И еще один проект, который мы сейчас внедряем. У нас есть агенты для компаний общественных интересов, агенты центра взаимодействия с клиентами, которые работают с генеративным ИИ, помогающим давать правильные ответы.
То же самое теперь реализовано на нашем сайте и в приложении MyBMW на вашем смартфоне. На следующем этапе мы также реализуем это в интеллектуальном персональном ассистенте в автомобиле. Так что это отличный пример того, как работают платформы. Вы создаете сервис один раз, а затем можете повторно использовать его в разных контекстах, повторно использовать технические компоненты в сервисах. И это очень классный сценарий использования, который повышает качество наших...
Маттиас Патзак:
Да, действительно.
Марко Горгмайер:
... услуг для клиентов. Кроме того, мы совместно с AWS тестируем сценарий непрерывного предварительного обучения базовых моделей, в котором учитываем особенности разных моделей автомобилей BMW. И это важно, потому что если ты хочешь обеспечить очень короткое время ответа, данные общего характера не подойдут. Это интересная работа. И очень важна практическая реализация в автомобиле и в других контекстах.
Маттиас Патзак:
Похоже, что речь идет об очень крупной организации, сильно распределенной, со сценариями использования в совершенно разных областях. Вы только что упомянули юридические технологии, рыночные технологии, технологии по обслуживанию клиентов. Поэтому меня интересует устойчивость этой высокораспределенной системы. Как настроить архитектуру организации, чтобы она была устойчивой?
Марко Горгмайер:
Да, я думаю, что она... Она охватывает множество процессов. Это абсолютно верное замечание. От производственной логистики до продаж продукции под брендами для клиентов, мы охватываем все внутренние процессы. Думаю, замечательно то, что в процессе можно в значительной степени преодолеть разрозненность. Поэтому отсутствие отдельных организаций, занимающихся только своим конкретным процессом, — это большое преимущество. А другой аспект — то, что группа BMW, которая, хотя и является распределенной организацией с глобальной точки зрения, по-прежнему управляется очень централизованным образом. Поэтому нам легче обеспечить организацию управления и внедрение стандартов. И это, безусловно, полезно, потому что в целом организация не слишком децентрализована.
Маттиас Патзак:
Интересно. И какие тенденции вы видите в автомобильной промышленности, в области данных? Хочешь нам об этом рассказать?
Марко Горгмайер:
Что я вижу и что считаю очень важным включить в работу в организации — это агенты ИИ. Эта тенденция не слишком характерна для автомобильной промышленности, но в этом мы видим огромный потенциал для дальнейшего повышения эффективности организации. Мне кажется, что большая проблема, о которой мало кто говорит, заключается в том, о чем я упоминал ранее: необходимо подготовить существующий комплекс приложений. Конечно, если у вас есть современные приложения, которые уже работают в облаке, это дает вам преимущество.
Но я думаю, что реальность в любой крупной организации такова, что всегда есть как устаревшие, так и современные приложения. Именно для этого мы приложили много усилий: чтобы они работали с API, описания в которых позволяют получать к ним доступ с помощью большой языковой модели. Есть ли у вас роли и права в приложениях, позволяющие получить к ним доступ с правами отдельного пользователя? Это та сфера, в которую мы сейчас вкладываем большие средства. Кроме того, есть привязка к нашей платформе самообслуживания на основе ИИ, нашим ассистентом группы на основе ИИ, чтобы на уровне сотрудников разрабатывать собственных небольшие агенты и сценарии использования.
Маттиас Патзак:
Поэтому для повышения устойчивости необходимо разделить организацию и архитектуры с помощью API. Вы хотели бы это им посоветовать?
Марко Горгмайер:
Разумеется. У устойчивости много аспектов, но не удается отделить одно от другого, я думаю, вы не сможете выполнить масштабирование.
Маттиас Патзак:
В заключение посоветуйте своим коллегам в отрасли, как создать устойчивую стратегию обработки данных?
Марко Горгмайер:
Я считаю, что один из факторов — инвестиции в качество данных и метаданные. Это очень простой ответ, и об этом слышал каждый из нас, но это очень важно. Качество данных, не только в системах, но и с технической точки зрения и точки зрения бизнес-процессов, должно гарантировать, что мы получаем правильные данные уже в бизнес-процессах, ведь некоторые данные невозможно исправить с точки зрения инженерии данных.
Это с одной стороны. С другой стороны, для эффективного генеративного ИИ нужны метаданные. И сейчас мы также инвестируем в это, чтобы увеличить масштаб. Затем я бы посоветовал, что когда речь заходит о взаимодействии между данными и агентами ИИ, о которых я упоминал ранее, нужно инвестировать в свою среду транзакционных возможностей и перспектив. Это то, что нельзя недооценивать, и я считаю, что это очень важно. Следующее: используйте возможности генеративного искусственного интеллекта, чтобы преодолеть разрозненность и повысить эффективность. Мы сами занимаемся этим в нашей инженерной организации и активно используем это при разработке программного обеспечения. Мы используем это для автоматизации получения скриптов и полного использования имеющегося потенциала.
И последний совет, вероятно, поможет найти правильный баланс между созданием и покупкой. Как и в наших автомобилях, где мы предоставляем клиентам свободу выбора: «Мне нужен двигатель внутреннего сгорания. Мне нужен полностью электрический автомобиль. А я хочу гибридный автомобиль». Или даже автомобиль на водородном двигателе, который также будет запущен в производство. Думаю, то же самое относится и к организации, занимающейся программным обеспечением. Нужно выбрать, когда лучше купить решение, а когда лучше создать свое собственное, чтобы организация оставалась гибкой.
Маттиас Патзак:
И когда вы покупаете, а когда создаете?
Марко Горгмайер:
Все зависит от затрат. Это с одной стороны. Кроме того, все зависит от того, насколько вы отличаетесь от других на стратегическом уровне. И еще я бы обратил внимание на лицензии в области покупки. Их количество в значительной степени растет, и я считаю, что благодаря искусственному интеллекту мы увидим консолидацию усилий, что приведет к ценовым войнам. Поэтому я считаю, что для организации хорошо иметь возможность создавать, когда это необходимо.
Маттиас Патзак:
Спасибо вам большое. Было очень приятно побеседовать с вами на подкасте, и я узнал много нового. Большое спасибо.
Марко Горгмайер:
Спасибо, Маттиас, что пригласили меня. Рад был побеседовать с вами.
Маттиас Патзак:
Спасибо.