Как уроки крикета помогают формировать будущее корпоративного ИИ?
На конференции SiGMA Южная Азия 2025 одной из центральных тем стал искусственный интеллект. Особый интерес вызвал ключевой доклад Becoming AI First: What Cricket Can Teach Us About AI, который представил генеральный директор XGENIA Марк Флорес Мартин — герой обложки последнего выпуска журнала SiGMA. В своём выступлении он провёл параллели между аналитическим подходом в крикете и тем, как сегодня выстраиваются корпоративные ИИ-системы. Марк подчеркнул: речь идёт не просто о внедрении новых инструментов. Переход к модели «AI first» требует изменений в мышлении компаний, появления новых ролей и постоянного обучения — так же, как в крикете для успеха нужны дисциплина и стратегия на протяжении всего пятидневного тест-матча.
Эволюция ИИ
Марк начал с «развенчания мифов о пройденном пути и перспективах», сравнив этапы развития искусственного интеллекта со стадиями крикетного матча.
Он сравнил ранние крупные языковые модели с новичками: «На старте у нас был ChatGPT — простые системы, которые мгновенно выдавали ответы, опираясь на огромные массивы данных. Но при этом они часто ошибались и “галлюцинировали”». Тонкая настройка моделей, по его словам, похожа на работу персонального тренера — она помогает «натренировать» нейросеть и повысить точность.
Со временем ИИ вышел на «профессиональный уровень»: системы научились рассуждать, проверять собственные выводы и выдавать более структурированные ответы. Однако за это приходится платить скоростью: «Выбор простой — вам важнее получить быстрый, но неидеальный ответ, или вы готовы подождать ради точного и продуманного результата?».
Чтобы не переобучать модели снова и снова, компании всё чаще используют технологию RAG (retrieval-augmented generation). Марк назвал её «полевым справочником» — постоянно доступной энциклопедией, которая помогает ИИ находить более точные ответы. При этом он отметил, что технология всё ещё развивается: данные собираются быстро, процессы выстраиваются оперативно, но над точностью ещё предстоит работать.
ИИ для бизнеса
Следующий уровень развития ИИ Марк метафорически назвал «капитанским». Именно здесь многие компании сталкиваются с трудностями. По его словам, главная ошибка — пытаться внедрить ИИ сразу и везде.
«Каждый сотрудник должен в той или иной форме использовать ИИ-инструменты. Когда люди научатся создавать агентные рабочие процессы, они начнут автоматизировать задачи самостоятельно», — отметил он.
Со временем такие ИИ-инструменты могут стать «полевыми игроками» внутри компании: повышать точность решений, работать с защищёнными серверами и приближаться к уровню человеческих ошибок.
Рои и синтетические данные
Говоря о будущем, Марк отметил, что в ближайшие годы всё чаще будут обсуждать «рои» ИИ — это группы автономных агентных систем, которые сами распределяют задачи, координируют работу и достигают поставленных целей. При этом он подчеркнул разницу между сложными в развертывании агентными решениями и более гибкими, масштабируемыми роями. «Недостаточно просто добавить ИИ к старым процессам. Нужно изначально проектировать системы с подходом AI first и создавать собственные инструменты».
Следующий этап — синтетические данные, когда ИИ начинает не только анализировать, но и творчески мыслить. В сочетании с многоуровневой проверкой (когда ответ одной модели перепроверяют другие) это может практически устранить ошибки и галлюцинации: «Если ответ одной системы проверяют вторая и третья, риск токсичных или ложных результатов резко снижается».
«Люди боятся ИИ, но пора выходить из зоны комфорта. Будущее — за персонализированными командами ИИ. Давайте думать не только об отдельных агентах, а о создании целых роёв», — подытожил Марк.
На фоне грядущих изменений — роста роли роёв, синтетических данных и подхода AI first — его выступление стало чётким напоминанием: новое поколение интеллектуальных систем будет строиться на основе стратегии, подготовки и смелых организационных решений. Следите за нашими материалами с саммита SiGMA Южная Азия 2025, чтобы узнать больше о практических кейсах, стратегиях и взглядах лидеров, формирующих будущее корпоративного ИИ.
