Однажды один из руководителей крупного производства спросил меня: «Как вы думаете, стоит ли нам разрабатывать собственную AI-модель или лучше использовать готовые решения?» Казалось бы, простой вопрос, но за ним скрывается ключевая дилемма цифровизации: создавать, настраивать или просто использовать?
Разберёмся, какие стратегии существуют, от чего они зависят и как выбрать правильный подход.
Три роли в AI-инновациях: Maker, Shaper, Taker
🛠 Maker (Создатель) – тот, кто разрабатывает технологию с нуля. Это компании, которые создают собственные языковые модели, алгоритмы машинного обучения и строят фундаментальную AI-инфраструктуру.
⚙ Shaper (Настройщик) – берет готовые технологии и адаптирует их под свои задачи. Например, он может взять нейросеть типа GPT, дообучить её на своих данных и интегрировать в бизнес-процессы.
🎛 Taker (Пользователь) – просто использует существующие AI-решения, такие как ChatGPT, Midjourney или специализированные SaaS-сервисы.
Как выбрать правильную роль?
Maker: создавать с нуля – дорого и сложно
Быть Maker’ом логично, если ваш бизнес:
✔ Работает в области AI или data science
✔ Требует максимального контроля над технологией
✔ Обладает ресурсами на R&D (исследования и разработки)
Но есть нюанс: инвестиции здесь огромны. Например, модель BloombergGPT требует $20 млн в год только на поддержание. Для большинства компаний это неподъёмные суммы.
🔍 Пример: Amazon и Google разрабатывают собственные AI-модели, но даже они используют решения сторонних разработчиков, если это выгоднее.
Shaper: адаптируем готовые технологии
Настройка – компромиссный вариант. Вы берёте существующий AI-инструмент и дорабатываете его под свои нужды.
🚀 Подходит, если:
✔ AI – важная часть продукта, но не его основа
✔ Нужно учитывать специфику отрасли
✔ Важно снизить затраты по сравнению с full-scale разработкой
🔍 Пример: Финансовый стартап берет GPT-4, обучает его на транзакционных данных и делает чат-бота для анализа финансового здоровья клиента.
Taker: просто используем лучшие решения рынка
Когда AI – это просто инструмент, лучше не изобретать велосипед. Подписка на SaaS или использование API даёт быстрые результаты с минимальными затратами.
📌 Идеально, если:
✔ AI – вспомогательный инструмент
✔ Скорость важнее уникальности
✔ Бюджет ограничен
🔍 Пример: Магазин одежды использует AI-чат-бота для поддержки клиентов и персонализации предложений, покупая доступ к OpenAI API.
Баланс CAPEX и OPEX
Вопрос не только в стратегии, но и в финансах.
💰 CAPEX (капитальные затраты) – вложения в собственную AI-разработку, инфраструктуру, доработку моделей. Они дают контроль, но требуют больших инвестиций.
💵 OPEX (операционные затраты) – подписки, API, лицензии. Позволяют быстро использовать AI без капитальных вложений.
🎯 Идеальный баланс:
✅ CAPEX – для ключевых AI-функций, дающих конкурентное преимущество
✅ OPEX – для базовой автоматизации, где важна скорость внедрения
Выбор зависит от амбиций, бюджета и стратегических целей. Главное – не пытаться быть Maker’ом, если можно закрыть задачу с помощью SaaS или API.
А какой путь выберете вы? 🤔
Комментарии