Репортаж от Wedoany，Starbucks ежегодно тратит около 400 миллионов долларов на программное обеспечение (по текущему курсу это примерно 2,2 миллиарда реалов). Сеть кофеен разрабатывает собственные альтернативы на основе ИИ, чтобы заменить систему Microsoft, используемую для мониторинга запасов, и платформу IBM, отвечающую за техническое обслуживание. Если тестирование пройдет успешно, некоторые новые инструменты ИИ могут быть развернуты к концу следующего года.
После появления этой новости акции IBM упали примерно на 3% на предторговой сессии, ServiceNow — на 3,5%, а Salesforce — на 4%. Эти компании не потеряли ни одного контракта в то утро, но рынок посчитал, что они утратили часть нарратива, который поддерживал оценку компаний-разработчиков корпоративного ПО в последние два десятилетия. Акции Microsoft практически не изменились, поскольку она предоставляет как приложение для управления запасами, которое Starbucks заменяет, так и облачную инфраструктуру Azure и ИИ-инфраструктуру, необходимые Starbucks для создания новых решений. Инструмент Green Dot Assist, используемый бариста Starbucks, уже работает на базе Azure OpenAI.
IBM, ServiceNow и Salesforce находятся на уровне приложений, и Starbucks доказала, что кофейная компания может воссоздать этот уровень внутри компании. Рынок распродал риски, и поставщики, специализирующиеся на одном приложении, подвержены наибольшему риску. Примечательно, что ServiceNow и Salesforce даже не были названы напрямую.
На протяжении многих лет компании полагались на поставщиков, потому что разработка ПО с нуля была медленной и дорогой, а замена систем, управляющих тысячами магазинов, сопряжена с высоким риском. Поэтому компании покупали платформы, которые удовлетворяли примерно 70% их реальных потребностей, а затем нанимали консалтинговые фирмы для адаптации оставшихся 30%. Разработка с помощью ИИ изменила это уравнение. Ананд Варадараджан, технический директор Starbucks, заявил, что компания пересматривает все контракты и услуги в рамках программы сокращения расходов на 2 миллиарда долларов, возглавляемой генеральным директором Брайаном Никколом.
Логика проста: если инженерам уже приходится значительно дорабатывать продукты поставщиков, чтобы сделать их действительно полезными, а ИИ позволяет им разрабатывать индивидуальные инструменты за меньшее время, зачем продолжать платить лицензионные отчисления? Эта тенденция рассматривается как переоценка дилеммы «разработка внутри компании или покупка готового решения» в технологических бюджетах компаний из списка Fortune 500.
Мати Гринспен, основатель и генеральный директор Quantum Economics, заявил, что компании осознают, что ИИ — это не просто функция, а основная нервная система их операций. Он отметил, что этот шаг представляет собой стратегический сдвиг: компании требуют большего контроля и кастомизации своего ИИ, возвращая ключевые технологии внутрь компании для обеспечения уникального конкурентного преимущества. Примечательно, что эта оценка была сгенерирована ИИ-финансовым ассистентом Korra AI от Quantum Economics.
Starbucks не полностью отказывается от Microsoft и IBM; она по-прежнему использует стороннее ПО, включая облачную и ИИ-инфраструктуру Microsoft. Ранее в этом году компания прекратила использование системы подсчета запасов на основе ИИ, поскольку она начала давать неточные результаты, что привело к возврату к ручному подсчету в магазинах. Этот сбой делает текущие инициативы более убедительными: благодаря этому опыту Starbucks осознала так называемую «пустоту ИИ» — наложение слоя ИИ на проблемные процессы не исправляет их, а лишь усугубляет проблемы.
Новая стратегия отдает приоритет рабочим процессам: сначала исправить то, как на самом деле работают управление запасами и техническое обслуживание, затем разработать системы вокруг исправленных процессов, и только потом использовать ИИ для ускорения разработки. Аарон Леви, генеральный директор Box, резюмировал в LinkedIn, что лучшие варианты использования ИИ обычно те, которые коренным образом меняют способы работы, а не просто заменяют существующие процессы и выполняют их более эффективно.
Ожидается, что поставщики отреагируют в областях, которые труднее всего воспроизвести, включая глубину интеграции, управление, безопасность и накопленные отраслевые знания. Больше компаний могут последовать примеру Starbucks, занимаясь внутренней разработкой для своих самых дорогих и непопулярных систем. Вокруг этого сдвига также возникнет новая экономика услуг, требующая специалистов для картирования процессов, интеграции данных и проектирования систем. Суждение, контекст и управление изменениями остаются тем, что программируемые ассистенты не могут предоставить.
Когда ИИ-агенты подключаются к интегрированным системам и имеют достаточно исторических и личных данных, они перестанут ждать инструкций и начнут автоматически выполнять повторяющиеся задачи и прогнозировать потребности. Суть этой тенденции заключается в контроле над данными, которые используют эти агенты. Опыт Starbucks показывает, что ИИ позволяет компаниям снова напрямую контролировать свои операции, но только при условии, что они готовы сначала проделать работу по реорганизации процессов. Урок из Сиэтла заключается не в том, что ИИ делает написание ПО дешевым, а в том, что ИИ позволяет компаниям, после того как они готовы выполнить менее привлекательную работу по реорганизации процессов, снова получить прямой контроль над своими операциями.
