Ананд Махандра, председатель Tech Mahindra, заявил, что искусственный интеллект (ИИ) не уничтожит сферу ИТ-услуг, а, напротив, сделает ее более значимой. Выступая перед акционерами на 39-м ежегодном общем собрании (AGM) Tech Mahindra, он развеял опасения относительно того, что рост ИИ приведет к упадку ИТ-услуг в Индии.
Махандра подчеркнул, что хотя роль ИТ-услуг изменится, она не уменьшится. Он отметил, что за четыре десятилетия Tech Mahindra успешно адаптировалась к новым технологическим циклам, ожиданиям клиентов и глобальным реалиям. По его мнению, предстоящий этап может стать самым важным, поскольку ИИ бросит вызов старым моделям, но одновременно откроет одну из крупнейших возможностей для отрасли — помощь предприятиям и государствам в преобразовании информации в надежное воздействие.
Он сравнил ИИ со смартфонами, объяснив, что смартфоны незаменимы благодаря приложениям и связности. Аналогично, в эпоху ИИ компании вроде Tech Mahindra предоставляют необходимый «вспомогательный слой», превращая мощную технологию в интеллектуального партнера бизнеса, который приносит реальную пользу. Махандра также акцентировал внимание на сложности внедрения ИИ в корпоративную среду. Он добавил, что истинное отличие предприятия определяется его собственным «альфа» — то есть данными, рабочими процессами, суждением и отраслевыми знаниями. Задача Tech Mahindra, по его словам, состоит в том, чтобы помочь сохранить этот «альфа» посредством платформ, решений и рабочих процессов, которые окружают модель ИИ.
Махандра упомянул недавние успехи компании, которая демонстрирует расширение маржи, несмотря на нестабильность рынка, при руководстве генерального директора (CEO) и управляющего директора (MD) Мохита Джоши. Он сообщил, что сделки компании превышают миллиард долларов в последовательных кварталах. Председатель отметил, что клиентам понадобятся партнеры, понимающие, что трансформация с помощью ИИ — это не просто технологический проект, а изменение бизнес-процессов, талантов и операционной модели. Его видение заключается в том, что будущие предприятия будут сочетать человеческое суждение, усиленное возможностями ИИ, а не состоять исключительно из людей или ИИ. Для реализации этой концепции компания запустила Проект Helix, в рамках которого «Vector Squads» объединяют человеческую экспертизу с агентами ИИ, подобно двум нитям ДНК, интегрируя отраслевые знания, инженерную глубину, управление и принципы ответственного ИИ в контексте каждого клиента.
Кроме того, Махандра призвал Индию не оставаться только потребителем чужих разработок в области интеллекта, а стать его создателем, формирователем и доверенным внедренцем. Он указал на уникальное преимущество Индии, которое он назвал «инновацией, движимой отрицанием». Он привел пример суперкомпьютера PARAM: когда в 1980-х годах Индии отказали в доступе к системам Cray, C-DAC за три года создала собственную машину за меньшую стоимость. В течение десяти лет Индия экспортировала суперкомпьютеры. Этот же инстинкт, по его мнению, должен быть применен к суверенному ИИ: речь идет не об изоляции или зависимости, а о создании собственной, доверенной и управляемой критически важных систем ИИ. В этом контексте, Махандра подчеркнул, что выбор Tech Mahindra в рамках Миссии Индии по ИИ является ответственностью, которую компания принимает очень серьезно.
Отправляя резюме и адаптируя документы для разных возможностей, кандидаты могут заметить, что получаемые ответы часто схожи. Исследование, проведенное Стэнфордским университетом, предполагает, что это сходство может быть не совпадением.
Исследователи проанализировали миллионы заявок и пришли к выводу, что различные компании могут использовать системы искусственного интеллекта, которые воспроизводят одни и те же критерии принятия и отбраковки. Исследование под названием «Алгоритмические монокультуры в найме» изучило около 4 миллионов заявок, поданных более чем 3,4 миллионами человек в 156 компаний из 11 секторов экономики.
Ключевым выявленным фактором было то, что все эти организации использовали алгоритмы, предоставленные одним и тем же поставщиком. Эта деталь позволила выявить явление, называемое «алгоритмической монокультурой», термин, заимствованный из сельского хозяйства, где обширные территории посвящены одному типу посевов. Когда многие компании принимают аналогичные инструменты, возрастает вероятность того, что они будут оценивать соискателей, по сути, по одной и той же логике, что относится как к успехам, так и к недостаткам, присущим моделям.
Другое важное открытие касается схожих профилей кандидатов. Согласно исследованию, люди с аналогичными характеристиками, как правило, получают последовательную оценку, даже претендуя на вакансии в разных корпорациях. Основные результаты показывают, что примерно 10% кандидатов, участвующих в четырех отборах, отклоняются во всех них. Кроме того, около 4% тех, кто подает заявки на десять вакансий, сталкиваются с десятью последовательными отказами.
Отказы происходят чаще, чем ожидалось при независимом принятии решений. Примечательно, что многие резюме отсеиваются еще до того, как их рассмотрит человек-рекрутер. Чтобы подтвердить, был ли это поведение случайным, исследователи сравнили данные с теоретической базой и предыдущими исследованиями о найме без алгоритмической централизации, показав, что последовательные отказы отражают общий паттерн между различными процессами отбора.
Согласно проведенным симуляциям, продолжение отправки резюме все еще выгодно. Исследование показывает, что увеличение объема заявок повышает шансы получить возможность, хотя эта выгода снижается, когда компании используют идентичные системы. В сценарии, где решения автономны, около десяти заявок будет достаточно для достижения высокой вероятности получения хотя бы одной положительной рекомендации. Однако, когда процессы опосредованы централизованными платформами, это число возрастает примерно до 25 заявок, чтобы гарантировать вероятность в 99,9%.
Авторы также предупреждают о концентрации рынка технологий, ориентированного на подбор персонала. Поскольку немногие поставщики обслуживают множество компаний, любые существующие предубеждения или ограничения могут быстро распространиться. Более того, низкая прозрачность этих платформ затрудняет проведение независимых исследований и усложняет понимание того, как такие инструменты влияют на доступ к работе, при этом для многих кандидатов весь этот процесс происходит без ведома того, что алгоритм провел первый анализ резюме.
IT-секретарь S Krishnan подчеркнул, что адаптация и подготовка навыков к эпохе искусственного интеллекта станут ключевым фактором для реализации стремления Индии использовать свой талант в области STEM и превратиться в мировой центр решений на основе искусственного интеллекта.
Выступая на саммите CII GCC Business Summit, Krishnan отметил, что внедрение ИИ в корпоративном секторе отстает во всем мире, и это создает возможность для Глобальных центров компетенций (GCC) в Индии сыграть решающую роль. Он добавил, что ИИ открывает путь к переходу от рутинных задач, поскольку автоматизация возьмет на себя низкоуровневые функции, позволяя людям сосредоточиться на задачах более высокой ценности.
По словам Krishnan, подход правительства к ИИ был «чрезвычайно позитивным» и изначально характеризовался «оптимистичным взглядом». Он считает, что Индия должна стремиться стать глобальным узлом для приложений и решений ИИ, используя свой человеческий капитал для стимулирования внедрения этой технологии в предприятиях.
Несмотря на ускорение глобальных инвестиций в инфраструктуру ИИ и базовые модели, внедрение этих технологий в компаниях остается ограниченным, что представляет собой важную возможность для GCC в Индии. Krishnan уточнил, что именно GCC должны выполнять функцию переноса и смещения более высокоуровневых функций в различных сегментах.
Секретарь также акцентировал внимание на том, что при развертывании приложений и решений ИИ потребуется человеческое взаимодействие, которое останется актуальным. Он подчеркнул важность пересмотра учебных программ как в образовательных учреждениях, так и в компаниях для подготовки рабочей силы к новой эре ИИ. В связи с этим правительство сотрудничает с отраслевыми объединениями для запуска целевых инициатив по повышению квалификации.
Krishnan отметил, что успех страны в использовании ИИ и ее сильных сторон в области STEM зависит от способности переориентировать навыки. Кроме того, он сообщил, что центральные органы власти и штаты внедрили ряд реформ — от ясности налогообложения до мер по трудовому кодексу и упрощению деловых норм — чтобы стимулировать создание GCC. Он добавил, что теперь настало время оценить, насколько эти изменения ускорили рост GCC и как опасения, связанные с ИИ, влияют на этот темп.
