Чтобы воспользоваться совместным потенциалом генеративного ИИ (GenAI) и облака, необходимы инвестиции, целеустремленность и скорость, пишут на портале InformationWeek партнеры McKinsey Джеймс Каплан и Марк Гу.

К 2030 г. облачные технологии могут приносить около 3 трлн. долл. прибыли (EBITDA). Почти во всех отраслях можно добиться увеличения ценности на 20-30% за счет снижения затрат, повышения производительности и новых бизнес-моделей. Но превратить этот потенциал в итоговые показатели будет непросто.

На помощь придет GenAI. Мы считаем, что GenAI может стать переломным моментом для облачных платформ как за счет создания высокоэффективных сценариев использования, так и за счет сокращения времени и затрат на доработку приложений для работы в облаке.

Когда McKinsey беседовала с руководителями более чем 80 крупных предприятий, лишь около 10% из них заявили, что полностью ощутили преимущества облачных вычислений, а половина призналась, что перенесла в облако лишь несколько приложений. Крупные компании, как правило, используют лишь 15-20% своих приложений в облаке, хотя две трети из них заявили, что хотят, чтобы к 2030 г. 80% их систем были в облаке. («Нативные цифровые» компании, как правило, работают лучше; всего восемь из них обеспечили почти треть всей EBITDA, полученной за последнее десятилетие).

Одна из причин несоответствия между стремлениями и реальностью заключается в том, что многие компании предпочитают постепенные изменения, распределяя инвестиции за счет использования существующих средств и ограничивая увеличение ИТ-бюджета. Однако эффективная облачная стратегия подразумевает не просто замену серверов, но и изменение, а иногда и переосмысление методов разработки и управления технологиями. Также необходимы различные архитектуры приложений и инфраструктурные сервисы. Наконец, компаниям может потребоваться провести операционные и организационные изменения.

Все это выливается во временные и денежные затраты: сотни миллионов долларов для средних корпоративных технологических организаций и миллиарды — для крупных. По сути, многие компании не уверены, что могут позволить себе облако или что отдача от инвестиций будет достаточной, поэтому они медлят.

Риск — или, скорее, реальность — заключается в том, что такой подход означает, что все преимущества облачных технологий не используются. Но ситуация может измениться. По мнению руководителей технологических и облачных программ, с которыми общалась McKinsey, GenAI может задать высокий темп, повысив производительность разработчиков и сократив расходы на миграцию и модернизацию. При этом он может ускорить возврат инвестиций, а значит, и внедрение облачных технологий.

Здесь есть два аспекта. Первый — использование облака для поддержки GenAI-инициатив. Для масштабирования GenAI с его огромными потребностями в вычислениях, хранении и сетях нужны корпоративные облачные платформы; разрозненные пилотные проекты и инициативы, осуществляемые отдельными командами разработчиков, не справятся с этой задачей. Таким образом, создание сквозных рабочих процессов с поддержкой GenAI может стимулировать компании к ускоренной миграции в облако.

Второй аспект — обратный: использование GenAI для поддержки облачных инициатив. Например, переделка приложения для эффективной работы в облаке стоит дорого и требует инвестиций, эквивалентных нескольким годам поддержки и обслуживания. GenAI может дополнить усилия человека на протяжении всего процесса. Например, на этапе обнаружения и оценки он может разобрать миллионы строк устаревшего кода и перевести их на понятный язык, чтобы эксперты могли разобраться, какие блоки кода управляют какими функциями. На этапе планирования инструменты GenAI помогут определить, какие блоки кода следует модернизировать и какие новые возможности необходимо добавить, и расставить приоритеты. Наконец, на этапе преобразования GenAI может перевести устаревший код при генерации нового кода и создании тестовых сценариев контроля качества. Первые попытки применить GenAI для решения этих задач позволили сократить время и инвестиции примерно на 40%, хотя предстоит еще много работы, чтобы понять, как это сделать для разных приложений.

Проще говоря, облако нуждается в GenAI, а GenAI — в облаке. Из этого следует, что для использования их совокупного потенциала необходимы инвестиции в обе технологии, а не «или-или».

Например, хорошо известно, что облачные технологии помогают сократить расходы на ИТ, но гораздо большую ценность — до 2,5 трлн. долл. — представляют собой инновационные технологии. Для этого крайне важно создать прочную облачную основу, которая обеспечит готовые к использованию, настраиваемые решения, соединяющие бэкэнд, данные и облачную инфраструктуру. Эти усилия, скорее всего, увенчаются успехом в рамках гибкой операционной модели, то есть модели, сочетающей стабильные элементы, которые развиваются медленно, и динамичные возможности, которые быстро адаптируются. В этом смысле облако гораздо больше похоже на разработку ПО, где и зародилась идея agile, чем на традиционное администрирование ИТ-систем. И гибкая операционная модель также лучше всего подходит для GenAI.

Облачные платформы могут принести огромную пользу в любой отрасли. GenAI может значительно снизить стоимость внедрения облачных технологий, а также открыть новые сценарии использования в бизнесе и технологиях. Но какими бы привлекательными ни были конечные преимущества, эти возможности не появятся сами собой. Компаниям придется действовать целенаправленно и быстро. Те, кто этого не сделают, могут оказаться в невыгодном положении, особенно с появлением новых технологий.