JPMorgan Chase досягла дивовижних показників добровільного впровадження своїх внутрішніх інструментів штучного інтелекту: понад 60% співробітників зараз активно використовують платформу. Цей успіх був досягнутий не завдяки директивам, а завдяки органічному зростанню, керованому інноваціями співробітників. Ключ до успіху? Надайте пріоритет бездоганній інтеграції з існуючими бізнес-системами, а не лише з самими моделями AI.
Неочікуваний ріст вірусу
Лише через два з половиною роки після запуску свого пакету LLM JPMorgan виявив, що 250 000 співробітників використовують внутрішню платформу. Це швидке впровадження навіть здивувало керівництво компанії, але воно підкреслює ключову тенденцію: коли інструменти штучного інтелекту забезпечують справжню цінність, співробітники охоче їх приймають. Головний аналітик компанії Дерек Волдрон зазначив, що співробітники не просто використовують ШІ; вони активно створювали, налаштовували та ділилися власними помічниками ШІ, адаптованими до конкретних ролей.
Цей низовий імпульс створив «колесо інновацій», де перші користувачі продемонстрували приклади практичного використання, стимулюючи ширше впровадження. JPMorgan зрозумів, що самі моделі з часом стануть товарами, тому зосередився на тому, щоб зробити підключення основною перевагою.
Підключення як основна стратегія
Стратегія JPMorgan виділяється тим, що вона розглядає ШІ як основну інфраструктуру, а не просто новинку. Компанія інвестувала значні кошти в свою технологію генерації збагаченої екстракції (RAG), яка зараз є четвертим поколінням, а також у мультимодальну інтеграцію. Набір AI не ізольований; він глибоко вбудований в існуючі системи компанії.
Співробітники можуть безпосередньо отримувати доступ і взаємодіяти з даними з CRM, HR, торгових, фінансових систем і систем ризиків. Компанія постійно додає нові підключення, роблячи інструменти штучного інтелекту незамінною частиною щоденних робочих процесів. За словами Уолдрона, справжня цінність полягає в доступі — без значущих зв’язків із критично важливими даними та інструментами навіть передовий ШІ залишається недостатньо використаним.
Сила багаторазових блоків
JPMorgan наголошує на підході «одна платформа, багато місій». Усвідомлюючи, що кожна роль унікальна, компанія надає багаторазові блоки (RAG, інтелектуальний аналіз документів, запити структурованих даних), які співробітники можуть поєднувати, щоб створювати інструменти штучного інтелекту, специфічні для їх ролі. Ця гнучка система дозволяє співробітникам налаштовувати штучний інтелект відповідно до своїх точних потреб, а не змушувати їх використовувати заздалегідь визначені рішення.
Подорож компанії через кілька поколінь RAG — від базового векторного пошуку до ієрархічних багатомодальних конвеєрів знань — демонструє прагнення до постійного вдосконалення. Уолдрон навіть пропонує спочатку запитати помічника ШІ, перш ніж підходити до колеги.
Зрештою, успіх JPMorgan підкреслює важливий урок: Справжній потенціал штучного інтелекту полягає не лише в потужних моделях, а й у безперебійному повсюдному з’єднанні, яке відкриває реальну цінність. Якщо ШІ не зможе підключитися до систем, де насправді відбувається робота, він залишиться не більш ніж складною, дорогою іграшкою.
