Компании сталкиваются с трудностями при внедрении подходящих инструментов ИИ, так как технологии развиваются значительно быстрее, чем их длительные циклы продаж.
Корпоративная карточная компания Brex не стала исключением. Стартап столкнулся с той же проблемой, что и крупные предприятия. В результате компания полностью изменила подход к закупкам ПО, чтобы не отстать от прогресса.
Как рассказал TechCrunch технический директор Brex Джеймс Реджио на конференции HumanX AI в марте, изначально компания пыталась оценивать новые инструменты через стандартную процедуру закупок. Однако быстро выяснилось, что их привычный процесс тестирования, занимающий месяцы, перестал работать.
«В первый год после появления ChatGPT, когда начали массово появляться новые решения, сама процедура согласования закупок стала настолько долгой, что команды, запрашивающие инструменты, теряли к ним интерес ещё до завершения внутренних проверок», — отметил Реджио.
Тогда Brex решила радикально пересмотреть свой подход.
По словам Реджио, компания разработала новую систему соглашений об обработке данных и юридических проверок для внедрения ИИ-инструментов. Это позволило ускорить оценку решений и быстрее передавать их тестировщикам.
Для определения наиболее ценных инструментов Brex использует «суперчеловеческий тест на соответствие продукта рынку» (superhuman product-market-fit test). Такой подход, как пояснил Реджио, даёт сотрудникам больше полномочий в выборе инструментов на основе их практической пользы.
«Мы детально анализируем опыт тех, кто получает максимальную отдачу от инструмента, чтобы понять, насколько он уникален. За два года в этой новой эре, где внутри компании используется около 1000 ИИ-решений, мы отменили или не продлили контракты на 5–10 крупных внедрений», — сказал он.
Инженеры Brex получают ежемесячный бюджет в $50 на лицензирование любого ПО из одобренного списка.
«Делегируя право выбора тем, кто будет использовать эти инструменты, мы позволяем оптимизировать рабочие процессы. Интересно, что мы не наблюдаем массового перехода на один продукт — например, Cursor. Это подтверждает, что стратегия тестирования множества решений работает», — добавил Реджио.
Такой подход также помогает компании определять, какие инструменты требуют масштабирования лицензий, основываясь на реальной статистике использования.
По мнению Реджио, лучший способ для бизнеса адаптироваться к текущему этапу развития ИИ — «принять хаотичность процесса». Он подчеркивает, что выбор технологий неизбежно будет сопряжён с ошибками, и это нормально.
«Ключевое — осознавать, что с первого раза не всегда получится принять верное решение. Ошибкой было бы потратить 6–9 месяцев на чрезмерно детальную оценку, ведь через девять месяцев мир изменится», — заключил он.