Trajectory
Автор противопоставляет 2012 год и сегодняшний день: раньше важен был сам факт использования ПО, теперь — то, как именно его используют. Поскольку софт стал повсеместным (CRM у каждого продавца, IDE у каждого инженера), конкурентное преимущество смещается к «траекториям» — конкретным путям прохождения пользователя через инструменты. Такие траектории становятся основой для автоматизации, оптимизации workflow через анализ повторений и формируют новый ров: чем выше разрешение данных, тем сильнее vendor lock-in. Они также позволяют руководству реально понимать рабочие процессы и служат датасетом для fine-tuning и reinforcement learning специализированных моделей с более низкой стоимостью инференса. Это поднимает вопрос: будут ли предприятия договариваться о правах на свои данные о траекториях при покупке AI-софта, чтобы избежать lock-in — и от ответа зависит ценовая власть в индустрии ПО.
In 2012, we cared that we used software. Today we care how we use it.
В 2012 году нам было важно, что мы используем софт. Сегодня нам важно, как мы его используем.
The difference is trajectory.
Разница — в траектории.
In the last decade, adopting software was the priority. Moving from on-premise to the cloud or digitizing a manual workflow promised productivity gains. Adoption was the finish line.
В прошлом десятилетии приоритетом было внедрение ПО. Переход с on-premise в облако или оцифровка ручного процесса обещали рост производительности. Внедрение было финишной чертой.
Today software is ubiquitous. Every salesperson uses a CRM & every engineer uses an IDE. The edge no longer comes from having the tool but from the specific path & manner in which that tool is used to achieve an outcome : a trajectory through software.
Сегодня софт повсеместен. Каждый продавец пользуется CRM, каждый инженер — IDE. Преимущество больше не в обладании инструментом, а в конкретном пути и манере его использования для достижения результата — траектории сквозь софт.
A salesperson creates a lead, enriches the lead, adds in information about the prospect in a particular way. That’s one kind of trajectory. A Q&A session with AI is another trajectory : how do I conduct a research project with AI on post-quantum encryption? What are the leading algorithms? Which companies are implementing them? What’s the timeline for quantum computers to break current encryption? Who are the experts I should talk to?
Продавец создаёт лид, обогащает его, добавляет информацию о потенциальном клиенте определённым образом. Это одна траектория. Сессия вопросов и ответов с AI — другая траектория: как мне провести исследование с AI по постквантовому шифрованию? Какие ведущие алгоритмы существуют? Какие компании их внедряют? Когда квантовые компьютеры смогут взломать текущее шифрование? С какими экспертами стоит поговорить?
Tracking a user working through the day like a pinball ricocheting around a machine is tremendously strategic.
Отслеживать пользователя, который проходит через день, словно шарик пинбола, рикошетящий по автомату, — чрезвычайно стратегическая задача.
First, automation requires trajectories. To automate work, you must first understand the path of that work. In the past we hired consultants to map processes manually. Now AI agents can watch & record & understand these trajectories in real-time. AI learns by observing.
Во-первых, автоматизация требует траекторий. Чтобы автоматизировать работу, нужно сначала понять её путь. Раньше мы нанимали консультантов, чтобы вручную нарисовать карту процессов. Теперь AI-агенты могут наблюдать, фиксировать и понимать эти траектории в реальном времени. AI учится через наблюдение.
Second, optimization requires repetition. Trajectories provide the dataset for improvement. By analyzing thousands of passes through a workflow, AI identifies success patterns & failures & inefficiencies.
Во-вторых, оптимизация требует повторяемости. Траектории дают датасет для улучшений. Анализируя тысячи проходов через workflow, AI выявляет паттерны успеха, провалы и неэффективности.
Third, trajectories become the new moat. The higher the resolution of the data, the more differentiated the AI product becomes, which increases vendor lock-in.
В-третьих, траектории становятся новым рвом. Чем выше разрешение данных, тем более дифференцированным становится AI-продукт, что усиливает vendor lock-in.
Fourth, company leadership benefits from understanding employee trajectories. We think we work together in one way, typically with some aspirational ideas. It’s another to truly understand the workflows in the field.
В-четвёртых, руководство компании выигрывает от понимания траекторий сотрудников. Мы думаем, что работаем вместе одним способом — обычно с какими-то идеализированными представлениями. Совсем другое дело — по-настоящему понимать рабочие процессы на местах.
Fifth, trajectories are the basis for optimizing AI models through reinforcement learning or fine-tuning. Smaller specialized models trained on high-value paths replace massive generalists. Lower inference costs & higher accuracy lead to increased margins.
В-пятых, траектории — основа для оптимизации AI-моделей через reinforcement learning или fine-tuning. Меньшие специализированные модели, обученные на путях высокой ценности, заменяют громоздких универсалов. Более низкая стоимость инференса и более высокая точность ведут к росту маржи.
The strategic nature of trajectories raises the question of whether enterprises will negotiate the rights to their trajectory data when buying AI software, both to capture critical data & prevent lock-in. How those power dynamics play out will determine the pricing power for software broadly.
Стратегический характер траекторий поднимает вопрос: будут ли предприятия при покупке AI-софта договариваться о правах на свои данные о траекториях — и чтобы получить критически важные данные, и чтобы избежать lock-in. То, как разыграются эти расклады сил, определит ценовую власть для индустрии ПО в целом.
The companies that master these trajectories will define the future of work.
Компании, которые освоят эти траектории, определят будущее работы.