Нандан Нилекани: ИИ запускает крупнейшую перестройку IT-услуг за десятилетия

Сооснователь Infosys Нандан Нилекани в интервью Bloomberg на NEF в Нью-Дели заявил, что ИИ запускает самую масштабную трансформацию индустрии IT-услуг за последние десятилетия. По его словам, это открывает новые возможности и для клиентов, и для самой Infosys. Он обсудил внедрение ИИ в бизнесе, проблему унаследованных систем и стратегию компании, которая не привязана к одной модели. Публичная часть разговора не содержит финансовых цифр, но задаёт тон: индийский аутсорсинг пытается превратить ИИ из угрозы в продукт. • ИИ называют крупнейшим сдвигом в IT-услугах за десятилетия • Узкое место внедрения — унаследованные системы клиентов • Infosys работает с разными моделями, а не с одним вендором

AI-обработка оригинала Bloomberg Tech; редакция Hamidun News
Нандан Нилекани: ИИ запускает крупнейшую перестройку IT-услуг за десятилетия
Источник: Bloomberg Tech. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникBloomberg Tech ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1ИИ называют крупнейшим сдвигом в IT-услугах за десятилетия
Ключевой факт #2Узкое место внедрения — унаследованные системы клиентов
Ключевой факт #3Infosys работает с разными моделями, а не с одним вендором

Сооснователь Infosys Нандан Нилекани заявил Bloomberg, что ИИ запускает самую масштабную трансформацию в индустрии IT-услуг за последние десятилетия. Компания, основанная в 1981 году, по его оценке, получает от этого новые возможности, а не только риски. Разговор с Шери Ан прошёл на NEF в Нью-Дели. Нилекани говорил о внедрении ИИ в корпорациях, об унаследованных системах и о модельно-независимом подходе Infosys.

В опубликованном анонсе нет выручки, прогнозов и названий контрактов. Остаётся позиция человека, который строил индийский аутсорсинг с нуля, и логика этой позиции.

Почему удар приходится именно на IT-услуги

Классическая модель индийских IT-гигантов держится на больших командах инженеров. Они пишут, тестируют и поддерживают код для заказчиков по всему миру. Генеративные модели заметно меняют именно эти задачи: генерацию кода, написание тестов, документацию, первую линию поддержки. Поэтому слова «крупнейшая трансформация за десятилетия» относятся не к абстрактной отрасли, а к бизнес-модели самого Нилекани.

Он выбирает рамку возможности. Если рутинную работу делают модели, интегратор может продавать результат, а не человеко-часы. Вопрос в том, как быстро клиенты согласятся платить за результат и кто заберёт сэкономленную маржу.

Легаси как главный барьер и главный заказ

Нилекани отдельно обсуждал унаследованные системы. Это точное попадание в проблему. Банки, страховщики, ритейлеры и госструктуры годами живут на старых платформах с разрозненными данными. Лучшая модель на рынке ничего не даст, если её нельзя безопасно подключить к этим данным и процессам.

Здесь у интегратора есть преимущество. Он знает запутанную инфраструктуру клиента, у него есть люди для миграции и доверие заказчика. Лаборатории вроде OpenAI или Anthropic продают модели и API, а вот перепахивать десятилетний технический долг клиента им некогда.

Ставка на модельную независимость

Infosys, по словам Нилекани, придерживается model-agnostic подхода. Компания не привязывается к одному поставщику, а подбирает модель под задачу, бюджет и требования к данным клиента. Логика прагматичная. Модели быстро дешевеют и меняют друг друга в рейтингах каждые несколько месяцев. Привязка к одному вендору рискованна и для интегратора, и для заказчика. Ценность смещается в слой интеграции, оркестрации и контроля качества.

У такой стратегии есть слабое место. Облачные платформы и сами лаборатории всё активнее идут к корпоративным клиентам напрямую, с агентами и готовыми решениями. Нейтральность выгодна, пока клиенту нужен независимый советник, а не одна платформа «под ключ».

Ключевые тезисы интервью:

  • ИИ называют крупнейшей трансформацией IT-услуг за десятилетия.
  • Для Infosys это источник новых возможностей, а не только давления на выручку.
  • Внедрение упирается в унаследованные системы клиентов.
  • Компания работает с разными моделями и не привязана к одному поставщику.
  • Площадка: NEF, Нью-Дели; интервью взяла Шери Ан (Bloomberg).

На что смотреть заказчикам и инвесторам

Пока заявления остаются позиционированием. Проверять их стоит по конкретным признакам. Первый: доля проектов, где оплата привязана к результату, а не к часам. Второй: темпы роста выручки на фоне автоматизации кода, то есть компенсируют ли новые заказы потерянную рутину. Третий: как компания считает безопасность данных при работе с разными моделями.

Если вы заказчик, спрашивайте у подрядчика не «какую модель используете», а как он будет менять модель без переписывания интеграций. Если инвестор, следите за квартальными комментариями менеджмента о ценообразовании и численности персонала. Именно там видно, оправдывается ли оптимизм Нилекани.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: почему удар приходится именно на IT-услуги?

Классическая модель индийских IT-гигантов держится на больших командах инженеров. Они пишут, тестируют и поддерживают код для заказчиков по всему миру. Генеративные модели заметно меняют именно эти задачи: генерацию кода, написание тестов, документацию, первую линию поддержки. Поэтому слова «крупнейшая трансформация за десятилетия» относятся не к абстрактной отрасли, а к бизнес-модели самого Нилекани. Он выбирает рамку возможности. Если рутинную работу делают модели, интегратор может продавать результат, а не человеко-часы. Вопрос в том, как быстро клиенты согласятся платит

Что известно по теме: легаси как главный барьер и главный заказ?

Нилекани отдельно обсуждал унаследованные системы. Это точное попадание в проблему. Банки, страховщики, ритейлеры и госструктуры годами живут на старых платформах с разрозненными данными. Лучшая модель на рынке ничего не даст, если её нельзя безопасно подключить к этим данным и процессам. Здесь у интегратора есть преимущество. Он знает запутанную инфраструктуру клиента, у него есть люди для миграции и доверие заказчика. Лаборатории вроде OpenAI или Anthropic продают модели и API, а вот перепахивать десятилетний технический долг клиента им некогда.

Что известно по теме: ставка на модельную независимость?

Infosys, по словам Нилекани, придерживается model-agnostic подхода. Компания не привязывается к одному поставщику, а подбирает модель под задачу, бюджет и требования к данным клиента. Логика прагматичная. Модели быстро дешевеют и меняют друг друга в рейтингах каждые несколько месяцев. Привязка к одному вендору рискованна и для интегратора, и для заказчика. Ценность смещается в слой интеграции, оркестрации и контроля качества. У такой стратегии есть слабое место. Облачные платформы и сами лаборатории всё активнее идут к корпоративным клиентам напрямую, с агентами и готовыми

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ AI для бизнеса и команд

Внедрение ИИ, корпоративные воркшопы и AI-консалтинг

Экспертиза Жемала Хамидуна (hamidun.com) (CPO AlpinaGPT): аудит процессов, разработка AI-стратегии, кастомные RAG/агентные системы и обучение продуктовых команд.

Обсудить внедрение ИИ →Платформа NomadNet AI
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…