„Palantir“ pajamos išaugo 96 %: DI užsakymų bumas jau persikelia į komercinį verslą

JAV programinės įrangos bendrovė „Palantir“ lapkričio 2 d. pristatė itin sparčiai augusius trečiojo ketvirčio rezultatus. Pajamos pasiekė 2,313 mlrd. JAV dolerių – 96 proc. daugiau nei prieš metus. Ypač išsiskyrė JAV komercinių klientų segmentas: jo pajamos padidėjo 148 proc. iki 984 mln. dolerių ir pirmą kartą viršijo JAV valdžios institucijų segmento pajamas. Bendrovė augimą sieja su DI sprendimų paklausa. Tačiau šie skaičiai dar neatsako į klausimą, kiek kiekvienas klientas realiai sutaupo ir ar akcijų kaina atspindi būsimas pajamas.

Ką rodo oficiali ataskaita?

„Palantir“ paskelbė, kad JAV valdžios sektoriaus pajamos tuo pačiu laikotarpiu siekė 953 mln. dolerių, o visos JAV rinkos pajamos – 1,937 mlrd. dolerių. Skaičiai leidžia matyti pasikeitusią įmonės pajamų struktūrą: augimą skatina ne tik tradiciniai dideli valstybės užsakymai, bet ir įmonių projektai. Bendrovė nurodė sudariusi šimtus didelės vertės sandorių, tačiau sutarties pasirašymo momentas ir faktiškas pajamų pripažinimas nėra tas pats. Vertinant ateities rezultatus reikia atsižvelgti į projektų įgyvendinimą, klientų išlaikymą ir naujų užsakymų kokybę.

Kodėl įmonės perka duomenų ir DI sistemas?

Didelės organizacijos dažnai turi duomenų iš skirtingų sistemų: pardavimų, sandėlio, gamybos, finansų ir klientų aptarnavimo. Vienas didžiausių iššūkių – ne duomenų trūkumas, o jų nesuderinamumas. Kai programinė įranga sujungia šią informaciją, vadovams lengviau matyti neatitikimus ir priimti sprendimus. DI gali padėti automatizuoti dalį analizės, tačiau be gerų duomenų ir aiškių darbo procesų jis nebūtinai duoda naudą. Svarbi ne vien modelio kokybė, bet ir jo integracija į realią verslo aplinką, darbuotojų mokymas bei saugumo kontrolės.

Ką iš to gali pritaikyti mažesnis verslas?

Mažai įmonei nereikia iš karto įsigyti didelės analitikos platformos. Ji gali pradėti nuo siauro, išmatuojamo klausimo: kodėl didėja grąžinimų skaičius, kurių prekių trūksta arba kiek laiko darbuotojai skiria rankinėms ataskaitoms. Jei kiekvieną savaitę penki žmonės po dvi valandas rengia informaciją, tai sudaro 10 valandų darbo. Automatizavimas teoriškai gali sumažinti šią dalį, tačiau reikia įvertinti įgyvendinimo kainą ir klaidų tikrinimą. Tokiu būdu DI projektas tampa valdomu eksperimentu su konkrečiu tikslu, o ne abstrakčia technologijų mada.

Ar 96 % augimas reiškia, kad akcija pigi?

Ne. Akcijos vertė priklauso nuo jau įkainotų lūkesčių, būsimų pinigų srautų ir rizikos. Net sparčiai didėjant pajamoms investuotojai gali nusivilti, jeigu tikėjosi dar didesnio augimo ar bendrovės vertinimas tampa labai aukštas. Analizuojant svarbu lyginti akcijos kainos ir pajamų santykį su potencialia pelno marža, klientų koncentracija bei konkurencija. Tinkamas klausimas nėra tik „kiek bendrovė paaugo?“, bet ir „kiek už tą augimą tenka sumokėti investuotojui?“. Vieno ketvirčio rezultatai nėra pakankamas pagrindas individualiai investavimo rekomendacijai.

Kaip tikrinti, ar DI projektas iš tiesų atsipirko?

Dar prieš diegiant sistemą reikėtų užfiksuoti esamą procesą: kiek trunka užduotis, kokia klaidų dalis, kiek išleidžiama darbo valandoms ir kokia paslaugos kokybė. Po bandomojo laikotarpio naują procesą galima palyginti su tuo pačiu laikotarpiu be DI. Pavyzdžiui, jei klientų užklausų klasifikavimas užtrukdavo keturias valandas per dieną, o dabar užtrunka dvi, reikia įvertinti, ar sumažėjusi darbo trukmė tikrai virto ekonomine nauda. Kartais sutaupytas laikas panaudojamas kitoms užduotims, todėl tiesioginis išlaidų sumažėjimas nėra akivaizdus. Svarbus ir sistemos klaidų tikrinimas.

Kokia rizika kyla dalijantis įmonės duomenimis?

Norint įdiegti pažangią analitiką tenka sujungti įvairius duomenų šaltinius, tarp jų kartais būna konfidencialių klientų ar darbuotojų duomenų. Todėl prieš pasirašant sutartį su DI tiekėju reikia aiškiai žinoti, kur duomenys saugomi, kas turi prieigą, ar jie naudojami modeliams mokyti ir kaip galima juos ištrinti ar perkelti. Naudinga atlikti prieigos teisių auditą bei įsitikinti, kad automatizuotos rekomendacijos nevirsta nekontroliuojamais sprendimais. Geras DI projektas turi būti ne tik greitas, bet ir paaiškinamas, patikrinamas bei atitinkantis įmonės atsakomybės taisykles.

Kokios kliūtys laukia tolesnės plėtros?

Organizacijų DI projektai susiduria su integracijos, duomenų valdymo ir reguliavimo iššūkiais. Jei sistema veikia tik demonstracijoje, bet jos išvados neįtraukiamos į kasdienius sprendimus, finansinė nauda gali būti maža. Dideli klientai taip pat reikalauja patikimo paslaugų lygio, saugumo ir ilgalaikio tiekėjo stabilumo. Kiti tiekėjai kuria konkuruojančias platformas, todėl šiandien turimas pranašumas nebūtinai išliks. Verslininkams verta stebėti, ar pažadami rezultatai patvirtinami realiais projektais, o investuotojams – ar nauji užsakymai virsta tvariomis pajamomis.

Ką tai reiškia skaitytojui?

„Palantir“ rezultatai patvirtina augančią komercinių DI sprendimų paklausą. Tačiau verslui svarbiausias išmatuojamas produktyvumas, o investuotojui – atotrūkis tarp verslo augimo ir už jį mokamos akcijos kainos.

Šaltiniai: JAV vertybinių popierių ir biržų komisija (SEC); Palantir.