ИИ-платформа Slack меняет работу с корпоративными данными
Slack кардинально меняет подход к тому, как агенты искусственного интеллекта получают доступ к корпоративным данным и используют их. Компания запускает новые возможности платформы, которые позволяют разработчикам напрямую обращаться к массивам ценных диалоговых данных, циркулирующих в рабочих каналах. Этот шаг может определить, какая из платформ — Slack или Microsoft Teams — станет доминирующей средой для работы с использованием ИИ.
В среду компания объявила, что ее новый API поиска в реальном времени и сервер протокола контекста модели (Model Context Protocol) предоставят сторонним разработчикам защищенный доступ к огромным массивам рабочих разговоров, сообщений и файлов в Slack с учетом прав доступа. Эта стратегия исходит из того, что данные диалогов — неформальные обсуждения, принятые решения и институциональные знания, накапливающиеся в рабочем чате, — станут тем самым топливом, которое сделает ИИ-агентов по-настоящему полезными, а не шаблонными.
«Агентам требуется больше данных и реальная релевантность в их ответах и действиях, а это достигается за счет контекста, и этот контекст, откровенно говоря, берется из бесед, происходящих внутри предприятия», — заявил Роб Симан (Rob Seaman), директор по продукту Slack, в эксклюзивном интервью VentureBeat. «И лучшее место для таких разговоров внутри компании — это Slack».
Это объявление сделано на фоне того, как компании, разрабатывающие корпоративное программное обеспечение, стремятся встроить возможности ИИ в свои платформы, демонстрируя при этом неоднозначные результаты. Хотя такие инструменты, как Microsoft Copilot и Google Gemini, вызвали значительный резонанс, их внедрению мешает то, что ИИ-агенты часто выдают общие ответы, оторванные от специфического контекста реальной работы команд.
Подход Slack представляет собой иную философию: вместо создания изолированных функций ИИ компания позиционирует себя как базовый уровень, где ИИ-агенты могут получать доступ к неструктурированным беседам, содержащим реальный контекст принятия решений в современных организациях.
Как Slack планирует открыть данные рабочих разговоров для ИИ-агентов
Технические возможности, представленные Slack, решают фундаментальную проблему, с которой сталкиваются тысячи компаний, создающих ИИ-агентов: как сделать их полезными непосредственно в рабочем процессе, а не в качестве автономных инструментов, о которых сотрудники должны специально вспоминать.
Новый API поиска в реальном времени позволяет приложениям на базе ИИ отправлять запросы к данным Slack от имени аутентифицированных пользователей, выполняя поиск по сообщениям, каналам, файлам, а также функциям Canvas и Lists в Slack для получения контекстно-релевантной информации в режиме реального времени. В отличие от традиционных API, требующих от разработчиков объединения множества конечных точек, новая система предоставляет единый специализированный способ извлечения информации на основе ключевых слов или запросов на естественном языке.
«Это избавляет от необходимости дублировать данные Slack между системами, что делает возможными такие функции, как федеративный поиск», — пояснил Симан. «Таким образом, это гораздо более целенаправленный способ, ориентированный на конкретные сценарии использования, который сохраняет данные внутри Slack с соблюдением надлежащих прав доступа и предоставляет к ним доступ по запросу».
Сервер Model Context Protocol, созданный на основе открытого стандарта, разработанного компанией Anthropic, стандартизирует то, как большие языковые модели и ИИ-агенты обнаруживают и выполняют задачи в Slack, снижая сложность, с которой сталкиваются разработчики при создании интеграций между различными корпоративными системами.
Ведущие компании в сфере ИИ уже используют эти возможности в своих разработках. Claude от Anthropic теперь может выполнять поиск по рабочим пространствам Slack для предоставления контекстно-зависимых ответов, основанных на реальных командных обсуждениях. Платформа Agentspace от Google использует API поиска в реальном времени для создания бесшовных информационных потоков между Slack и ИИ-агентами Google. В свою очередь, Perplexity Enterprise теперь опирается на командные обсуждения в рамках своих возможностей веб-поиска, а Dropbox Dash обеспечивает получение аналитических данных в реальном времени на обеих платформах.
Почему вопросы корпоративной безопасности могут не помешать амбициям Slack в области ИИ
Архитектура безопасности платформы решает важнейшую для корпоративных клиентов задачу: она гарантирует, что ИИ-агенты имеют доступ только к той информации, на просмотр которой у пользователей есть соответствующие полномочия. Подход Slack строится на аутентифицированном доступе с соблюдением существующих структур прав.
«Основной принцип заключается в том, что информация запрашивается от имени пользователя», — отметил Симан. «Когда один из таких агентов обращается к Slack, пользователь проходит аутентификацию в агенте, который затем выполняет аутентификацию в Slack, используя учетные данные пользователя».
Это означает, что ИИ-агенты могут получать доступ только к личным сообщениям, частным и публичным каналам, на просмотр которых у аутентифицированного пользователя уже есть разрешение. Кроме того, Slack в контрактном порядке запретила использовать ответы API для обучения моделей ИИ, что снимает опасения по поводу передачи конфиденциальных корпоративных данных для совершенствования сторонних систем искусственного интеллекта.
Данная модель безопасности приобретает особую важность, учитывая центральную роль Slack в корпоративных рабочих процессах. Платформа стала операционной основой для бесчисленных организаций, аккумулируя огромные хранилища конфиденциальной информации, включая стратегические решения, секретные обсуждения и институциональные знания, которые требуют тщательного контроля доступа.
Для международных клиентов Slack поддерживает функции релокации и хранения данных (data residency) в нескольких регионах, обрабатывая информацию локально в соответствии с требованиями законодательства о суверенитете данных. План Enterprise Plus компании включает в себя комплексные функции безопасности и соответствия требованиям, разработанные для регулируемых отраслей.
Microsoft Teams сталкивается с новым давлением, поскольку Slack берет курс на экосистему ИИ
Это объявление стало очередным шагом Slack в нарастающей конкурентной борьбе с Microsoft Teams, которая активно внедряет функции ИИ с помощью своей платформы Copilot. Хотя обе компании интегрируют ИИ во все аспекты своих платформ для совместной работы, они придерживаются совершенно разных подходов.
Отвечая на вопрос о динамике конкуренции, Симан сделал акцент на пользовательском опыте, а не на сравнении функций: «Людям нравится использовать Slack. Им нравится реальный пользовательский опыт взаимодействия с ним. Им также нравится работать с другим своим ПО прямо в Slack: они любят утверждать там отчеты о расходах, одобрять запросы на командировки и создавать задачи в JIRA — и все это прямо в потоке своей работы».
Стратегия Slack сосредоточена на том, чтобы стать интеграционным хабом, где сходятся различные программные продукты, а не на создании комплексного набора инструментов для повышения производительности по примеру Microsoft. Такой подход уже приносит результаты: компания отмечает, что стартапы в сфере ИИ-агентов привлекли «десятки тысяч клиентов, установивших их решения за 120 дней или меньше», за счет интеграции в маркетплейс Slack.
Выбор времени также отражает более широкую рыночную динамику. Компания Salesforce, которая приобрела Slack в 2021 году за 27,7 млрд долларов, позиционирует эту платформу как ключевой элемент своей стратегии в области ИИ, одновременно повышая цены на продукты во всем своем портфолио. В июне компания подняла стоимость тарифного плана Slack Business+ с 12,50 до 15 долларов в месяц за одного пользователя, что стало вторым повышением цен менее чем за 24 месяца.
Неожиданная стратегия монетизации Slack: никаких комиссий для разработчиков ИИ
В отличие от некоторых платформенных компаний, которые забирают часть доходов сторонних разработчиков, Slack решила не монетизировать свои ИИ-возможности за счет прямых комиссий с партнеров. Вместо этого модель получения доходов компании сосредоточена на стимулировании более глубокого вовлечения пользователей и удержания аудитории.
«Мы не используем модель разделения доходов с нашими партнерами», — сказал Симан. «Выгода для Slack заключается в том, что люди используют все больше своего ПО внутри Slack, а пользователи остаются вовлеченными в нашу платформу. Мы хотим, чтобы они получали удовольствие от работы в Slack».
Этот подход отражает более широкий стратегический расчет: сделав Slack наиболее привлекательной платформой для разработки ИИ, компания сможет повысить свою ценность как центральной нервной системы корпоративной работы, что оправдает более высокие цены на подписку и снизит отток клиентов.
Стратегия, судя по всему, работает. Slack сообщает, что более 1,7 миллиона приложений активно используются на ее платформе каждую неделю, причем 95% пользователей заявляют, что использование приложений в Slack делает эти инструменты еще более ценными.
Что разговорный ИИ может означать для корпоративной продуктивности
Данное объявление сигнализирует о возможном изменении того, как будут развертываться корпоративные ИИ-возможности и как пользователи будут с ними взаимодействовать. Вместо того чтобы сотрудникам приходилось изучать отдельные ИИ-инструменты для разных задач, концепция Slack позиционирует ИИ-агентов как коллег по общению, доступных через тот же интерфейс, который используется для взаимодействия между людьми.
«Можно представить время, когда у каждого из нас будет целый ряд агентов, работающих от нашего имени», — заявил Симан. «Им потребуется прерывать вас. Вам придется вмешиваться и фактически менять то, что они делают — возможно, полностью перенаправлять их. И мы считаем, что Slack — идеальное место для этого».
Такой подход к взаимодействию с ИИ на основе диалога может решить одну из главных проблем внедрения корпоративного ИИ — издержки на переключение контекста, снижающие продуктивность, когда сотрудникам приходится перемещаться между множеством специализированных ИИ-инструментов. Централизуя взаимодействие с ИИ в рамках существующих коммуникационных рабочих процессов, Slack стремится снизить когнитивную нагрузку при работе с несколькими ИИ-агентами.
Фокус платформы на данных диалогов также устраняет критическое ограничение текущих систем корпоративного ИИ. Хотя многие инструменты ИИ могут получать доступ к структурированным данным из баз данных и корпоративного ПО, неформальные беседы, в которых принимаются реальные решения и распространяются институциональные знания, до сих пор в значительной степени оставались недоступными для систем искусственного интеллекта.
За кулисами: как Slack создала инфраструктуру для запросов к ИИ в реальном времени
За кулисами Slack создала техническую инфраструктуру, способную справляться с нагрузкой от ИИ-запросов в реальном времени и одновременно поддерживать высокую производительность для основных функций обмена сообщениями. Система включает в себя лимиты частоты вызовов API и ограничения на объем данных, которые могут быть возвращены в ответ на запросы, что гарантирует быстроту и точность поиска без попыток обработки всей истории бесед.
«Когда кто-то выполняет поиск по API поиска в реальном времени, мы не возвращаем весь массив данных Slack», — пояснил Симан. «Ответ будет сверхцелевым, ранжированным и актуальным для конкретного запроса. Мы делаем это, чтобы гарантировать максимально возможное время отклика».
Для разработчиков процесс настройки остается простым: он требует лишь тех же процедур аутентификации и конфигурации приложений, которые применяются для существующих интеграций со Slack. Низкий порог входа может ускорить внедрение среди растущей экосистемы ИИ-стартапов и разработчиков корпоративного ПО, желающих встроить функции разговорного ИИ.
Успех расширения ИИ-платформы Slack будет зависеть от того, примут ли компании разговорный ИИ как естественное продолжение командного общения или предпочтут более структурированные подходы, предлагаемые конкурентами. По мере того как компании, создающие корпоративное программное обеспечение, продолжают гонку по внедрению возможностей ИИ, победителем в качестве основы для работы с поддержкой ИИ может стать тот, кто лучше остальных решит проблемы внедрения и контекста.
Но на данный момент Slack сделала свой выбор очевидным: в битве за первенство в сфере ИИ победителем окажутся не самые изощренные алгоритмы, а тот, кто контролирует диалоги.
