В 2024 году индекс готовности бизнеса и социальной сферы к использованию искусственного интеллекта (ИИ) снизился по сравнению с предыдущим годом. Эти данные предоставил Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ. Что стоит за этим снижением — разочарование в технологии или переход от ажиотажа к осмысленному внедрению? Чтобы разобраться в этом вопросе, мы обратились к мнению Тома Грубера, одного из создателей голосового помощника Siri и авторитетного эксперта в области ИИ. В интервью Consider Solutions он поделился своим взглядом на будущее ИИ в бизнесе. Мы изучили его выступление и выделили ключевые идеи о том, как компании могут извлечь максимальную пользу из этой технологии.
Четыре эффективных способа применения ИИ в бизнесе
Искусственный интеллект часто кажется сложной и недоступной технологией. Однако на практике существует несколько простых и действенных методов его использования, которые доступны практически любой организации.
- Анализ данных и подготовка отчетов
Один из самых безопасных и полезных способов применения ИИ — это обработка больших объемов информации. Современные ИИ-системы способны анализировать данные с точностью, сравнимой с выпускником престижного университета. Они могут структурировать информацию, выделять ключевые моменты и формировать понятные выводы. Например, ИИ может быстро проанализировать объемный документ и создать краткое резюме. При этом с результатом можно взаимодействовать: уточнять детали, задавать вопросы и получать более глубокое понимание материала. - Организация мозговых штурмов
ИИ может выступать в роли модератора или участника мозгового штурма, предлагая различные точки зрения на проблему. Он способен моделировать мнения скептика, оптимиста или эксперта, что помогает команде увидеть ситуацию с разных сторон и найти нестандартные решения. - Разработка программного обеспечения
В сфере IT ИИ демонстрирует значительный рост производительности, достигающий 20-30%. Это стало возможным благодаря автоматизации поиска и адаптации готовых решений. Такой подход, известный как raccoon programming, позволяет ускорить разработку за счет повторного использования существующего кода. - Автоматизация и дополнение
ИИ можно использовать для двух основных целей: автоматизации рутинных задач и усиления возможностей сотрудников. В первом случае ИИ берет на себя монотонную работу, например, в опасных условиях, где машины безопаснее людей. Во втором — он становится помощником, упрощая выполнение задач и повышая эффективность работы.Дополнение — это поддержка, подобная очкам, которые улучшают зрение, но не заменяют его. ИИ в роли ассистента помогает сотрудникам, понимая контекст и общаясь на понятном языке. Хотя в некоторых случаях ИИ может заменить людей, его основная цель — не конкурировать, а помогать. В ближайшие 10 лет именно эта роль ИИ окажет наибольшее влияние на бизнес.
Три признака готовности процесса к автоматизации с помощью ИИ
Том Грубер выделяет три ключевых критерия, которые указывают на то, что процесс готов к автоматизации с использованием ИИ:
- Низкое качество текущего процесса
Если существующий процесс уже является слабым звеном, его автоматизация может значительно улучшить ситуацию. Например, в колл-центрах, где клиенты сталкиваются с длительным ожиданием и некачественным обслуживанием, внедрение ИИ может существенно повысить уровень сервиса. - Достаточный масштаб задачи
Автоматизация имеет смысл, если процесс выполняется в больших объемах. Разработка и внедрение ИИ-решений требуют значительных инвестиций, поэтому важно, чтобы масштаб задачи оправдывал эти затраты. - Низкая степень уникальности процесса
Если задача не требует уникальной экспертизы и может быть легко передана новому сотруднику без потери качества, она хорошо подходит для автоматизации. Это особенно актуально для массовых операций, таких как обработка данных или стандартные процедуры в колл-центрах.
Ограничения ИИ: что важно учитывать
Несмотря на свои возможности, искусственный интеллект имеет четкие ограничения, которые необходимо учитывать:
- Неспособность быть надежным источником информации
ИИ работает с данными, полученными в процессе обучения, и не имеет доступа к актуальной информации в реальном времени. Это делает его ненадежным для получения свежих данных. - Конфабуляции
ИИ может генерировать убедительные, но ложные ответы. При этом уровень уверенности системы не всегда соответствует достоверности информации. Это требует критического подхода к результатам, которые выдает ИИ. - Конфиденциальность данных
Использование публичных ИИ-сервисов для работы с корпоративной информацией может привести к утечке данных. Например, загрузка внутренних документов в общедоступные системы делает их доступными третьим сторонам. Эта проблема пока не имеет универсального решения, поэтому требует особого внимания.
Ключевые навыки для работы с ИИ
Основной навык, необходимый для эффективного взаимодействия с ИИ, — это критическое мышление. Без него легко запутаться в потоке недостоверной информации. Кроме того, важно уметь ставить четкие цели, делегировать задачи и контролировать их выполнение. Например, постановка задачи при написании кода остается за человеком, а реализация конкретной функции может быть поручена ИИ.
Перспективные направления для внедрения ИИ
Некоторые отрасли уже активно используют ИИ для трансформации своих процессов. Среди наиболее перспективных направлений можно выделить:
- Кибербезопасность
Объем данных и скорость изменений в этой сфере превышают человеческие возможности. ИИ помогает автоматизировать процессы защиты, что особенно важно в условиях постоянной кибервойны. - Юридическая сфера
Хотя полная замена юристов невозможна, ИИ может автоматизировать анализ контрактов и документации, демонстрируя высокую точность. - Разработка программного обеспечения
Дефицит квалифицированных разработчиков делает ИИ ценным инструментом для автоматизации создания стандартных функций и компонентов.
В каждой из этих областей ключевым фактором успеха является правильное определение границ автоматизации. ИИ наиболее эффективен там, где он дополняет человеческую экспертизу, а не заменяет ее, создавая условия для более продуктивной работы.