Искусственный интеллект стремительно меняет бизнес-ландшафт, открывая новые возможности и создавая вызовы для компаний. Практикой трансформации бизнес-среды с помощью нейросетей делится эксперт Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ, один из ведущих специалистов в области стратегии внедрения искусственного интеллекта в бизнес Сергей Кобелев.

В колонке для HSE Daily он рассказывает о ключевых подходах к внедрению ИИ, потенциальных выгодах для компаний и способах преодоления типичных препятствий на пути к ИИ-изменениям.

Нейросети: от обработки текста к созданию фильмов

Еще год-полтора назад при запросе «Опиши процесс фотосинтеза» вы могли увидеть в ответ: «Фотосинтез — это когда растения едят солнечный свет и превращают его в листья». С тех пор многое изменилось. От моделей, которые путались в количестве пальцев у человека, мы вплотную подошли к черте, когда возможна нейросетевая генерация фильмов. Современные модели, такие как Claude, демонстрируют впечатляющие способности в понимании контекста и обработке информации, а количество параметров, которые учитывает ChatGPT при обработке запроса, составляет 1,7 трлн. То есть на практике человеку или группе ученых уже почти невозможно понять, что лежит в основе того или иного решения, принятого генеративным ИИ. И процесс продолжает экспоненциально усложняться. Поэтому, когда я сталкиваюсь с ситуацией, что какую-то работу ИИ не может сделать, я всегда добавляю: «Пока что не может». Прогресс за полтора года фантастический, и скорость его огромна. 

Как ИИ проникает в бизнес

Нейросети активно внедряются в различные сферы бизнеса, хотя степень их проникновения неравномерна. Наиболее широко ИИ представлен в клиентских сервисах, продажах, маркетинге, HR и IT. Результаты впечатляют: 94% компаний в России отмечают снижение затрат благодаря внедрению нейросетей, а также положительное влияние на показатели EBITDA.

Три подхода к внедрению ИИ в российских компаниях

На основе опыта внедрения искусственного интеллекта в российском бизнесе можно выделить три основных подхода. Каждый из них имеет свои особенности и преимущества. Но не нужно воспринимать их как выбор пути. При желании все они могут быть реализованы в рамках одной компании. Итак, три основные магистрали:

• Повышение эффективности работы сотрудников. Этот подход предполагает обучение персонала использованию ИИ для более быстрого выполнения рутинных задач. Тут один из наиболее частых барьеров — негативное отношение к нейросетям у части персонала. Кто-то не хочет учиться, кто-то боится за свое рабочее место, кто-то имел негативный опыт и после него забросил попытки работы с ИИ. Тут важно объяснять людям, что знания и опыт взаимодействия с ИИ повышают компетенции и востребованность сотрудника на рынке труда, а не ведут к увольнению. А тем, кто не верит в прикладную эффективность ИИ, достаточно продемонстрировать на практике, как они могут облегчить свою работу.
• Автоматизация процессов. Здесь речь идет о внедрении ИИ в существующие бизнес-процессы компании. Это может потребовать значительных изменений в организации работы, но потенциально приведет к существенному повышению эффективности. В конечном счете ИИ — это алгоритм. Следовательно, потенциал внедрения нейросети в бизнес на всех уровнях колоссален. 
• Внедрение ИИ-функций в продукты компаний. В этом случае искусственный интеллект выступает как дополнительная ценность в продуктах и услугах, предлагаемых компанией на рынке. Это может стать весомым аргументом для покупателей. Но здесь уже вопрос индивидуальный: не во все конечные продукты ИИ может быть внедрен.
  

Как преодолеть сопротивление внедрению ИИ

При внедрении ИИ компании часто сталкиваются с сопротивлением со стороны сотрудников. Чтобы преодолеть это, важно:

• не углубляться в теорию, а решать конкретные рабочие задачи с помощью ИИ;
• обучать сотрудников правильной формулировке запросов к нейросетям;
• демонстрировать, как качество входных данных влияет на результат работы ИИ.

Юридические аспекты и ответственность

Важно понимать, что законодательство в сфере ИИ пока отстает от темпов развития технологий. Компаниям предстоит выбор: либо доверять технологии и двигаться вперед, принимая на себя определенные риски, либо ждать, пока процесс будет полностью урегулирован.

Будущее рынка труда в эпоху ИИ

Внедрение ИИ неизбежно повлияет на рынок труда. Вопреки распространенному мнению, под наибольшей угрозой сокращения могут оказаться не новички, а специалисты среднего звена. Молодые сотрудники быстрее осваивают работу с ИИ и догоняют с помощью ИИ уровень компетенций сотрудников middle-уровня (среднего). 

Вместо заключения

Внедрение нейросетей в бизнес — это не просто шаг в будущее, это возможность для каждой компании стать более эффективной и конкурентоспособной. Несмотря на вызовы, связанные с адаптацией к новым технологиям, те, кто готов принять изменения и учиться новому, смогут извлечь максимальную выгоду. Будущее уже здесь, и оно формируется нейросетями.

Прикладные аспекты искусственного интеллекта изучают и применяют на практике студенты магистерских программ по инноватике «Управление инновационным бизнесом» и «Управление исследованиями, разработками и инновациями в компании» Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ