Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как получить максимальную выгоду от ИИ для бизнеса любого масштаба

Как ваша компания может получить максимальную выгоду от ИИ — даже если она не сфокусирована на ИИ
Друзья, последнее время тема искусственного интеллекта звучит отовсюду, и я понимаю, что у многих из вас может возникать ощущение перегрузки информацией об ИИ. Хочу поделиться простыми рекомендациями о том, как использовать ИИ в вашем бизнесе правильным образом.
С момента появления ChatGPT более двух лет назад, интерес к искусственному интеллекту взлетел до небес. Но чтобы понять, в чем суть этого ажиотажа, стоит сделать шаг назад и разобраться с некоторыми заблуждениями об ИИ, а также вспомнить историю. С 1950-х годов ИИ уже достиг впечатляющих высот: от компьютерного зрения и обнаружения мошенничества до онлайн-рекламы, благодаря машинному обучению на больших наборах данных.
Однако то, что вызвало беспрецедентный интерес в последние годы, — это генеративный ИИ. Он принципиально отличается от тех форм ИИ, которые использовались ранее. В то время как контролируемые системы машинного обучения анализируют и действуют на основе новых данных, генеративный ИИ обучается на предыдущих наборах данных, чтобы создавать новый контент: текст, изображения, видео.
Генеративный ИИ мощен и, особенно в случае текста, создаваемого большими языковыми моделями, может создавать впечатление всеведения. Но здесь кроется подвох: такая система может не выполнять истинного рассуждения, но при этом выдавать четкие и уверенные ответы, даже если они ошибочные или бессмысленные.
Из-за этого часто ложного впечатления точности, а также постоянных улучшений в фактической точности, многие бизнес-лидеры, особенно без опыта в ИИ или компьютерных науках, стремятся внедрить ИИ во все аспекты своих компаний. Фактически, Goldman Sachs ожидает около 1 триллиона долларов инвестиций в ИИ в ближайшие несколько лет. Но при этом они сомневаются, приведет ли это к сопоставимой по ценности продукции. Поэтому важно внедрять и контролировать ИИ осторожно, чтобы добиться реальной и измеримой выгоды.
Итак, как же ИИ влияет на вас и ваш бизнес? Какие возможности и угрозы он создает? Давайте разберемся.
Не спешите объявлять себя «компанией, ориентированной на ИИ»
Сегодня многие компании называют себя «ориентированными на ИИ», но это стало настолько распространено, что утратило смысл. Как и многие SaaS-компании не используют термин «SaaS» в своем описании, истинно «ориентированная на ИИ» компания не будет использовать этот термин. Поэтому избегайте клише, которые могут указывать на отсутствие глубины.
Вероятно, ИИ не является причиной существования вашей компании, поэтому «ориентированная на ИИ» — не совсем точное определение. Вместо этого подумайте о том, как внедрение ИИ может усилить основную цель вашей компании, ведь выгоды могут быть значительными. Первый шаг — понять, как ИИ и ваш бизнес пересекаются. Есть несколько способов сделать это.
Назначьте руководителя по ИИ или позвольте каждой команде освоить ИИ самостоятельно
Многие компании в последние годы назначили руководителя по ИИ. Когда я в 2020 году стал первым руководителем по ИИ в компании F5, ведущей в сфере сетевых и защитных технологий, я заметил огромный интерес к теме ИИ среди более чем 6 000 сотрудников, но глубина понимания была не всегда на высоте. Моя команда организовала образовательные программы и межфункциональные инициативы, кроме нашей основной задачи — разработки стратегии ИИ и создания продуктов на его основе. Такой подход может быть эффективным стартом для многих компаний.
Если ваша организация уже имеет богатый опыт работы с данными, особенно в контексте статистики и машинного обучения, создание централизованной функции ИИ может стать узким местом. В отдельных группах компании люди могут самостоятельно обучаться и понимать, что им необходимо делать.
Когда мы с Ричем Гриффитсом основали в 2024 году компанию Reken по кибербезопасности, мы с самого начала встроили ИИ во все процессы. Каждый сотрудник у нас должен понимать и постоянно изучать, как ИИ может помочь в его работе, и помогать масштабировать функции с помощью как ИИ, так и других инструментов.
Даже если вы назначите руководителя по ИИ или создадите специальную группу, в долгосрочной перспективе цель может состоять в том, чтобы распределить ответственность за политику ИИ между CIO или CTO и внедрять его использование в отдельных командах.
Подумайте, прежде чем добавлять ИИ в продукт
Компании, такие как Anthropic и OpenAI, разрабатывают универсальные инструменты и сервисы на основе ИИ, но большинство бизнесов будут стремиться либо улучшить существующие продукты с помощью ИИ, либо оптимизировать процессы.
Избегайте клише вроде «работает на основе ИИ» или «улучшен с помощью ИИ». Эти фразы стали излишне употребляться еще до нынешнего бума. Я, например, купил электрическую зубную щетку с ИИ в 2021 году и до сих пор не понимаю, как именно ИИ делает ее лучше. Даже Microsoft и Google сталкиваются с трудностями в привлечении интереса клиентов к некоторым своим продуктам, улучшенным ИИ.
Это не значит, что ИИ не может улучшить продукт. В средах разработки, которые используют программисты для написания кода, ИИ приносит существенную пользу. Google недавно сообщил, что более 25% нового кода пишется с помощью ИИ. Но нет гарантии, что добавление ИИ сделает ваш продукт лучше. Это нужно тщательно оценивать с точки зрения дизайна продукта и тестирования пользователями.
Используйте ИИ для улучшения бизнес-процессов
Есть хорошие новости. Многие функции в организации, такие как маркетинг, продажи и HR, естественно подходят для повышения производительности с помощью ИИ. Существуют стартапы, получившие финансирование, которые разрабатывают быстрорастущие продукты с ИИ практически для каждой функции — Harvey для юридической работы, Runway для дизайна и другие.
Особенно впечатляющие результаты ИИ демонстрирует в поддержке клиентов. Я общался с генеральными и информационными директорами из разных отраслей, и все они отмечали поддержку клиентов как основную область, где они достигли явных успехов. Профессор Стэнфорда Эрик Брюньольфсон провел исследование с участием более 5 000 агентов службы поддержки и обнаружил, что использование помощника на основе генеративного ИИ привело к среднему повышению производительности на 14%.
Это неудивительно. Поддержка клиентов часто опирается на четкие скрипты и характеризуется высокой текучестью кадров. Исследование Стэнфорда показало, что наименее опытные сотрудники службы поддержки увеличили производительность до 34%. Таким образом, поддержка клиентов и аналогичные функции — отличные кандидаты для внедрения ИИ.
Не забывайте о универсальном входе в мир ИИ
Чатботы остаются наиболее широко используемым инструментом ИИ, и поощрение их продвинутого использования — будь то ChatGPT, Gemini или ваш внутренний инструмент — является самым полезным шагом для любой организации.
Несмотря на кажущуюся простоту, использование чатботов имеет свою кривую обучения: когда их применять, как составлять эффективные запросы, как комбинировать их с другими инструментами. Вспомните поиск в Google: он прост в использовании с 1998 года, но многие до сих пор не умеют использовать его эффективно. Развитие навыков работы с чатботами так же важно для всех сотрудников вашей компании.
Характер задачи тоже влияет на то, поможет ли ИИ. В недавнем исследовании MIT команда под руководством Томаса Мэлоуна обнаружила, что в некоторых задачах либо люди, либо ИИ по отдельности превосходили людей, использующих ИИ. Исключение — творческие задачи, где люди с ИИ превосходили результаты как отдельных людей, так и ИИ.
Да, перегрузка от ИИ возможна. Но искусственный интеллект развивается столь стремительно, что необходимо постоянно обучаться, чтобы воспользоваться новыми стратегиями и технологиями. Делая это, вы будете в выгодном положении, чтобы опережать конкурентов и использовать возможности прежде других.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов