Искусственный интеллект как драйвер

Если проанализировать медиасферу за последние месяцы, то складывается впечатление, что главная мечта предпринимателей — заменить PR-отдел, маркетологов и эсэмэмщиков одним «нейросетологом», который умеет составлять промпты для ChatGPT и Midjourney. Однако новых инструментов гораздо больше, спектр их применения шире, а влияние на бизнес глубже.

Российский проект Gerwin поможет написать сценарий для видеоролика и карточку товара для маркетплейса, составит анонс статьи или викторину. Zvukogram озвучит ваш текст на 25 языках разными голосами, Visper от «Сбера» предоставит виртуального диктора с вашим собственным лицом, десятки сервисов прямо сейчас соревнуются, кто более качественно транскрибирует аудио и видео. ИИ способен анализировать большие объемы данных, которые аналитик-человек не сможет учесть, выдавать на их основе прогнозы и рекомендации, ускорять принятие решений. На полную мощность эти возможности сейчас используются в маркетинге. Например, отечественная IT-компания Sistemma с помощью ИИ в режиме реального времени ищет потенциальных клиентов для заказчика, собирает данные для персонализации коммерческого предложения, измеряет рентабельность инвестиций. Впрочем, недавно была выпущена и своя модель SistemmaGPT, которая понимает русский язык и адаптирована к нашим бизнес-реалиям.

Существует масса примеров внедрения «умных» систем в промышленности — в первую очередь для контроля процессов. Так, российские разработчики из компании «Интехком» создали для кранов автоматическую координатную защиту от столкновений, это актуально для портов, складов и предприятий, где много дорогостоящей техники и есть угроза для жизни и здоровья людей. Еще один их проект — система машинного зрения для НЛМК, которая автоматически определяет качество смотки металла и на ранней стадии выявляет некондиционные рулоны.

Для отечественных агрокомпаний проект Cognitive Pilot разработал систему автономного управления сельхозтехникой на основе искусственного интеллекта. Например, автопилот для тракторов может работать даже ночью, экономит топливо, предотвращает аварии и простои, автопилот для комбайна сокращает потери урожая за счет точности захвата.

Другой пример — масштабный проект по внедрению машинного зрения в лучевую диагностику, реализованный Департаментом здравоохранения Москвы. На 9 млн снимков рентгенологи обучили искусственный интеллект находить патологии, на это ушло около трех лет. Теперь у врачей есть 44 отдельных ИИ-сервиса для определения заболеваний по 11 направлениям.

Еще до пандемии «Ростелеком», ВТБ, Sokolov и другие протестировали аудиобейджи от VOCA tech. Эти устройства записывают разговор сотрудников с клиентами и автоматически анализируют по заданным параметрам. Могут выявлять речевые ошибки или проверять, прозвучала ли информация о новых акциях. Сейчас такие системы внедрены в 50 крупных компаниях, «Билайн» даже выкупил 20% стартапа, чтобы продавать такие решения через свои сервисы.

Для консультирующих экспертов, фрилансеров-исполнителей, самозанятых ремесленников, то есть для тех, кто сосредоточен на своей «контентной» работе, нейросети — дешевые помощники. Они могут взять на себя скучные и сложные задачи: анализ целевой аудитории, упаковку коммерческого предложения перед продажей. В стартапах нейросети ускоряют процессы (можно быстрее сделать сайт, подготовить презентацию, дизайн MVP и др.) и снимают нагрузку с основателей, которые зачастую выполняют все задачи сами. Малому бизнесу дают шанс сэкономить на услугах специалистов, которых пока нерентабельно нанимать даже на аутсорс. В крупных компаниях нейросети работают с большими массивами данных, выдают на их основе более точные прогнозы, выявляют тренды на ранней стадии их формирования, показывают варианты оптимизации, предупреждают ошибки, совершаемые из-за влияния человеческого фактора.

Есть и дополнительные плюсы для бизнеса от бума на нейросети. Во-первых, собственники, топ-менеджеры и руководители среднего звена заинтересовались, что вообще можно автоматизировать в зоне их ответственности. А ответ на этот вопрос сложнее, чем кажется: для начала нужно понять, чем занимается каждый из сотрудников, в какие бизнес-процессы встроен, насколько логична организационная структура всей компании или конкретного отдела.

Во-вторых, и линейные работники, и управленцы оценили процент рутинных задач, которые приходится выполнять на той или иной позиции. Одни выдохнули с облегчением (для них ИИ — это долгожданные инструменты), другие как минимум задумались о повышении квалификации.

В-третьих, поскольку нейросети стараются обучать на актуальных данных и новые версии выходят с большой скоростью, компании получили возможность пересмотреть и обновить свои стандарты работы над продуктом и оказанием услуг или даже делать это регулярно.

В-четвертых, нейросети требуют четких формулировок (промпта), что способствует развитию коммуникативных и аналитических soft skills у персонала, который использует ИИ-инструменты.

В-пятых, забавный факт, но доступ к платным сервисам, той же Midjourney или чат-боту, который делает стикеры из фотографий, стал привлекательным подарком для клиентов и сотрудников. Для работодателя или бренда это хорошая возможность показать себя современными и технологичными.

Наконец, еще одна миссия нейросетей — стать драйвером экономики впечатлений. Клиентов нельзя постоянно удивлять и радовать скидками и подарками в ущерб бизнесу, поставщики часто не отвечают за качество товара и его упаковку. Остается производить впечатление своим сервисом, на что у значительного числа компаний нет ресурсов (времени, технологий, сотрудников, финансов). Нейросети могут эту ситуацию изменить. Простейший пример: на маркетплейсе система запоминает, что вы покупали, изучает ваши вкусы и дает более точные и тонкие советы. Также устраняются логические ошибки, когда после приобретения кофеварки в рекомендациях появляются не кофе или сладости, а другие кофеварки.

От бизнеса зависит, чему научатся ИИ (тем более что примитивные нейросети уже учат делать на массовых IT-курсах), а это возвращает нас к пункту № 1: разобраться, как работает ваша компания и четко сформулировать запрос.