Раньше любая технология казалась фантастикой. Также думали и об ИИ, но сегодня его уже широко используют в бизнесе. Например, в настоящее время автоматизировано более 80% финансовых операций, а в промышленности для повышения эффективности все чаще используется предиктивная аналитика и роботизированная автоматизация процессов (RPA).
Однако есть и другие тенденции. По прогнозам Всемирного экономического форума (ВЭФ), в ближайшие пять лет почти четверть всех рабочих мест изменится под влиянием искусственного интеллекта и связанных с ним технологий, при этом потенциально может быть ликвидировано до 26 миллионов рабочих мест в сфере ведения учета и административных функций.
Предприниматели при выборе ИИ-инструмента должны учитывать, как именно он повлияет на бизнес-процессы. А именно: заместит ли он сотрудника-человека, или станет его надежным подспорьем? Здесь разобрали преимущества и недостатки каждого подхода.
ИИ вместо человека: где это сработает?
Для каждой стратегии инструмент будет свой. Чаще всего компании не хотят полностью заменять человека на ИИ. Поэтому замена происходит там, где это уместно и полезно для сотрудника. Например:
• Рутинные задачи: круглосуточное общение с клиентами; заполнение форм; назначение встреч в календаре. Продвинутые ИИ могут автоматизировать типовые схемы продаж в бизнесе
• Сложные задачи: сбор данных о клиентах и конкурентах; проведение аналитики и прогнозов; выводы из отчетов компании. ИИ мониторит множество источников, поэтому качество данных повышается.
Сотрудники уделяют внимание более нужным вещам, имеют на это больше сил, а рутина остается за ИИ. В этом случае все в выигрыше.
Чаще всего сокращение штата в пользу ИИ-решений происходит в промышленности. К 2030 году эксперты прогнозируют сокращение 20 млн рабочих мест в промышленности по всему миру. Наиболее ценными для предприятий станут сотрудники, которые готовы повышать свою квалификацию и предлагать ценное новое видение. Однако решения по автоматизации могут быть очень дорогими и окупаться в течении 5-10 лет.
ИИ выполняет множество функций и в творческих профессиях. Однако эти отрасли в большей безопасности. По опросу Wattapad вместе с Wakefield Research, 92% пользователей хотят, чтобы книги были написаны реальными пользователями без участия ИИ, 43% из них обеспокоены ограничением публикации и монетизации со стороны ИИ.
Причинами чаще всего служит непонимание контекста ИИ-решениями, несхожесть языка с речью человека или деградация моделей. Поэтому в креативных профессиях чаще используют генеративные модели, которые помогают человеку, а не замещают его.
ИИ-модели могут ошибаться, от этого не застрахован никто. Данные, заложенные в модель, не всегда качественные, а для языковых моделей еще и многочисленные. Поэтому важно помнить о рисках работы с ИИ-моделью и работать над ее качеством:
• Следить за качеством данных модели;
• Настраивать закономерности работы решения;
• Вручную настраивать промты для игнорирования предвзятостей модели;
• Создание фреймворков и задач для дообучения модели.
В итоге, что важно помнить при замене сотрудника на ИИ:
• Преимущества: снижение затрат, минимизация человеческого фактора, повышение скорости и эффективности работы;
• Ограничения: сферы, где человек пока незаменим (творчество, эмоциональный интеллект, комплексные решения), окупаемость решений, ошибки моделей;
• Важно: чётко оценить риски ошибок ИИ и продумать механизмы контроля.
ИИ в команде с человеком: синергия для успеха
ИИ не всегда уместно ставить вместо работника. В эмоциональном интеллекте, креативности и стратегическом мышлении ИИ пока уступает человеку. Поэтому решения в стеке могут расширять возможности сотрудников, а не сокращать рабочие места.
Для эффективного тандема сотрудников с ИИ компаниям рекомендуется:
• Для наиболее эффективной работы — учредить отдел разработки, который отвечал бы за работу интегрированного решения;
• Убедиться, что сотрудники понимают принцип работы алгоритма ИИ и какие задачи с его помощью можно решить;
• Определить, какое решение им нужно — универсальная языковая модель или аналитическое генеративное решение. От этого будет зависеть сложность настройки модели и необходимая инфраструктура. Для специальных задач ИИ настраивать сложнее.
В рабочие модели компания должна закладывать цикл обратной связи. Данные от реальных сотрудников и экспертов компании помогают прогностическим моделям работать точнее.
Что может делать ИИ-решение в тандеме с человеком:
• Круглосуточно общаться с клиентами и быстро отвечать — чат-боты уже стали незаменимы в отделах продаж;
• Прогнозировать важные процессы компании — складские запасы, ход сделок, поведение клиентов;
• Генерировать изображения для обложек и постеров — это помогает дизайнерам в том, чтобы найти новый угол зрения на творчество;
• Обучать сотрудников через интересный контент — таким образом сотрудники могут повысить квалификацию “не отходя от кассы”.
AI-решения также способствуют появлению новых профессий. К 2025 году ВЭФ ожидает появление 97 млн рабочих мест благодаря ИИ.
Среди них такие профессии, как:
• ИИ-тренер;
• Промт-инженер;
• Специалист по ИИ-этике.
Влияние ИИ на рынок труда очевидно, отсюда и востребованность в профессиях, которые с ним связаны. Люди руководящих позиций или высокоуровневые специалисты будут востребованы всегда. У них есть понимание общих принципов работы сервисов и развито стратегическое мышление. Возможно, что такие профессии, как врачи-терапевты, юристы и специалисты низкоуровневых колл-центров вскоре почувствуют на себе влияние ИИ. Люди этих профессий оперируют большим количеством данных, но ИИ зачастую справляется с этим лучше.
Если вам ближе стратегия тандема с ИИ, учтите следующее:
• ИИ может быть полезен в задачах, требующих креативности, эмоционального интеллекта, стратегического мышления;
• Преимущества: повышение продуктивности, новые возможности для креатива и инноваций, создание новых профессий;
• Важно: инвестировать в обучение сотрудников работе с ИИ-инструментами.
Выбор стратегии: от чего зависит и на что обратить внимание
Для каждой из двух стратегий компаниям нужно определить:
• Целевой результат основных процессов компании;
• Отвечает ли деятельность компании целям с точки зрения стоимости производства. Если отклонение незначительно, возможно просто обновление стека без увольнения сотрудников. В противном случае можно говорить о полной замене сотрудников на ИИ;
• Специфику задач — являются они типовыми, или нет;
• Квалификацию персонала и корпоративную культуру — есть ли у сотрудников необходимые навыки для внедрения решений.
Рекомендации для предприятий различного уровня по внедрению ИИ:
• Общее правило — всегда должен быть ресурс для внедрения и поддержки решения. Без этого инициатива приведет к убыткам;
• Стартапы могут позволить себе больший риск и эксперименты из-за невыстроенных процессов. Готовые решения более доступны для начинающих компаний, поскольку их не надо донастраивать;
• У более развитых средних и крупных компаний больше возможности выбора дорогих индивидуальных решений. При этом имеется ресурс для нужной донастройки стека.
Однако полная замена целых отделов может привести к нежелательным и большим издержкам. Поэтому важно просчитать масштаб принятого решения. Также важно учесть, подходят ли компании стандарты хранения данных нейросети.
В России 37% субъектов малого и среднего предпринимательства и 39% представителей крупного бизнеса внедрили ИИ-решения.
Чего не следует делать, если вы внедрили ИИ в работу:
• Внедрять инструмент в работу и не использовать его;
• Интегрировать с несовместимыми системами;
• Нечетко формулировать задачу для ИИ;
• Недооценивать специалистов по ИИ, которые могли бы улучшить продукт на основе данных;
• Игнорировать непонимание сотрудников принципов работы нового решения;
• Думать об ИИ как о волшебной таблетке, которая решит все проблемы.
AI – не панацея, а инструмент, который может быть полезен при правильном подходе. ИИ, как и любой алгоритм или механизм, важно правильно настроить. Нет универсальных решений для каждой задачи. Стратегия бизнеса должна быть гибкой и адаптироваться к изменениям. Важно постоянно мониторить рынок, внедрять новые технологии с оценкой рисков, развивать компетенции сотрудников. Гибкость и адаптивность – ключевые факторы успеха в эпоху AI. Будущее – за компаниями, которые найдут оптимальный баланс между человеческим и искусственным интеллектом.
Об авторе:
Анастасия Архипова – сооснователь и CEO AI-стартапа HyperSales, серийный предприниматель, эксперт по внедрению продуктового подхода. За более чем 5 лет работы Анастасия помогла сотням компаний внедрить IT-решения и методологии, которые принесли им свыше 3 млрд рублей дополнительной выручки.
О HyperSales:
HyperSales – команда профессионалов, которые стремятся преобразить и усовершенствовать работу отделов продаж. HyperSales создала инструмент на базе собственной нейросети – ИИ-агента, чтобы помочь предпринимателям автоматизировать рутинные задачи и сосредоточиться на развитии своего бизнеса.
Новые комментарии: