Искусственный интеллект погрузился в бизнес-процессы
Технологии
Внедрение продуктов на базе искусственного интеллекта (ИИ) в процессы функционирования крупного корпоративного бизнеса и государственных сервисов началось с 2016 года. Но кратный рост интереса к ИИ случился в прошлом году в связи с ростом популярности GPT-технологии, ключевая функция которой — генеративность, то есть создание нового контента. Эта способность расширила круг процессов, в которые можно встроить ИИ, что и вызвало такой активный рост.
Фото: Коммерсантъ / Александр Коряков
Фото: Коммерсантъ / Евгений Павленко
Интерес к таким инновациям растет как в государственных структурах, так и в частных компаниях, констатирует преподаватель Финансового университета при Правительстве РФ Оксана Полищук. При этом уровень внедрения разнится по регионам, отраслям и компаниям. «По некоторым исследованиям, автоматизация бизнес-процессов к 2026 году составит 50%. Это амбициозный прогноз, но реализуемый. Для этого компаниям необходимо развивать цифровые стратегии, инвестировать в технологии ИИ и обучать специалистов»,— отмечает госпожа Полищук.
Доцент Финансового университета при Правительстве РФ Елена Баракина добавляет, что лидером по использованию технологий ИИ в настоящее время является финансовый сектор. В то же время активно разрабатываются нейросети для автоматизации разных процессов: эти технологии относятся к сквозным, применимым практически во всех сферах — в торговле, производстве, маркетинге страховании, управлении, коммунальном хозяйстве. При этом в условиях дефицита рабочей силы ИИ становится не только хорошим инструментом по автоматизации, но и реальной необходимостью, рассуждает основатель онлайн-школы по управлению персоналом Ольга Осипова.
Денис Некрасов, основатель компании Qubit Code, посчитал, что внедрение ИИ-решений позволяет компаниям в среднем на 25–35% увеличить эффективность процессов. «Самое интересное, что появляется спрос и на предиктивное (предсказательное) моделирование. Это не нейронные сети и не классические задачи с данными и информацией, за чем обычно обращаются. Это уже другой уровень отношения к своему бизнесу»,— уверен господин Некрасов.
Делегирование
Глобальная идея ИИ состоит в том, чтобы стать многофункциональным цифровым помощником для бизнеса, который возьмет на себя рутинные задачи, ускорит процесс поиска и суммаризации большого количества информации, проанализирует данные и сформирует прогнозы, создаст тексты, изображения, видео. Делегирование некоторых функций искусственному интеллекту освобождает время сотрудников, чтобы они могли переключить свое внимание на стратегические или влияющие на прибыль компании задачи.
«Главная революция в ИИ прямо сейчас — это большие языковые модели (LLM, в том числе, ChatGPT). С точки зрения пользователя, LLM — это алгоритм, который умеет понимать нативную речь и формулировать человечные ответы, но при этом прочитал весь интернет. Техногиганты Microsoft, Google, Apple и бойкие стартапы типа Notion, Miro, Zoom активно встраивают LLM в свои привычные сервисы. Как правило, это CoPilot-сервисы для "умного поиска" и обобщения информации, либо для помощи в написании текстов или кода. Это можно "потрогать" прямо сейчас»,— поясняет менеджер ИИ-продуктов банка «Точка» Михаил Корочкин.
Сооснователь AutoFAQ Владислав Беляев поделился данными исследования компании: «Например, в результате внедрения цифровых помощников в клиентский сервис компаниям удается сэкономить до 4 млн рублей на каждые десять сотрудников, задействованных в процессах технической, юридической, HR и иной поддержки. Расчет этой суммы основан на зарплате одного человека. Роботизация клиентской поддержки помогает автоматизировать работу сотрудника на 40–60%, а затраты на человека сократить на 50–100 тыс. рублей в месяц. Это и дает в год около 4 млн рублей на каждые десять сотрудников».
Кирилл Поляков, сооснователь цифровой платформы для управления строительством Pragmacore (резидент «Сколково»), рассказал, как ИИ развиваются в строительной отрасли: «Один из самых востребованных вариантов — предиктивная аналитика, благодаря которой можно сэкономить до 8% стоимости строительного проекта. Это способ прогнозирования, основанный на использовании big data и искусственного интеллекта. Инструменты предиктивной аналитики в режиме реального времени могут дать "вид сверху" всего проекта, дать прогноз и рекомендации, показать факторы, влияющие на ход строительного процесса».
Основатель инвестиционной платформы Lender Invest Дмитрий Исаков объяснил, как ИИ используют в работе краудлендинговых (инвестиционных) платформ. «Основные вопросы, которые нам приходится решать для платформы,— это скоринг платежеспособности заемщиков для снижения показателей дефолтности. Определение рисков, связанных с инвестициями в тот или иной проект, является одним из основных вопросов, с которыми приходится сталкиваться краудлендинговым платформам. Здесь обязательны обширная комплексная проверка, включая оценку рыночных тенденций, анализ данных о бизнесе заемщика и оценка его кредитоспособности. Нейросеть в данном случае способна охватить и просчитать гораздо больше факторов, чем аналитик или риск-менеджер. Например, найти закономерности между несвязанными факторами у заемщика (социальные сети, отзывы клиентов, тенденции отрасли, присутствие на других краудплатформах), вскрыв аномалии и подсветив риски или открыв новые инвестиционные возможности»,— поделился господин Исаков.
Маркетинг и пиар
В маркетинговых и пиар-кампаниях ИИ генерирует сотни единиц текстов, заголовков, что позволяет увеличивать конверсию и лучше доносить офферы. В задачах по графическому контенту ИИ способен генерировать уникальные изображения. В бизнес-аналитике «скармливают» ИИ маркетинговые показатели, благодаря чему выискиваются инсайты: что сработало, а что нет.
Основатель маркетингового агентства «Конкретто» Ольга Болина привела пример, как нейросеть используется в маркетинге: «Например, чат-боты на базе ИИ позволяют мгновенно отвечать на вопросы клиентов, предоставлять информацию о товарах и услугах, а также активно взаимодействовать с потенциальными клиентами, "допрогревая" их и повышая вероятность совершения покупки. Генеративные модели отлично справляются с контентом и позволяют оформлять его за пару секунд. Сейчас мы видим тенденцию к активному использованию компьютерного зрения при работе с крупными игроками рынка».
«С ростом популярности маркетплейсов искусственный интеллект активно используют для написания карточек к товарам. В целом эксперты говорят о том, что самый популярный чат-бот справляется с задачей на 90%. Например, нейросеть Namelix занимается неймингом, а AI-ассистент отлично пишет для разных площадок,— рассказывает Андрей Наташкин, основатель и СЕО Mirey Robotics.— Полезная функция — вычитка и редактура готового текста, повышение показателей читабельности. Можно найти и очень много готовых запросов и в части создания логотипов».
«ИИ проник и в инструменты HR. Помимо простой функции подбора кандидатов, сепарации CV, ИИ используют для создания программ внутренних тренингов. Например, сейчас мы делаем квиз-квест с помощью GPT-4, следуя которому сотрудники компании обучаются искусству ведения переговоров. Помимо ИИ, большое внимание уделяется платформам дистанционного обучения. Вообще, сейчас в сети можно найти любую информацию, структурировать ее и создать для своих сотрудников контент, способный развивать команду»,— говорит основатель агентства маркетинга «Отличности» Николай Артамонов.
«Нейросеть — это хороший инструмент для дизайнера, который ускоряет работу и помогает найти свежие решения. Для вдохновения мы используем Midjourney, Vizcom.AI, Stable Diffusion. За прошедший год ведущий дизайнер нашего рекламного агентства реализовала несколько крупных кейсов при помощи нейросетей: например, создание паттернов для коллекции одежды и внедрение алгоритма создания подобных паттернов на текстильном производстве, кастомизацию швейного цеха»,— делится генеральный директор коммуникационного агентства «Алиди Продвижение» Татьяна Яухман.
Некоторые издержки
Впрочем, эксперты обращают внимание, что при работе с ИИ есть некоторые нюансы. Например, сопредседатель кластера «РАЭК / Искусственный интеллект» Артем Попов рассказал о таком явлении, как «галлюцинации нейросетей», когда в ответ на запрос нейросеть выдает что-то не соответствующее реальности. Кроме того, нужно четко объяснять нейросети, какой именно материал нужно получить, с какими особенностями и какого качества. «Технология действительно ускоряет любой процесс изготовления контента, но без понимания образа результата все равно не обойтись»,— указывает господин Попов.
«Говоря о кулинарии, ИИ способен обрабатывать рецепты, учитывая их состав и сочетания продуктов. Он извлекает наиболее часто повторяющиеся комбинации ингредиентов и предлагает свои варианты и способы приготовления блюд. Мы использовали нейросеть при разработке тематического меню — ИИ самостоятельно составлял комбинации ингредиентов, но уникальных идей не было,— рассказывает Любовь Фомичева, представитель сети ресторанов японской и азиатской кухни MYBOX.— Как показал наш опыт, сейчас ИИ может быть только полезным инструментом для вдохновения, так как все еще требуется специалист для адаптации его идей».
Уместность внедрения
Российская реальность такова, что вокруг данных по опросам очень много спекуляций, замечает директор по развитию компании Softlogic Дмитрий Ракович. «ИИ применяется многими российскими компаниями, однако к числу опрошенных всегда относятся компании из топа крупного и в меньшей степени среднего бизнеса. Это понятно, поскольку большинство из них генерируют огромную часть выручки по отрасли и дают наибольший экономический эффект. Но это не общее число организаций в России. Основные причины такого дифференцированного применения — стоимость внедрения и обоснование экономического эффекта от использования»,— рассуждает господин Ракович.
Федеральный проект для повсеместного внедрения технологий ИИ будет создан в рамках нового нацпроекта «Экономика данных», отмечает министр цифрового развития РФ Максут Шадаев
ТАСС
«Каждая компания должна оценивать применимость ИИ к своему бизнесу и принимать решения на основе конкретных потребностей и целей. Следовать тренду в использовании ИИ важно, но необходимо также учитывать и индивидуальные особенности бизнеса»,— акцентирует топ-менеджер и IT-MBA Антон Баланов.
«Главное, что стоит понимать, ИИ — это лишь инструмент автоматизации и снижения временных затрат. Там, где любая рутинная операция поддается обсчету, например, в человеко-часах, применение оправданно, но с одной оговоркой. Когда у вас один человек и он делает какую-то операцию, стоимость внедрения будет велика, именно поэтому в малом и среднем бизнесе иногда проще нанять еще одного сотрудника, и именно в этом причина невысокого объективного роста по применению ИИ всеми организациями»,— говорит господин Ракович.
«ИИ часто бывает полезен только на масштабе либо из-за сложного обучения модели, либо из-за дорогой интеграции в бизнес-процессы. Для некоторых случаев ИИ можно использовать и бесплатно (например, генерация текста). Но если речь идет об автоматизации какого-то бизнес-процесса, то нужно закладывать хотя бы 100 тыс. рублей на интеграцию»,— комментирует Иван Скоков, менеджер по продуктам «ЮMoney».
Дмитрий Фомин, руководитель по разработке чат-ботов и внедрению ИИ в Magnetto.pro, обратил внимание, что процесс внедрения ИИ достаточно затратный как по времени, так и по финансам. «Далеко не каждая компания сможет себе позволить персонализированную автоматизацию своих процессов с помощью ИИ. Мы занимается разработкой чат-ботов на основе ИИ и можем сказать, что спрос на эту услугу растет. Особенно это касается внедрения чат-ботов для отдела клиентской поддержки или автоматизации коммуникаций. После ухода с нашего рынка ABBYY сложно выделить лидеров ИИ-разработок. Такие гиганты, как "Яндекс" и "Сбер", занимаются своими продуктами, но пока что это больше внутренние разработки. За последние год-полтора инвестиционные сделки в стартапы в сфере ИИ на российском рынке были в основном с проектами ранней стадии, поэтому в ближайшее время каких-то значимых скачков и проектов не предвидится»,— подытожил эксперт.
Кроме того, пока на рынке не так много специалистов: на сегодняшний день становится актуальна профессия промпт-инженера и ее популярность только растет. Промпт-инженеры формулируют запросы к нейросети (промпты) таким образом, чтобы она выдавала необходимый и оптимальный результат.
Как отмечает Артем Стенюшкин, коммерческий директор Art Engineering, растущей индустрии ИИ необходима мощная инфраструктура, которая требует создания новых рабочих мест и способствует появлению новых специальностей.
Антон Шустиков, СЕО финтех и ИБ стартапа cakesCats, прогнозирует, что в ближайшем будущем стоит ожидать становление ИИ-студий и рынка ИИ-помощников. «Внутри компании будут все больше обращаться к разработке и внедрению готовых решений на основе искусственного интеллекта, которые будут адаптированы под конкретные потребности и бизнес-процессы. Ожидается существенное улучшение и самих ИИ- помощников, будут созданы, например, более тесные и проработанные интеграции с CRM или ERP компаний»,— полагает господин Шустиков.