Искусственный интеллект с каждым днем все больше проникает во все сферы нашей жизни. ИИ-технологии стали частью реальности, которая восхищает и пугает. В каких сферах больше всего используют искусственный интеллект? Какие специалисты потеряют работу из-за внедрения ИИ? Насколько технологии влияют на безопасность компании? Об ИИ-инструментах, потенциальных возможностях и пользе искусственного интеллекта в интервью «Коммерсанту UK» рассказал Владимир Горшунов, основатель консалтинговой компании AgileLAB, вице-президент по искусственному интеллекту и инженерии данных в 3Alica LLC.
— В каких сферах бизнес-деятельности искусственный интеллект продвинулся больше всего? Как он меняет организационную структуру компании, к примеру?
— С появлением больших языковых моделей (large language models, LLM), которые увеличили функционал и расширили возможности искусственного интеллекта, произошла технологическая революция. Если раньше можно было просто обучить машину какой-то деятельности, то с LLM можно не только выполнить какую-то атомарную задачу, но и придать ей смыслы (у ChatGPT o1 IQ больше, чем у среднестатистического человека,— 120). Например, если обычный текстовый поиск ищет по словам с прямым совпадением, то ИИ-поиск — по смыслам.
С LLM стало проще автоматизировать деятельность без создания дополнительных программных решений или с помощью встраивания ИИ-функций в уже существующие продукты. Также упростилось создание контента (текстового, графического, видео, звукового). Сейчас ИИ-технологии применяются практически во всех сферах. Большую долю, конечно, они составляют в IT (разработка программного обеспечения). ИИ помогает персонализировать предложения как для B2B-, так и для B2C-сегмента в маркетинге, это один из главных трендов. Сюда же можно добавить HR, юридические вопросы, которые решаются в процессе продаж. Медицина — перспективная, но пока сильно зарегулированная сфера из-за этических ограничений и вопросов приватности данных. Однако иногда появляются сообщения о создании новых лекарств. По мнению Дарио Амодея, CEO Anthropic, использование ИИ-технологий в биологии и химии может многократно увеличить количество открытий.
Что касается влияния ИИ на оргструктуру компании, движение идет в нескольких направлениях. Во-первых, производительность и функционал среднестатистического сотрудника, использующего ИИ-решения, значительно повышается: рядовые сотрудники выполняют задачи ведущих специалистов (senior specialists), а работу младших специалистов (associate specialists) делает ИИ. Во-вторых, часть функционала начинает выполнять ИИ. Например, помочь адаптироваться специалисту на новом месте работы может чат-бот. В-третьих, из-за увеличения производительности труда с LLM меняется структура и размер команды. Если раньше были Agile-команды до десяти человек, то с появлением ИИ-инструментов производительность повышается, и потенциально стали нужны команды с меньшим количеством людей. Например, шведская финтехкомпания Klarna за счет использования ИИ-технологий в маркетинге и обслуживании клиентов уже сократила штат с 5000 до 3800 человек и планирует еще сократить его до 2000 человек.
— Как оптимизировать рабочее пространство для работы с ИИ? Есть ли такие универсальные алгоритмы, которые подходят для любого бизнес-направления?
— Оптимизация связана с тем, что нам нужны ИИ-инструменты. Появляются некие встроенные в корпоративную сеть агенты, которые агрегируют данные из многих систем, источников данных и придают им смыслы. Например, есть корпоративные документы, по которым нужно составить историю работы с конкретным контрагентом. Раньше такая работа требовала бы специалиста, который пересмотрит переписку, найдет, какие были проекты, задачи, документы, и подготовит отчет. Сейчас такую информацию можно собирать через ИИ-решения — мониторинг принятия управленческих решений, анализ данных и поиск паттернов в данных.
Ведущие модели — это ChatGPT (ОpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta) и многие другие. Моделей много; если есть необходимость их сравнить, это можно сделать, используя ИИ-арены, такие как, например, lmarena.ai, где есть возможность общаться с разными моделями и сравнивать ответы. Также есть сайты, где можно подобрать ИИ-решения и инструменты согласно вашим запросам, задачам и роли, например theresanaiforthat.com.
— Какие ИИ-технологии вы бы рекомендовали внедрить в бизнес-процессы?
— Есть четыре уровня внедрения: упростить жизнь сотрудника, ускорить работу команды, запустить новое направление и полностью автоматизировать сквозной процесс с помощью ИИ. Для того чтобы выбрать технологии, в первую очередь нужно понять задачу: что мы хотим получить и зачем нам это нужно? Также многое зависит от деятельности компании. Старайтесь заменить ручной труд где возможно, ищите возможности повышения производительности труда сотрудников (с помощью ИИ-помощников, например), это многообещающая возможность, пока до конца не реализованная. Сохраняйте все данные, какие возможно (с учетом персональных и приватных данных, конечно), это может сильно увеличить качество работы ИИ-решений.
— Увеличивается ли прибыль и обороты (возможно, капитализация) компании с внедрением ИИ?
— Использование ИИ-технологий сегодня — это история не об увеличении прибыли, а о том, чтобы хотя бы оставаться на том же уровне, потому что компании, их не использующие, будут отставать от конкурентов. Например, капитализация Microsoft выросла на 500 млрд долларов после анонса фокуса на ИИ. Общее количество инвестиций в OpenAI выросло до 18 млрд долларов с оценкой стоимости 150 млрд.
— Какая компания является образцовой с точки зрения использования ИИ-технологий в мире? Какую бы вы выделили в Британии?
— Сейчас лидирующая позиция среди мировых компаний — у OpenAI, Nvidia, Anthropic, Google, Microsoft, Meta. В целом все крупные корпорации пытаются делать ставку на ИИ. Что касается Британии, то она входит в число стран, где развиваются deeptech (долговременные разработки на основе масштабных научных исследований.— Прим. ред.). Согласно данным Королевской инженерной академии, в Великобритании зарегистрировано более 3400 компаний, работающих в области deeptech. Здесь есть много стартапов, компаний, которые занимаются глубинным обучением, LLM-моделями и их применением.
— В каких отраслях бизнес будет быстрее внедрять ИИ-технологии, чтобы быть конкурентоспособным?
— Быстрое внедрение происходит в более маржинальных сегментах, где есть больший экономический эффект: информационные технологии, финтех, медтех, edtech, автомобильная промышленность. ИИ-технологии открывают перед нами бескрайние горизонты возможностей. Сегодняшние инновации — это только начало. Будущее принадлежит тем, кто научится работать с искусственным интеллектом, используя его не только для оптимизации, но и для создания чего-то действительно нового. И здесь главный вопрос — насколько вы готовы адаптироваться к этому будущему уже сейчас.
