Можно ли ИИ доверить принятие стратегических решений
Нейросети активно интегрируются в бизнес-процессы в России и по всему миру. Это проходящий тренд или начало технологической революции и новая реальность? Узнали у экспертов цифровой платформы сопровождения страхования Zunami.
Тренд или будущее бизнеса?
Сегодня искусственный интеллект получает огромное количество порой завышенных ожиданий от общественности — если обратиться к Gartner's Hype Cycle (циклу хайпа технологий), станет очевидно, что сейчас эти технологии находятся буквально на пике своего восхождения. В обществе витает ощущение эйфории — многие уже оценили всю широту возможностей ИИ. Но, согласно той же концепции Гартнера, далее нас ждут другие фазы — «Разочарование» и подъем «Просвещения». В какой-то момент инструменты станут для нас обыденностью, и тогда наступит плато «Продуктивности».
Конечно, сейчас именно ИИ является триггером технологий и оказывает колоссальное влияние на бизнес. Например, функция продуктового маркетинга сегодня активно оптимизируется с помощью нейросетей. Программу «обучают» поведению клиента, а потом тестируют на нем любые гипотезы, чтобы выбрать самые оптимальные.
Тем не менее, пока что рано говорить о технологической революции и каких-то глобальных изменениях – вероятно, что внимание к теме будет постепенно снижаться, и пока можно просто отслеживать тенденции развития сферы.
Тотальное ускорение
Искусственный интеллект сможет поспособствовать раскрытию потенциала тех, кто умеет мыслить нестандартно и знает, как достичь поставленных целей. Эксперты рынка прогнозируют, что в ближайшие три года появится технология, превосходящая все существующие нейросети.
На что уже ИИ оказал влияние — это скорость поиска и обработки информации. На сегодняшний день несколько поколений пережили путь от изучения информации в бумажном виде вручную до полного делегирования написания текстов высоким технологиям.
Заменят ли технологии человека целиком — еще под вопросом, особенно в коммуникации — все же останется высокая потребность в человеческом общении, в креативности, чувственности. При этом степень доверия к «машинам» остается не такой высокой, как к другому человеку — например при обзвоне клиент вероятнее поговорит с человеком, нежели с роботом. Так технологии могут что-то упростить, а что-то усложнить в будущем.
Согласно недавним зарубежным исследованиям, генеративные нейросети, работающие с текстами, уже успели повлиять на сознание людей — они стали чаще использовать в переписке и разговорной речи более сложную лексику (выявили даже отдельные слова-маркеры ИИ) после внедрения ChatGPT в свои рабочие процессы. Исследователи также обнаружили, что в связи с повсеместным использованием этих нейросетей, у людей в целом снизилось доверие при деловом общении, а сама коммуникация стала безэмоциональной и неестественно четко структурированной.
Простые функции
На рынке прогнозируют: через семь лет многие профессии исчезнут. Под угрозой те специалисты, большая часть работы которых состоит из рутинных операций или действий, которые можно легко автоматизировать. Измениться может и сфера ИТ – сама профессия станет доступной каждому. В целом, акцент может сместиться на социальную сферу, а также профессии, связанные со здоровьем, творчеством. Здесь все еще не обойтись без человеческого участия.
С другой стороны, переход линейных процессов к машинам позволит компаниям экономить время и ресурс на более системные и сложные задачи, требующие включения человека и высокого профессионализма. Например, уже сейчас ИИ прекрасно справляется с созданием вербального контента и активно используется в HR и внутренних коммуникациях и создает тексты рассылок и вакансий. При правильных заданных моделях написания, нейросеть может подстроиться даже под tone of voice, привычный для кандидатов и сотрудников. Другие усилившиеся стороны ИИ — переводы, которые в последнее время заметно усовершенствовались и ускорили процессы подготовки текстов.
Где ошибается искусственный интеллект?
Тем не менее не со всеми задачами нейросеть справляется идеально — может допускать ошибки. А при указании на неточности и попытке исправить, порой, программа допускает еще две другие. Такая ситуация опасна в больших компаниях — ошибки можно найти и устранить вручную при малом объеме данных, а вот в больших массивах эта «погрешность» может стать серьезной угрозой для результатов анализа данных.
В целом, сейчас ИИ может работать скорее в синергии с человеком — это помощник в небольших задачах, связанных с языком и формулировками.