Автор: Виктория Лисунова
Изображение сгенерировано GigaChat
Потенциал искусственного интеллекта (ИИ) огромен, за счет чего он способен не только помогать бизнесу ускорять рабочие процессы, но и снижать финансовые расходы. Сегодня уже многие компании заменяют человеческий труд — работой нейросетей и ни капли не стесняются этого. К слову, иногда такой подход способен в том числе положительно отразиться и на конечной стоимости услуги или продукта для клиента.
Как же мы жили еще несколько лет назад, не имея доступа к искусственному интеллекту (ИИ)? Казалось, что большинство специалистов и так довольно хорошо справляются с выполнением своих обязанностей. Однако, когда мир увидел на что способны нейросети, оказалось, что все-таки человек делает недостаточно. Сегодня, задействуя технологии ИИ, вместо дорогостоящих человеческих ресурсов, компании экономят на найме узкопрофильных экспертов, перераспределяя бюджет на свое масштабирование. Теперь достаточно иметь небольшой штат IT-специалистов, поддерживающих автоматизированный конвейер.
Какие процессы уже сейчас заменяются ИИ?
Чат-боты и виртуальные ассистенты. Традиционные колл-центры требуют значительных затрат на обучение, заработную плату, рабочие места и управление большим штатом операторов, чат-боты же способны обрабатывать до 80% стандартных запросов клиентов. В таком случае компании могут перенаправлять реальных операторов туда, где действительно требуется решение сложных и более чувствительных вопросов — где человеческое участие необходимо. Кроме того, ИИ не требует оплаты сверхурочных или ночных смен.
Генерация визуального контента. В эпоху, когда визуальный контент является основополагающим в Интернете, потребность в нем возрастает, но не все клиенты готовы за него платить серьезные деньги. Раньше для его создания требовалась помощь огромной команды — дизайнеров, фотографов, видеоредакторов, монтажеров, ретушеров, что выходило в приличную сумму. Генеративные модели ИИ кардинально поменяли этот ландшафт. Компании, активно использующие ИИ в своей работе, могут генерировать тысячи уникальных изображений (баннеры, иллюстрации, карточки товаров и т.д.) по текстовому запросу за считанные секунды. Раньше такая работа требовала несколько дней работы дизайнера, также могла понадобиться оплата за приобретение стоковых материалов. При этом ИИ не заменяет высококвалифицированных специалистов, но он берет на себя всю рутинную работу по созданию черновиков, изображений и базовых иллюстраций, выводя креативные команды на новый уровень продуктивности.
Создание текстов. Текстовые генеративные модели стали мощным инструментом для экономии в отделах контента, копирайтинга, и HR.
Создание статей, описаний товаров для Интернет-магазинов, постов для социальных сетей и стандартной внутренней документации (инструкции, регламенты) было трудоемким процессом. Сегодня копирайтер, вместо написания текста с нуля, тратит время на фактчекинг и редактирование контента, сгенерированного ИИ, что сокращает время создания материала в несколько раз.
Разработка маркетинговых стратегий. Системы ИИ анализируют огромные массивы данных о поведении пользователей и предсказывают, какие сегменты аудитории с наибольшей вероятностью совершат покупку. Вместо хаотичного распределения, бюджеты направляются только на те каналы и аудитории, которые ИИ с высокой долей вероятности конвертирует.
Анализ огромного массива данных. Возможно, самая значительная, хотя и наименее очевидная экономия достигается за счет повышения качества управленческих решений, основанных на глубоком анализе данных, который ранее был недоступен. Например, в логистике и производстве ИИ используется для прогнозирования сбоев оборудования (предиктивное обслуживание), оптимизации маршрутов и управления складскими запасами.
И этот список еще долго можно продолжать, потому что ИИ уже стал частью совершенно разных сфер деятельности.
Риски и ограничения
Хотя экономия очевидна, все же полное замещение человеческого труда искусственным интеллектом (ИИ) вряд ли возможно. В случае если ИИ обучен на неполных или предвзятых данных, он будет тиражировать ошибки в промышленных масштабах, что может обернуться крупными финансовыми или юридическими потерями. При этом цена просчета ИИ часто в разы выше, чем ошибка одного сотрудник — ИИ пока не может заменить человеческую гибкость, интуицию и способность к критическому мышлению в нестандартных, этически сложных или совершенно новых ситуациях. Важно также отметить, что сегодня пользователи зарубежных ИИ-моделей могут столкнуться с блокировками сервисов или необходимостью использовать для работы VPN.