Я уже рассказывал, как ИИ заменяют авторов дзена. Но на самом деле, это просто один из звоночков.
Не мог я пройти мимо интересного интервью Ивана Иванова (ссылка на сторонний ресурс, можете почитать), директора по стратегии цифровой трансформации Альфа-Банка. Всё же одно дело, когда не у дел оставляют самозанятого блогера и другое дело, когда замещают "профессионалов".
Лично мой взгляд зацепили следующие цитаты:
"Если завтра отключить всех роботов в Альфа-Банке, нам придется дополнительно нанять 870 человек. Роботы фактически выполняют задачи целого большого подразделения, 3,5 млн операций в месяц, и объем растет по мере увеличения клиентской базы. Роботизация позволяет, во-первых, избавить сотрудников от рутины, а во-вторых, удерживать издержки, которые растут вслед за клиентской базой."
"Теперь в Альфа-Банке нет андеррайтеров — людей, которые вручную оценивают риски. Если прийти к вам и попросить кредит, решение примет модель. Роботы выявляют звонки мошенников, искусственный интеллект подбирает ипотечные программы для клиентов, одобряет ипотеку без анкеты. Есть ли неочевидные примеры, что еще Альфа-Банк поручил искусственному интеллекту?"
"Благодаря только роботизации мы сэкономили около 300 млн рублей в 2021 году и прогнозируем экономию порядка 1,1 млрд рублей по итогам 2024 года."
Это просто ОДНА ИЗ крупных банковских организаций в стране. Их много. Кто-то пилит свои автоматизации, кто-то прикручивает сторонние сервисы. Одни замещают первую линию на чат-бота с обработкой простых запросов (привет Т-Банк, Озон, Госуслуги - это из тех, с кем вы часто встречаетесь), другие заменяют специалистов, чья деятельность адекватно подвергается алгоритмизации. Какой смысл содержать штат сотрудников, оценивающих заёмщика по самому защищенному в стране займу - ипотеке? Давно существуют зарплатные проекты, кредитные рейтинги, выписки из СФР, подтверждение залогового имущества через росреестры, да даже практически все переводы сейчас идут по СБП. При должном подходе, составить добротный скоринг платежеспособности клиента, чекнуть КИ, провести оценку рисков без участия живого работника - вполне реальная задача. Нужны затраты на автоматизацию, но они разовые. Не надо платить кожаным работникам зарплату десятилетиями. Один раз автоматизировал и потом поддерживай.
Когда работодателю оказывается намного выгоднее описать один раз по ТЗ задачу и сократить 20-30-50 сотрудников, он это сделает. Почему? Да потому что оптимизация издержек. Сэкономил лярд = заработал лярд.
Сумма в 1.1 млрд экономии кажется огромной. Но если пересчитать на значение в "870 оптимизированных сотрудников", разделить на 12 месяцев, то получим затраты компании "всего" в 105 тысяч на человека.
ВАЖНО. Это не зарплата - это именно затраты на официально трудоустроенного сотрудника, которые включают в себя отчисления в СФР, ПФР, ндфл + всякие там корпоративные ДМС, которые есть в альфе. Выкинем еще какую-то условную премию и получаем, что оптимизировали людей с ежемесячной зарплатой тысяч в 55-65 рублей. Это не какая-то баснословная сумма для банковского сектора, просто обычная зарплата не самого начинающего специалиста в банковской организации. И это я про регионы, для столицы и подавно.
Вот и выходит, что пока одни отрицают сам факт возможности замены людей на роботов, процесс неспешно идет за их спиной. И одна за другой, пока что крупные компании, занимаются ужатием штатов. Тот, кто первый будет вливаться в эту струю, получит сверхдоход. Кто прощелкает момент - останется у разбитого корыта.
Процесс этот ускоряется ото дня ко дню. Можно долго размышлять про эффективность Deep Seek, сравнивать его с моделями Open AI, гонять бенчмарки для искусственного интеллекта, но многие не догоняют, что на самом деле сделал китайский ИИ.
Есть такая штука, зовется mass adoption. Её еще часто в последние года применяют к крипте. Так вот, пока chat gpt доказывал всему миру, что нужны миллиарды миллиардов, супер мощности, надо запускать АЭС для ИИ, китайцы взяли и запилили неказистого Deep Seek.
Да, с дырами в безопасности.
Да, может быть обучали его на не совсем сыром наборе данных.
Да, возможно по бенчмаркам он отстает в производительности и креативности ответов.
НО он общедоступен, бесплатен и вообще опенсорс. Бери и допиливай. Ставится одно приложение с авторизацией в гугле и вперед. Никаких тебе подписок, никаких разделений пользователей на вип и не вип.
И вот он, Дипсик, этот mass adoption запустил. Миллионы людей по всему миру решили его пощупать и чего скрывать, удивились!
Оказывается, что это уже не тупой робот, который не в состоянии разобрать английскую "c" от русской "с" в предложении. Он вполне в состоянии понять даже мысли, которые были сформулированы с кучей ошибок. И генерирует он отличные ответы. Да, может быть он ПОКА ЧТО не так качественно поддерживает диалоги, упускает контексты, иногда отвечает невпопад, но ему без году неделя :)
Мы уже переживали этапы mass adoption в других сферах. Например смартфоны, электромобили, криптовалюты. Все они сначала были уделом фриков и фанатов. Вспомните КПК нулевых, электротачки с запасом хода 30км, пиццу за 20 000 биткоинов.
После прохождения процесса популяризации, повышения доступности и в итоге признания обществом, как нормального явления, все они перешли из нишевых продуктов в массовые. И те, кто изначально делал на них ставку, заработал огромные капиталы.
Просто вспомните, что биткоин в 2014 стоил 500 баксов.
Как смеялись со старлинка? После повышения доступности и увеличения зоны покрытия, он действительно стал ловить в любой глуши и позволяет не тянуть дорогостоящий канал. А для мест, где в принципе невозможна сотовая связь в связи с физически уничтоженными вышками, он помогает наладить высокоскоростные каналы для координации и управления сложными техническими устройствами.
В ту же степь Tesla Model Y, ставшая самой продаваемой тачкой в 2023.
Аналогично и китайский автопром всем паровозиком. Кто бы 5 лет назад мог подумать, что они будут щемить фольксваген и мерседес в Европе, правда?
Это и есть результат прохождения стадии принятия обществом, который приводит к последующему взрывному росту.
С ИИ будет такая же картина. Пока что оптимизацией занимаются отдельные компании. Вскоре они выкатят это как услугу. После того, как подписка на сервис будет стоить условные 10 000 рублей в месяц, а позволит сократить 2 младших менеджеров по продажам или СММ менеджера с зарплатой 100 000 рублей, будет Бигбадабум!
30 лет назад, чтобы позвонить бабушке в соседнюю область, мы всей семьей ехали в центр на телеграф и оператор организовывала нам межгород.
20 лет назад мы звонили оператору и диктовали сообщения на пейджер.
Сейчас высокоскоростной интернет, позволяющий смотреть видео в 4к посреди метрополитена, доступен в любом смартфоне.
Я думаю аналогии понятны.
Кто от него пострадает в первую очередь? Да те, кто не успел адаптироваться - не научился работать в специальности, сложно подходящей под алгоритмизацию и начинающие специалисты.
Поверьте, вы этого даже не заметите, как не заметили столь быстрого вхождения в обиход Алисы, Салюта, Siri.
Ах да, картинки с роботами в этой заметке сгенерированы нейросетками. Раньше для такого требовались бы художники-дизайнеры и пара дней, теперь это 20 секунд в бесплатном сервисе.
Это и есть mass adoption.
Подумайте об этом на досуге.
Всем всего хорошего, с вами был СтасонычЪ,
Подписывайтесь на мою ламповую телегу
Всех обнял-приподнял!
Поддержать канал можно тут