Хочу рассказать вам о возможностях искусственного интеллекта, которые, на мой взгляд, способны кардинально изменить подходы к ведению малого бизнеса. И речь пойдет не о страхах или восторженных возгласах по поводу ИИ, а о конкретной пользе и оптимизации бизнес-процессов.
Автор: Дмитрий Бризицкий — член Высших экспертных советов кафедр «Ментальные практики» и «Игропрактика» Академии социальных технологий, серийный предприниматель, автор методов предпринимательского мышления, автор «Путеводителя по территории смыслов» и «Азбуки разговоров о важном для взрослых».
Мой опыт и путь к искусственному интеллекту
Я — серийный предприниматель с опытом создания 20 бизнесов, 5 из которых оказались весьма успешными, притом дважды мне даже удалось стать лидером рынка. Среди моих проектов — крупнейшее в СНГ и Европе производство реквизита и бутафории для театров и кино, выросшее из гаражной мастерской до масштабного производства с кузней, сварочными цехами, 3D-принтерами и штатом специалистов. По нашей статистике, каждый пятый фильм, выпущенный в России за последние 10 лет, создан с нашим участием. Кроме того, мы реализовали около полусотни деловых игр и множество других интересных проектов.
Несмотря на мой опыт в прогнозировании и футурологии, я долгое время относился к теме искусственного интеллекта скептически. Однако всего за пару недель я кардинально изменил свое мнение, интегрировав ИИ в бизнес-процессы. Сегодня я хочу поделиться с вами практическими советами о том, как использовать нейросети, такие как ChatGPT, Cloud, Perplexity и другие, для оптимизации малого бизнеса.
1. Персонализация и типовые решения
В своей работе мы используем только типовые генеративные нейросети, не прибегая к специализированным решениям. Ключевым моментом является тонкая персональная настройка искусственного интеллекта под конкретные задачи. Мы генерируем тексты, изображения, музыку, видео — все, что необходимо для изменения устоявшихся бизнес-процессов.
2. Тестирование идей и создание прототипов
Раньше, чтобы оценить перспективность нового клиента или проекта, требовалось собрать команду, провести мозговой штурм, разработать эскиз решения и вести долгие переговоры, что отнимало массу ресурсов. Теперь мы используем иной подход.
Анализируя интервью известных людей на YouTube, мы транскрибируем их речь, выявляем метапрограммный профиль и семантическое ядро личности. На основе этого анализа, нейросеть создает презентацию проекта, адаптированную под язык и восприятие конкретного человека. Такие персонализированные презентации позволяют эффективно тестировать идеи на целевой аудитории.
Примером может служить проект, который мы представляли крупным чиновникам. Описание проекта, подготовленное нейросетью, вызвало восторг и аплодисменты. Однако, когда листки с описанием поменяли между собой, мнение резко изменилось на противоположное. Этот эксперимент наглядно продемонстрировал, как важно адресно доносить информацию, учитывая психологические особенности восприятия. И искусственный интеллект позволяет нам делать это уже сегодня.
3. Работа с открытыми вопросами и большими данными
Искусственный интеллект открывает новые возможности для анализа больших массивов данных, включая работу с открытыми вопросами. Раньше обработка сотен анкет была трудоемким процессом. Сегодня мы можем задействовать нейросети для систематизации и анализа неструктурированной информации.
В качестве примера можно привести кейс крупной строительной компании, где требовалось выявить проблемы в коллективе из 400 сотрудников, получивших российское гражданство. С помощью нейросети мы проанализировали ответы на открытые вопросы, получив глубокий анализ проблематики и приоритезацию заявлений и требований сотрудников. При этом не использовались традиционные анкеты с цифрами и списками.
4. Сокращение времени согласования заказов
В нашей мастерской среднее время согласования заказа ранее составляло 4,5 недели. Процесс включал несколько этапов: снятие запроса с клиента, генерация дизайнерами трех вариантов, получение обратной связи, переделка брифа и вариантов. Согласование могло затягиваться на 3-4 круга.
Внедрив искусственный интеллект в работу отдела продаж, мы кардинально изменили ситуацию. Теперь продажник на ранней стадии переговоров, буквально в Zoom-конференции с клиентом, используя нейросеть, генерирует изображения в соответствии с пожеланиями клиента. Этот процесс занимает около двух часов, сопровождается активным обсуждением и уточнением деталей, но в результате мы получаем техническое задание, не требующее переделок. Дизайнеру передаются конкретные референсы, полностью отражающие видение клиента. В итоге время согласования заказов сократилось втрое.
5. Подготовка к переговорам
Большинство людей не любят готовиться к переговорам, хотя это необходимо для успешного исхода. Искусственный интеллект может значительно упростить этот процесс. Загрузив в нейросеть информацию о вашем продукте и о вашем оппоненте (метапрограммный профиль, как я уже рассказывал), вы получаете исчерпывающую отработку возражений, анализ сильных и слабых сторон обеих сторон, выявление противоречий и точек соприкосновения. Вместо нескольких дней подготовки и десятков звонков, вы тратите минимум времени и получаете полное представление о предстоящих переговорах.
6. Диверсионный анализ и поиск слабых мест
Еще одна интересная возможность искусственного интеллекта — диверсионный анализ. Опишите свою бизнес-идею, концепцию или предложение и загрузите ее в нейросеть. ИИ предложит вам десятки способов «уничтожения» вашей идеи, выявив слабые и уязвимые места, которые не всегда очевидны при самостоятельном анализе. Такой подход позволяет увидеть свой проект под новым углом и заранее продумать меры по устранению потенциальных рисков.
Критическое мышление и контроль результатов
Важно помнить, что искусственный интеллект обучается на основе данных, которые ему предоставляют. Его целевая функция — понравиться пользователю, что может привести к потере критического мышления при использовании ИИ. Первые недели работы с нейросетями многие пользователи начинают слепо доверять результатам, что недопустимо.
Необходимо разработать механизмы проверки и контроля результатов, полученных от искусственного интеллекта. Например, при заказе перевода на китайский язык, необходимо иметь возможность проверить качество перевода. Доверие без проверки чревато ошибками. При генерации изображений рекомендуется привлекать дизайнера для оценки визуальной составляющей, а инженера — для оценки технической реализуемости.
Необходимо иметь запасной план на случай сбоев в работе искусственного интеллекта. Технологии развиваются стремительно, и сегодняшние решения могут оказаться неэффективными завтра. Важно быть готовым к тому, что нейросеть может «затупить» из-за санкций или обновлений. Наличие запасного варианта, пусть и более дорогого, позволит не оказаться в критической ситуации.
В работе с искусственным интеллектом важно сменить роль. Из «актера» нужно превратиться в «режиссера», из «учителя» — в «заказчика учителя». Критическое мышление становится ключевым навыком. Чем активнее вы используете искусственный интеллект, тем больше необходимо развивать способность анализировать и оценивать полученные результаты. Важно понимать, на каких основаниях вы принимаете решения.
И последний совет: поощряйте критическое отношение к результатам работы ИИ в своей команде. Подбрасывайте ошибки, чтобы сотрудники понимали, что среди верных ответов могут встречаться и неправильные.