Последние месяцы активно появляются всё новые и новые сервисы, основанные на ChatGPT и других ИИ, на мировом рынке постепенно сокращают специалистов, роботизируя их труд. ИИ внедряется во все сферы деятельности. Чего ждать? Чему радоваться? И чего бояться? Давайте попробуем разобраться.
Осторожно! В данной статье реальные цифры, примеры и прогнозы.
Так как я маркетолог, то, разумеется, добавила раздел про применение ИИ в маркетинге. Но уверена, он будет полезен всем предпринимателям, самозанятым, создателям контента и, конечно, моим друзьям и семье :)
В ежедневной сводке новостей мы видим, что рынок труда неизбежно трансформируется под влиянием развития технологий искусственного интеллекта. К примеру, только за последние месяцы:
Американские компании начали заменять труд сотрудников технологиями ChatGPT. Портал ResumeBuilder опросил 1 000 работодателей, и уже примерно в половине компаний ChatGPT заменил сотрудников при выполнении ряда задач. По результатам данного опроса:
- 66 % компаний используют ChatGPT для написания кода
- 58 % — в качестве замены труда копирайтеров
- 57 % — в сервисах поддержки клиентов
- 52 % — для составления резюме заседаний и подготовки других документов
На рынке труда стали появляться новые направления. Например, в США и Великобритании уже есть вакансии для оперативных инженеров, которые пишут подсказки для технологии ChatGPT. Зарплата такого специалиста может достигать $335 тыс. в год. Теперь всё больше становятся необходимы люди, которые смогут расширять словарный запас искусственного интеллекта и научат его новым идиомам.
Эта тенденция точно не остановится, она будет набирать обороты, и каждому в частности, и бизнесу, в том числе и российскому, придется адаптироваться. Противиться не имеет смысла.
На днях наткнулась на вакансию от Яндекса — учить нейросеть делать хорошие тексты. Так что можно считать, что трансформация рынка труда уже активно идёт и в РФ.
Цифры и статистика!
- За последние 5 лет количество компаний, использующих ИИ в своих бизнес-процессах, выросло на 300%.
- 83% компаний считают использование ИИ в своей стратегии первоочередной задачей.
- Более 80% сотрудников считают, что искусственный интеллект повышает их производительность.
Что касается маркетинга?
- Согласно исследованию Salesforce Research, использование ИИ маркетологами резко возросло в период с 2018 по 2020 год — с 29% до 84%.
- Согласно исследованию AI Multiple, 87% компаний, внедривших ИИ, использовали его для улучшения электронного маркетинга.
- 61% маркетологов планировали использовать искусственный интеллект при прогнозировании продаж.
Опять же, отрицать рост не имеет смысла. Раньше мы могли сказать, что это происходит «где-то за океаном», но теперь мы видим реальные кейсы отечественных компаний.
Реальные примеры
Тинькофф Банк внедрил персонализированный кешбэк
Предложения от партнеров по кешбэку для клиентов банка достигло таких значений, что обычный пользователь просто не может посмотреть их все. Поэтому разработчики реализовали более эффективное решение:
Алгоритм собирает наиболее релевантные предложения персонально для каждого пользователя и рекомендует их в специальном разделе. ИИ анализирует прошлые транзакции клиента банка и сопоставляет их с текущими предложениями от партнеров. Модель предсказывает вероятность покупки тех или иных товаров и эффективно работает как для клиентов, так и для партнеров банка. В сервисе используется модель machine learning Mult-VAE.
Подбор вакансий в Head Hunter
Ещё не так давно соискателям предлагались вакансии на основе текстового анализа резюме. Точность такого анализа была невысокой, а предсказательная модель работала не слишком корректно, что в итоге негативно повлияло на продажи публикаций вакансий.
Новая модель на базе ИИ не только анализирует суть самих резюме и вакансии, но и обучается на поведении похожих участниках рынка — соискателях и работодателях. В сервисе используется технология Natural language processing.
В результате это привело к росту соискателя в 1,3 раза, что помогло повысить продажи размещения вакансий почти на 40%.
Кто останется без работы? Прогнозы экспертов
- Исследователи из Высшей школы экономики предсказывают, что уже к 2025 году ИИ оставит без работы значительную часть маркетологов. Для тех же, кто останется в профессии, работа с искусственным интеллектом станет обязательным навыком.
- В HubSpot ожидают, что ИИ трансформирует отрасль настолько, что сервисы на его основе заберут на себя 99% телемаркетинга.
- К 2025 году почти 100 миллионов человек будут работать в сфере искусственного интеллекта.
Есть мнение, что на рынке РФ темпы роста будут ниже. Однако мы можем с польной уверенностью сказать, что рост точно будет. И следом за мировыми корпорациями отечественный рынок отправится в глубины нейронных сетей.
Из этого можно сделать вывод: и предпринимателям, и сотрудникам придется разобраться в новых технологиях. Если бизнес хочет быть конкурентоспособным, придется внедрять ИИ. Если человек не хочет потерять работу, придется изучать ИИ.
Как ИИ можно применять в маркетинге?
Персонализация
Персональные предложения на основе прошлых действий пользователя. Это направление получило одну из самых больших популярностей. Различные сервисы на базе ИИ умеют анализировать статистику прошлых покупок, запросов и просмотров. Это активно применяется, как я ранее упоминала, например, в Тинькофф, а также в Озон, Яндекс.Маркет и в большинстве крупных ритейлеров в России.
Следующий шаг в этом направлении — это динамическое ценообразование. К примеру, на основе анализа данных в РЖД и у авиакомпаний формируются цены на те или иные направления в определенный момент времени. Системы анализируют спрос, время года, погоду и даже проводимые мероприятия в конкретный момент времени в городе и в соседних населенных пунктах.
Прогнозирование и аналитика
Бизнесу необходимо прогнозировать действия потребителей, бюджеты, рекламные затраты, выявлять скрытый потенциал у различных сегментов на основе заданных параметров, строить модели, которые смогут с высокой вероятностью предсказывать поведение, спрос, продажи и пр.
На базе машинного обучения, имея достаточное количество данных о прошлых взаимодействия с клиентами, покупках, результатах рекламных кампаний, теперь можно строить отлично работающие модели.
Коммуникации
Автоматизированные коммуникации на базе умных обучающихся сервисов — это направление прекрасно для всех участников рынка. Бизнес повышает свою производительность и клиентоориентированность, а покупать получает мгновенный качественный сервис тем способом и в том канале, где ему это привычно и удобно.
Сюда относятся чат-боты и голосовые роботы, которые умеют распознавать не только саму речь или текст, но и интонации, и смыслы. Такие системы способны в режиме реального времени прогнозировать ответы и задавать наводящие вопросы.
Корпоративный мир постепенно уходит от шаблонных ответов в чате, где не пробиться до оператора сквозь поток «У вас остались ещё вопросы?», — к настоящему качественному автоматизированному взаимодействию. У компаний есть куча данных — о клиентах, о товарах в наличии, в системе хранятся статусы заказов, а корпоративная база знаний имеет ответы на все вопросы. Так почему бы не научить машину пользоваться этими знаниями во благо клиентов?!
Генерация контента
Направление, которое заставляет нервничать всех. Художников, маркетологов, гейм-дизайнеров, программистов, верстальщиков, копирайтеров, переводчиков и так далее.
Многие из вас, наверняка, уже попробовали нарисовать свой портрет с помощью нейросети, написать пост в социальную сеть с помощью бота на базе ChatGPT и, должно быть, убедились, что робот справляется ну просто отлично.
Нейросети могут генерировать реалистичные изображения. Уже сейчас появляются нейро-художники. В ближайшем будущем машина будет создавать и рекламные креативы. Поэтому следует познакомиться с возможностями этих систем уже сегодня.
Кстати, посмотрите, какие интересные картинки создала нейросеть Playground AI на основе моих текстовых запросов:
Кстати, робота на обложке тоже нарисовала нейросеть ;)
Технологии на базе ИИ умеют создавать видеоролики. IBM Watson Advertising Accelerator, например, может собрать видео под целевую аудиторию, проанализировав множеством переменных.
Полноценные сервисы и даже боты в Telegram умеют писать тексты на основе короткого описания или тезисов. Одна из самых популярных русскоязычных нейросетей — ruGPT-3.
На данный момент такие системы, возможно, и не создадут полный концепт, но они отлично помогают криэйторам искать вдохновение и новые идеи. С чего предлагаю и начать своё путешествие в мир ИИ-технологий.
Что мешает?
Несколько слов о том, что тормозит это развитие, и как подготовиться компаниям и владельцам бизнеса к переходу.
- Избавьтесь от завышенных ожиданий. ИИ — это пока ещё не сверхразум и он не сможет сразу заменить всё и вся. Поэтому начните внедрение с самых простых задач и выделите для этого специализированного человека. Внедрение потребует много времени, данных и доработок. Но в дальнейшем это окупится.
- Страхи и недоверие. Порой, увидев первые странные результаты выдачи нейросети, опускаются руки и кажется, что такая система никогда не будет работать. Но это не так. В том то и прелесть нейросетей, что они обучаются — просто им нужно время, наставник и данные. Не выпускайте в массы сырую сеть, тестируйте — со временем она станет работать стабильнее вашего самого опытного сотрудника.
- Команда — наше всё. Для внедрения ИИ понадобятся специально обученные и выделенные под эти задачи люди. И речь идет не только о специалистах по данным и машинному обучению, но и о профессионалах из тех областей, куда планируется внедрить систему.
- Некачественные данные. Как говорится: «garbage in, garbage out». Если ваши данные плохого качества, неполные и неподготовленные, то такой же будет и система на выходе. Поэтому начните с подготовки и аккумулирования данных, на основе которых будет производиться машинное обучение. Скорее всего процесс подготовки данных займет большую часть времени разработки «умной» системы — и к этому нужно быть готовым.
Интересные сервисы на заметку
Конструкторы ботов:
- Pipe.bot
- SAP Conversational AI
Генераторы изображений:
- Starry AI
- StyleGAN
- Playground AI
- Dream By Wombo
- Nightcafe
- Fotor AI
- DALL·E 2
- Midjourney
- Stable Diffusion
Русскоязычные генераторы текста:
- ruGPT-3
- Балабоба от Яндекс
- Порфирьевич
Вместо вывода хочется отметить, что люди во все времена боялись новшеств, и каждый технологический прогресс, казалось, лишит всех до единого работы. Но когда изобрели автомобили, телефоны, компьютеры и интернет, люди просто адаптировались к новым возможностям, которые в итоге стали работать уже на нас. Так что не стоит бояться, что нас уволят и роботы захватят мир, рынок обязательно адаптируется, появятся новые направления, продукты, услуги, должности. Думаю, можно порадоваться, что мы застали времена такого прогресса, и прямо сейчас на наших с вами глазах формируется что-то абсолютно новое.
Кстати, эту статью написала нейросеть. Шутка! :)
С вас лайк и подписка! В комментариях делитесь опытом: работаете ли вы уже с нейросетями, какими пользуетесь и какие результаты уже удалось получить. И, конечно, всем комментариям с жалобами на современные технологии лично поставлю лайки! :)
&!%№