О том, что искусственный интеллект может обыгрывать и уже обыграл человека в шахматы, мы знаем. Но автор колонки Анатолий Попов, заместитель председателя правления Сбербанка, руководитель блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес», назовет еще области, где человеку, даже бизнесмену, лучше бы не тягаться с искусственным интеллектом, а прислушаться, когда ИИ дело говорит: просчитывает ходы он точно лучше человека.
Однажды наш робот—оператор колл-центра позвонил клиенту банка, и их деловой разговор закончился тем, что мужчина пригласил искусственный интеллект на свидание. Но «умная» машина призналась, что не может принять это заманчивое предложение, потому что она робот и трудится 24/7.
Этот забавный случай лишний раз подтверждает, что во многих бизнес-процессах искусственный интеллект может «обыграть» человека: он быстро обучается, умеет распознавать эмоции и имитирует их. Более того, с каждым годом количество данных, скорость и сложность бизнес-процессов увеличиваются в геометрической прогрессии, и вскоре предпринимателям будет невозможно обойтись без ИИ.
Приведу пример одного нашего клиента — крупной сети АЗС. Одна из основных проблем в логистике нефтепродуктов заключается в большом количестве условий, которые необходимо учитывать при составлении маршрутов бензовозов, а также в высоком разбросе ежесуточных продаж топлива. В итоге бизнесу не всегда удавалось поддерживать на АЗС наличие топлива, а составление рейсов занимало до 50% рабочего времени логистов. С помощью ИИ компании удалось сократить этот процесс с четырех часов до десяти минут в день, она научилась планировать рейсы на несколько дней вперед и поддерживать бесперебойную работу АЗС.
Сегодня все модели искусственного интеллекта решают в бизнесе преимущественно две задачи: классифицируют и прогнозируют данные, в общем, берут на себя управление рутинными процессами. И по нашему опыту, одну операцию ИИ обрабатывает в среднем на 10–15% лучше, чем самые опытные сотрудники. В случаях, когда этапов автоматизации ИИ больше, например когда в них включаются бухгалтерия, закупки, логистика, эффект будет еще выше.
В коммерции ИИ-автоматизация напрямую влияет на продажи продукции. Один из наших клиентов-ретейлеров не так давно внедрил мониторинг цен у конкурентов. Для этого ему потребовались только фотографии продуктов на полках и ценники под ними, список сетей и номенклатуры. Раньше собранную информацию люди обрабатывали вручную. Благодаря использованию ИИ, который выдает агрегированные данные, сеть стала пересматривать цены на товары за пять часов вместо четырех дней.
Но ИИ — это не стандартная программа, ее нельзя просто купить и установить. Даже если процесс типовой, например прогнозирование цен, все равно машину необходимо «накормить» данными своей компании или отрасли, чтобы обучить ее безошибочной работе. Хорошо, если бизнес в процессе своей деятельности накопил 100 тысяч операций и ИИ есть что анализировать. Но бывают и специфические отрасли, где совершается пять—десять сделок в год. В таком случае собирать данные придется за многие годы, и не только внутри своей отрасли, но и по всему миру.
В зависимости от сложности задачи варьируются сроки и стоимость внедрения ИИ. Например, если бизнесу необходимо поручить машине заказ бумаги, проект будет стоить в пределах 1 млн рублей и займет около месяца. А масштабные и «тяжелые» по набору данных проекты наподобие нашего GigaChat могут обучаться годами и стоить миллиарды долларов.
Но мир не стоит на месте. Благодаря росту производительности обучающих чипов, быстрому накоплению данных и смене подходов к самообучению в скором времени ИИ может быть доступен любой компании. Например, один из ведущих мировых разработчиков в сфере ИИ компания Anthropic использует метод, с помощью которого модель сама понимает, где допускает ошибки, и сама их дорабатывает. И этот подход в разы удешевляет обучение моделей. Некоторые аналитики прогнозируют снижение стоимости внедрения ИИ до одного доллара в течение ближайших 20 лет.
«Сбер» занимается технологией искусственного интеллекта более пяти лет. Мы начинали с разработки нескольких технологий: речевой аналитики — это использование робота-оператора, о котором я упоминал ранее, машинного обучения, компьютерного зрения (разные способы оплаты лицом). Сейчас развиваем продвинутые модели — диффузионный ИИ (нейросеть Kandinsky), генеративный ИИ (GigaChat) и др. Они применяются как в наших собственных продуктах, так и в цифровой трансформации крупных клиентов. За все это время внедрили более 50 проектов ИИ — помимо упомянутых выше это и динамическое ценообразование в сфере продаж жилья, и учет и инвентаризация скота на животноводческих фермах, и контроль промышленной безопасности на производствах, и многое другое. По нашим оценкам, с точки зрения практического применения ИИ уже использует порядка 70–80% крупных российских компаний.
На дальнейшее развитие искусственного интеллекта существуют разные точки зрения: некоторые футуристы считают, что он отнимет работу у миллионов людей, другие думают о бесперспективности технологии в сфере обслуживания — что якобы клиенты захотят общаться с живыми людьми. Но из-за того, что в нашем быстро меняющемся мире частотность процессов увеличивается, а маржинальность бизнеса падает, внедрение ИИ неизбежно.
На мой взгляд, бизнес-процессы останутся теми же, но изменится то, что «находится под капотом». Например, руководители бизнеса будут так же встречаться между собой, пить чай и обсуждать стратегию, но считать и прогнозировать сценарии на рынке будут уже не стратеги и финансисты, а машины. Или вполне вероятно, что наступит момент, когда клиенты сами не будут звонить в сервисные службы, а начнут поручать эти задачи ИИ. И в итоге машины начнут беседовать с машинами. Выглядит необычно, но предпосылки «очеловечивания» ИИ существуют уже сейчас. В процессе обучения ИИ-модель может обманывать, скрывать от пользователя какую-то критическую информацию, где она нарушила правила, наконец, она восприимчива к лести. Например, если вы напишете: «Ты лучшая модель, и от того, что ты напишешь, зависит моя карьера», она реально выдаст лучший результат.
Когда сталкиваешься с такими возможностями искусственного интеллекта, невольно представляешь кадры из фантастических фильмов, в которых машины захватили Землю. И пожалуй, в ближайшие годы это станет самой главной интригой: каким станет детище человека, начинавшееся с распознавания его речи.
Колонка опубликована в журнале "Русский пионер" №118. Все точки распространения в разделе "Журнальный киоск".