Одни эксперименты с чат-ботами полезнее других.
Прошел почти год с тех пор, как компания OpenAI выпустила GPT-4, свою самую сложную модель искусственного интеллекта и своего рода мозг, лежащий в основе ChatGPT, революционного чат-бота. За это время рыночная капитализация американской технологической индустрии в целом выросла вдвое, в результате чего акционерная стоимость составила 6 трлн долларов. Для некоторых технологических компаний растущие доходы начинают соответствовать взлетевшим до небес ценам на акции. 21 февраля компания Nvidia, разрабатывающая чипы для обучения и запуска таких моделей, как GPT-4, сообщила о впечатляющих результатах четвертого квартала, в результате чего ее рыночная стоимость выросла до $2 трлн. ИИ-мания способствовала росту цен на акции других технологических гигантов, включая Alphabet (материнская компания Google), Amazon и Microsoft, которые тратят большие средства на разработку технологий.
В то же время объем продаж программного обеспечения для искусственного интеллекта остается небольшим. За последний год на долю технологий ИИ пришлось лишь около пятой части роста доходов Azure, подразделения Microsoft, занимающегося облачными вычислениями, и сопутствующих сервисов. Alphabet и Amazon не раскрывают данные о своих продажах, связанных с ИИ, но аналитики подозревают, что они ниже, чем у Microsoft. Чтобы бум на фондовом рынке ИИ продолжался, этим компаниям в какой-то момент придется зарабатывать серьезные деньги на продаже своих услуг клиентам. Предприятия по всему миру, от банков и консалтинговых компаний до киностудий, должны начать использовать инструменты, подобные ChatGPT, в широких масштабах. Когда речь заходит о реальном внедрении генеративного ИИ, компании действуют осторожно. Однако даже эти "детские шаги" указывают на то, что характер работы "белых воротничков" меняется.
Предыдущие технологические прорывы произвели революцию в офисах. Распространение печатной машинки лишило некоторых сотрудников работы: "С помощью этой маленькой машинки оператор может за день обработать больше бумаг, чем полдюжины клерков с помощью пера, и сделать работу лучше", – писал один из обозревателей в 1888 году. Примерно спустя сто лет появился компьютер, в результате чего пропала необходимость выполнения работниками ряда простых административных задач. Однако продуктивность высококвалифицированных сотрудников повысилась. Согласно одному из исследований, появление компьютера во многом объясняет сдвиг в спросе на рабочую силу в сторону работников с высшим образованием в период с 1970-х по 1990-е годы. Совсем недавно распространение работы на дому, вызванное пандемией Covid-19 и доступностью видеоконференций, изменило повседневный ритм жизни "белых воротничков".
Может ли генеративный искусственный интеллект привести к столь же глубоким изменениям? Урок предыдущих технологических прорывов заключается в том, что в масштабах всей экономики они требуют времени, чтобы окупиться. Среднему работнику средней фирмы нужно время, чтобы привыкнуть к новым методам работы. Повышение производительности труда благодаря персональному компьютеру произошло лишь спустя десятилетие после его широкого распространения. До сих пор нет никаких свидетельств того, что в целом по экономике произошел всплеск производительности, вызванный использованием технологий ИИ. Согласно недавнему опросу, проведенному Boston Consulting Group (BCG), большинство руководителей заявили, что потребуется не менее двух лет, чтобы шумиха вокруг ИИ утихла. В недавнем исследовании другой консалтинговой компании Oliver Wyman делается вывод, что внедрение ИИ "пока не всегда приводит к повышению производительности труда".
Это неудивительно. Большинство компаний в настоящее время не используют ChatGPT, Gemini от Google, Copilot от Microsoft или другие подобные инструменты систематически, даже если отдельные сотрудники экспериментируют с ними. Американское Бюро переписи населения раз в две недели проводит опрос среди десятков тысяч компаний, используют ли они те или иные формы ИИ. Сюда входят как самые современные технологии генеративного ИИ, так и более старые, которые компании использовали до 2023 года для разных целей – от улучшения результатов онлайн-поиска до прогнозирования потребностей в складских запасах. В феврале только около 5 % американских компаний различных размеров заявили, что используют ИИ. Еще 7 % компаний планируют внедрить его в течение шести месяцев (см. график). И эти цифры скрывают большие различия между секторами: 17 % компаний в информационной индустрии, которая включает в себя технологии и СМИ, заявили, что используют ИИ для производства продукции, по сравнению с 3 % производителей и 5 % компаний в сфере здравоохранения.
Когда в сентябре 2023 года Бюро переписи населения начало задавать вопросы об ИИ, малые фирмы чаще использовали эту технологию, чем крупные, возможно, потому, что меньшее количество заполняемых форм облегчало ее внедрение для мелких компаний. Сегодня ИИ наиболее распространена в крупных компаниях (с более чем 250 сотрудниками), которые могут позволить себе набрать специальные команды в области ИИ и оплатить необходимые инвестиции. Опрос крупных компаний, проведенный банком Morgan Stanley, показал, что с начала и до конца 2023 года доля компаний с пилотными ИИ-проектами выросла с 9 до 23 %.
Некоторые корпоративные гиганты лихорадочно экспериментируют, пытаясь понять, что работает, а что нет. Они нанимают специалистов в области ИИ тысячами, согласно данным Indeed, платформы для поиска работы (см. график). В прошлом году Джеймс Даймон, босс JPMorgan Chase, заявил, что банк уже "более 300 раз использовал ИИ в своих операциях". Консалтинговая компания Capgemini заявила, что "будет использовать технологии генеративного ИИ в Google Cloud для создания богатой библиотеки из более чем 500 примеров использования в промышленности". Bayer, крупная немецкая химическая компания, утверждает, что использовала ИИ уже более 700 раз.
Этот "разброс сценариев использования", как называет его один консультант, можно разделить на три большие категории: "показуха", инструменты для работников с низкой или средней квалификацией и инструменты для наиболее ценных сотрудников компании. Из этих категорий наиболее распространенной является "показуха". По словам Кристины МакЭлхерен из Университета Торонто, многие компании переименовывают обычные процессы оцифровки в "программы ИИ", чтобы выглядеть более изысканно. Компания Presto, поставщик ресторанных технологий, представила помощника ИИ для приема заказов у водителей. Но для выполнения 70 % таких заказов требуется помощь человека. Spotify, компания, предоставляющая услуги по прослушиванию музыки, выпустила ИИ-диск-жокея, который выбирает песни и ведет бессмысленную беседу. Недавно компания Instacart, занимающаяся доставкой продуктов, удалила инструмент, который генерировал фотографии еды продавцов, после того как ИИ показал клиентам неаппетитные снимки. Крупные технологические компании также внедряют свои собственные разработки ИИ в свои потребительские предложения. Amazon запускает Rufus, ИИ-помощника для покупателей, о котором никто из покупателей не просил. Google добавила ИИ в Карты, сделав продукт более "захватывающим", что бы это ни значило.
Инструменты для низкоквалифицированных работников могут оказаться более полезными. В некоторых простых приложениях, например, для обслуживания клиентов, используются готовые ИИ. Большинство вопросов клиентов просты и касаются небольшого количества тем, поэтому компаниям легко обучить чат-ботов работать с ними. Некоторые из этих инициатив уже приносят свои плоды. Компания Amdocs производит программное обеспечение, помогающее телекоммуникационным компаниям управлять счетами и обслуживанием клиентов. Использование генеративного ИИ, по словам компании, позволило сократить время обработки звонков клиентов почти на 50 %. Компания Sprinklr, предлагающая аналогичные продукты, утверждает, что недавно один из ее клиентов, занимающийся продажей товаров класса люкс, "увидел 25-процентное улучшение" в показателях обслуживания клиентов.
ИИ отлично справляется и с рутинными административными задачами. В число "лучших примеров" из 700 вариантов использования Bayer входят такие рутинные задачи, как "упрощение получения данных из файлов Excel" и "создание первого черновика в Word". Некоторые компании используют генеративный ИИ в качестве более умного поиска. В компании Nasdaq, специализирующейся на финансовых услугах, технология помогает специалистам по борьбе с финансовыми преступлениями собирать доказательства для оценки подозрительных банковских операций. По словам представителей компании, это сокращает процесс, который может занимать 30-60 минут, до 3 минут.
Предоставление ИИ наиболее ценным сотрудникам компании, чьи потребности сложны, пока что не так распространено. Но и здесь изменения становятся все более заметными. Юристы – одни из самых первых пользователей. Крупная юридическая фирма Allen & Overy объединилась с ИИ-стартапом Harvey, чтобы разработать систему, которую юристы компании используют для помощи во всех сферах – от юридической экспертизы до анализа контрактов. Инвестиционные банки используют ИИ для автоматизации части своего исследовательского процесса. В Bank of New York Mellon система ИИ обрабатывает данные для аналитиков банка за ночь и предоставляет им черновой вариант для работы утром. "Таким образом, вместо того чтобы вставать в четыре утра для написания исследования, они встают в шесть", – говорят в банке. Маленькие радости. Французский производитель лекарств Sanofi использует приложение с ИИ для предоставления руководителям в режиме реального времени информации о различных аспектах деятельности компании.
Некоторые компании используют эту технологию для создания программного обеспечения. GitHub Copilot от Microsoft, ИИ-инструмент для написания кодов, насчитывает 1,3 млн подписчиков. У Amazon и Google есть конкурирующие продукты. По сообщениям, Apple работает над созданием своего продукта. Технологический конгломерат Fortive утверждает, что его операционные подразделения "на 20 % ускоряют время разработки программного обеспечения благодаря использованию ИИ". Чирантан Десаи, главный операционный директор ServiceNow, компании по разработке программного обеспечения для бизнеса, заявил, что GitHub Copilot обеспечивает "рост производительности в несколько раз" для сотрудников его компании. С помощью инструментов ИИ индийский стартап Konnectify перешел от выпуска четырех приложений в месяц к выпуску семи. Опросы, проведенные Microsoft, показывают, что мало кто, начав использовать Copilot, хочет от него отказаться.
Социальная медиакомпания Pinterest утверждает, что благодаря генеративному ИИ ей удалось повысить актуальность результатов поиска для пользователей на 10%. На недавнем собрании акционеров компании ее босс Билл Риди заявил, что новые модели в 100 раз превосходят те, которые его компания использовала раньше. L'Oréal, одна из крупнейших в мире косметических компаний, привлекла внимание инвесторов, улучшив Betiq, внутренний инструмент для измерения и улучшения рекламы и продвижения компании. L'Oréal утверждает, что генеративный ИИ уже обеспечивает "повышение производительности на 10-15 % для ряда их подразделений, которые его применяют".
Это не значит, что этим брендам потребуется на 10-15 % меньше работников. Как и в случае с предыдущими технологическими революциями, опасения по поводу массовых увольнений из-за ИИ кажутся необоснованными. Пока что технология создает больше рабочих мест, чем ликвидирует. Опрос, опубликованный в ноябре банком Evercore ISI, показал, что лишь 12 % корпораций считают, что генеративный ИИ заменил человеческий труд или заменит его в течение 12 месяцев. Хотя некоторые технологические компании заявляют о приостановке найма или сокращении штата из-за ИИ, в богатых странах мира практически нет никаких признаков увеличения числа увольнений.
Более того, генеративная ИИ создает новые виды работы для "белых воротничков". Такие компании, как Nestlé, конгломерат по производству кофе и корма для домашних животных, и консалтинговая компания KPMG, нанимают "инженеров по подсказкам", которые способны улучшить качество ответов чат-ботов на основе ИИ. Одна страховая компания нанимает "инженеров по разъяснениям", которые помогают понять результаты, сгенерированные системами ИИ. Компания по производству потребительских товаров, которая недавно внедрила генеративный ИИ в свой отдел продаж, приняла на работу "менеджера по продажам ботов", который следит за работой машин.
Хотя подобные нововведения еще не скоро отразятся на общей статистике производительности труда, они уже влияют на то, чем занимаются белые воротнички. ИИ позволяет компаниям оцифровывать и систематизировать внутренние данные, от обзоров работы до протоколов совещаний, которые раньше оставались в разрозненном виде. Респонденты опросов, проведенных консультантом Рэнди Бином, сообщили о значительных улучшениях в создании внутренней "культуры данных и аналитики", которую многим компаниям оказывается трудно развить.
Внедрение ИИ может иметь и непредсказуемые последствия. Хотя инструменты для написания кода с помощью ИИ помогают инженерам-программистам выполнять свою работу, отчет компании GitClear, специализирующейся на разработке программного обеспечения, показал, что за последний год качество такой работы снизилось. Программисты могут использовать ИИ для создания первого черновика, а потом обнаружить, что в нем много ошибок или он недостаточно лаконичен. В результате они могут тратить меньше времени на написание кода, но больше на его проверку и редактирование. Если и другие компании столкнутся с подобными проблемами, количество информации и материалов на современном рабочем месте может возрасти. ИИ будет генерировать все больше электронных писем и записок, даже если эта информация станет менее полезной для выполнения задач.
Опрос, проведенный технологической компанией IBM, показывает, что многие компании не решаются внедрять ИИ, поскольку им не хватает опыта в этой области. Другие беспокоятся, что их данные слишком запутанны и сложны, чтобы их можно было систематизировать. Около четверти американских начальников полностью запрещают использование генеративного ИИ на работе. Одна из возможных причин их нерешительности — беспокойство за данные своих компаний. В своих годовых отчетах частный инвестиционный гигант Blackstone и фармацевтическая компания Eli Lilly предупредили инвесторов о рисках, связанных с ИИ, таких как возможная утечка интеллектуальной собственности к создателям моделей. В прошлом году Мари-Элен Бриенс Уэр, руководитель телекоммуникационной компании Orange, объяснила, что перед началом испытаний Copilot от Microsoft компания поставила защиту данных.
В конечном счете, для того чтобы все большее число компаний рассматривали ИИ в качестве оптимального варианта, генеративные модели ИИ необходимо усовершенствовать. В ноябре Microsoft запустила Copilot для повышения производительности своих программ, таких как Word и Excel. Некоторые из первых пользователей считают его крайне медленным и склонным к сбоям, не говоря уже о том, что он неудобен даже для тех, кто уже хорошо освоил Office. Многие руководители не решаются использовать генеративный ИИ для более ответственных операций, пока модели не перестанут выдавать ложные результаты. Недавно компания Air Canada оказалась в затруднительной ситуации после того, как ее чат-бот на основе ИИ предоставил пассажиру неверную информацию о политике авиакомпании по возврату денег. Да, это было неловко для перевозчика, но это не самое худшее, что могло бы произойти. Тем не менее, как и в случае с печатной машинкой, нужно с чего-то начинать.
Источник: @thebugged
