Как ИИ-автоматизация решает проблемы предприятий, о недостатках технологий, алгоритмах и принципах в работе и бизнес-кейсах, возможностях чат-ботов, может ли ИИ полностью заменить человека, об этом в интервью РБК Черноземье рассказали руководитель Центра бизнес-консалтинга «Яркина Школа», председатель комитета по цифровой безопасности и искусственному интеллекту воронежского отделения «Опоры России» Калина Яркина и архитектор ИИ-агентов, эксперт по стратегическому внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессах Алексей Несмеянов.
— Какие проблемы чаще всего возникают у предприятий, которые решились на ИИ-автоматизацию?
Калина Яркина: Предлагаю начать с терминологии. Сейчас идет путаница в понимании автоматизации и оптимизации, характерны также завышенные ожидания в отношении искусственного интеллекта. И предприниматели, которые хотят автоматизировать процессы, сталкиваются с тем, что с искусственным интеллектом, оказывается, надо работать. Его надо обучать, оплачивать сервисы, создавать какую-то сцепку из инструментов. И здесь получается, что конкретная компания не готова именно к автоматизации. Необходимо вернуться на шаг назад и заняться сначала оцифровкой бизнес-процессов, которые мы хотим открыть и создать.
Это первая сложность из тех, с которыми регулярно сталкиваемся на практике: отсутствие системного понимания, как искусственный интеллект будет влиять на всю систему в бизнесе. Следующая сложность — делегирование процесса автоматизации кому-то из сотрудников компании или наемным специалистам. У собственника есть свое представление о целостной системе его бизнеса, а у отдельного сотрудника — об участке, на котором он работает. Но практически нет представления о системе, по которой работает бизнес. Сторонняя компания, которая приходит как подрядчик, тоже имеет свое представление автоматизации и методов ее внедрения, но у нее нет представления о самом бизнесе, нет персонифицированной стратегии. В результате, на один хаос накладывается другой, и в итоге происходит разочарование.
Алексей Несмеянов: Сейчас мы помогаем нашим собственникам, компаниям и руководителям понять, что внедрение искусственного интеллекта в работу начинается с азов. То есть нужно сначала разобраться в своих бизнес-процессах, посмотреть, что можно автоматизировать без искусственного интеллекта, а где уже необходимо применить новые технологии.
— Мы живем в эпоху бума искусственного интеллекта. Недостатка этих технологий сейчас нет. Но какие бизнес-направления можно автоматизировать предпринимателям прямо сейчас?
Калина Яркина: Если отвечать в целом, то автоматизировать можно практически все, что алгоритмично в функциях выполнения. Это маркетинг, реклама, PR, продажи, работа с кадрами. Возможно, финансовые и аналитические отделы. Но далее мы опять приходим к какой-то конкретной компании и возвращаемся к тому, что не каждый бизнес сейчас готов автоматизироваться и ускоряться с помощью ИИ.
Кроме того, все, что внедряется в компанию на базе искусственного интеллекта, является интеллектуальной собственностью этой компании. Это очень важно понимать. Для создания этой интеллектуальной собственности нужны люди, которые будут нести ответственность за ее качество. И, соответственно, за то, как она будет сказываться потом на всей компании.
Алексей Несмеянов: Действительно, может возникнуть путаница, когда руководители поручают автоматизировать бизнес-процессы с помощью искусственного интеллекта именно сотруднику, который не понимает всей стратегии бизнеса в целом. Он на определенном участке. И поэтому, наладив у себя автоматизацию бизнес-процесса, он может посеять хаос во всей компании. К вопросу автоматизации надо подходить комплексно. И начинается все с руководителя.
— Вы говорили, что некоторые руководители не понимают принципов работы искусственного интеллекта. Если совсем просто, в чем они заключаются?
Калина Яркина: Технически, это алгоритмы, которые достаточно грамотно и быстро обрабатывают информацию. У них есть своя база знаний — вся информация, оцифрованная и доступная через интернет. И еще в эти нейросети мы можем догружать информацию по конкретной компании.
Если руководитель не понимает, как работают нейросети, у него есть надежда, что можно открыть чат с обычной нейронкой, начать с ней общаться, и она уже все знает о нем и его компании, и готова в полной мере помочь решить тот запрос, с которым к ней обратились. И это первое заблуждение. Все зависит от качества запроса.
Второе, важно понимать, что, отвечая на наш запрос, нейронка возьмет информацию только из своих библиотек. Для того чтобы она превратилась в нейропомощника для конкретного человека, который работает в определенной компании, эту нейронку необходимо дообучить работе конкретно с вами. И вот здесь у нас начинается процесс грамотной коммуникации.
Искусственный интеллект возвращает нас во многих процессах к той базе, которую мы потеряли. Мы разучились качественно друг с другом общаться, слышать и слушать, четко ставить задачи, доносить свою мысль до сознания другого человека. В результате, объективная машина, получив информацию и оценив ее безэмоционально, дает вам обратную связь, а вы смотрите и говорите: «Глупая машина, я же не это имела в виду, я не это хотела».
И вот здесь мы возвращаемся к вопросу — как это применить в своем бизнесе? Допустим, руководитель научился с ней общаться один на один. Но как это внедрить в бизнес, передать своим сотрудникам? Как пустить вот этого ИИ-помощника вглубь своих процессов, чтобы он давал максимально качественную обратную связь, опираясь конкретно на то, что происходит внутри нашей компании? И вот здесь понимание, как работает и общается нейросеть, приходит в процессе взаимодействия с ней по определенным качественным алгоритмам.
— Поговорим об одной из самых распространенных функций искусственного интеллекта в бизнесе, с которой часто сталкиваются клиенты: чат-боты, техподдержка в виде искусственного интеллекта. Есть много негативных отзывов на невразумительные ответы, которые никак не решают возникшую проблему. Это можно считать успешным внедрением искусственного интеллекта? Это пользователь что-то не так сформулировал, или все же здесь есть недоработка тех, кто эту систему внедрял?
Алексей Несмеянов: Для начала, давайте вернемся к терминологии. Что такое чат-боты? Сейчас каждый толкует этот термин по-своему. Кто-то считает, что если он общается с искусственным интеллектом в чате, то это и есть чат-бот. Но есть также реализации, которые запрограммированы человеком, и отвечают на вопросы строго так, как задано алгоритмом. Еще один вариант — когда в чат встраиваются агенты, связанные с искусственным интеллектом и настроенные искать ответ на заданный вопрос в своей базе знаний, или в базе знаний компании.
Когда у человека идет диалог с искусственным интеллектом, если все сделано хорошо, то складывается впечатление, что общение ведется с человеком. И это пример хорошего внедрения чат-бота. Если же человек заметил, что общается с машиной, значит, алгоритмы были неправильно сделаны самой компанией. Нужно разграничивать такие вот моменты.
Калина Яркина: Добавлю, что сейчас в этой области много путаницы, чат-ботами называют почти все, что угодно. И есть еще путаница в такой терминологии, как ИИ-помощники, ИИ-сотрудники, ИИ-агенты. На рынке сейчас бум, эти термины звучат часто, но надо понимать, что скрывается за каждым из них.
Мы сегодня уже несколько раз упоминали ИИ-помощников. Это обычная частная нейронка, которую вы как-то запрограммировали при помощи промта. «Представь, что ты маркетолог с таким-то опытом, помоги мне составить контентную стратегию», например. Это примитивный помощник, которого вы создали здесь и сейчас, и работаете с ним. Он способен вас ускорить в решении каких-то задач и может выдавать достаточно качественную информацию, которую вам придется дорабатывать, естественно.
Если мы говорим про ИИ-сотрудника, то он создается по другой технологии. Мы начинаем дообучать ИИ-помощника под определенный функционал сотрудников конкретной компании. Туда загружаются должностные инструкции, информация о компании и все остальное, делаются необходимые интеграции. Это опять же системная работа, и в компании должен быть человек с системным и критическим мышлением, который способен все эти сущности увязать.
Если люди, которые внедряют в компании эту автоматизацию, компетентны, понимают всю систему и быстро устраняют недочеты, не допуская волны негатива, автоматизация внедряется нормально. Но на разных этапах внедрения могут происходить разные истории, и надо настраивать и тестировать систему до тех пор, пока не получится максимально качественный результат.
Но если идет негатив, и в компании не знают, как его исключить, в конце концов, у руководителя, который наблюдает за всем со стороны, не выдерживают нервы — так же, как у клиентов, обращающихся к боту. И все прекращается. В компании приходят к выводу «давайте мы отложим в сторонку все эти ваши автоматизации и чат-боты, лучше поработаем быстрее».
Алексей Несмеянов: Хотел бы добавить о тестировании. Когда мы запускаем чат-бот с агентом, он тестируется очень долго. На все — безопасность, логичность ответа. И тестируется он, быть может, месяц или два. Это самый важный момент: тестирование нужно обязательно.
— Какие еще, на ваш взгляд, составляющие должны быть в успешном кейсе по внедрению искусственного интеллекта в автоматизацию компании? Может быть, есть какие-то успешные примеры?
Калина Яркина: Да, у нас есть идеально успешный пример. Это клиент, с которым мы работаем, воронежская компания. Первичный запрос был «я хочу понять, как общаться с нейросетями и как их встроить в свой бизнес». И когда начинается процесс знакомства, собственник, у которого все системно, оцифрованно, сразу начинает понимать смысл этого инструмента. Он видит скорость, с которой начинают обрабатываться промежуточные, рутинные задачи, которые приводят к конечному результату. Мы предлагаем технологию, которая называется «новая управленческая модель — внедрение искусственного интеллекта». Она приводит к тому, что со временем в компании появляется два лагеря. Это «нейросотрудники» и «биосотрудники», живые специалисты. И управленцу нужно этой всей организацией грамотно управлять.
Для того чтобы автоматизация была качественно настроена в компании, начинаем всегда с головы. Сначала сам руководитель погружается в изучение новых инструментов. Техническое понимание, как это работает, не обязательно. Но просто встраивать элементарные инструменты на базе ИИ, тех же самых ИИ-помощников для своих задач, в свои обычные рабочие процессы, уметь надо. И как только управленец начинает работать с этими инструментами, у него начинает постепенно складываться целостная картина, как ему поэтапно внедрять их в компании. И, самое главное, на какие показатели производительности в компании это будет влиять.
Из опыта работы с нашим клиентом мы видим, насколько реально ускоряются сотрудники. Допустим, на решение отдельной задачи сотрудник тратил 50 часов своего времени. И количество ошибок, которые он получал, равнялось, скажем, 90%. Когда мы включились в улучшение этого сотрудника, время на решение этой задачи у нас сократилось с 50 до 12 часов. Количество ошибок сократилось до 40%, а потом еще на 20%. А мы еще не внедрили автоматизацию процесса, а всего лишь научили качественно работать живых сотрудников со своими ИИ-помощниками в решении конкретных задач. Уже коэффициенты эффективности, как говорится, налицо.
И этот же клиент со временем приходит к решению о том, что все-таки он будет комплексно внедрять эту новую управленческую модель, чтобы каждый сотрудник понимал, как работает вся система на базе искусственного интеллекта на тех задачах, которые он решает, и как это сказывается в целом на компании.
Алексей Несмеянов: Искусственный интеллект хорошо переводит на язык другого человека. Когда руководитель с помощью своего ИИ-помощника ставит задачу сотруднику, она приходит ему уже переработанной на его языке, и он ее понимает. И потом, сделав ее, сотрудник направляет результат руководителю, и тоже говорит: «переведи на язык руководителя ту задачу, которую я выполнил». И руководитель понимает.
Со временем, когда эти процессы становятся привычными, искусственный интеллект для перевода уже не нужен. Каждый понимает, кто и о чем хочет сказать. Это уникальная ситуация, когда искусственный интеллект действительно начинает способствовать нашему взаимопониманию.
— Не утихают споры о том, что в некоторых сферах искусственный интеллект может полностью заменить человека. Не будет ли так, что сначала время работы сотрудника сократилось с 50 часов до 12, а потом человек вообще станет не нужен? Вы как думаете?
Калина Яркина: Скорее всего, будут ситуации, когда кто-то останется без работы. Но напрямую это связывать с искусственным интеллектом я бы не стала. Что происходит? Искусственный интеллект не заменяет человека. И эти вопросы, «а когда заменит искусственный интеллект человека», или, «а сможет ли он заменить?..», чаще всего возникают у тех, кто глубоко с искусственным интеллектом не работал, не настраивал, не создавал ИИ-специалистов.
А когда начинаешь с ним качественно работать, понимаешь, что он человека не заменит. Люди управляеют технологией. Вот, допустим, были когда-то стенографистки. Им нужно было быстро записывать сначала на листочке карандашом, а потом все это перенабрать на печатной машинке. Сейчас появились диктофоны и возможность перевести аудиофайл в текст. Затем нейросеть поможет этот текст преобразовать в формат статьи, поста для соцсетей и так далее.
Хороший стенографист, работая с текстом, на выходе даст нам конфетку. Теперь представим, что эту работу делает человек, который не представляет, что входит в задачи стенографиста. Получим мы на выходе два одинаковых результата? Наверное, нет. То же самое верно и при работе с искусственным интеллектом. Я, как маркетолог, могу себе создать и помощника, и специалиста, маркетолога ровно такого качества, насколько я сама качественный специалист в маркетинге.
Возвращаясь к вашему вопросу, считаю, что внедрение ИИ в разные сферы жизни и деятельности человека будет перераспределять функционал. Часть задач, которые алгоритмизируются и могут быть переданы машине, обязательно будут ей переданы. Это касается профессий, связанных с документооборотом, анализом, аналитической деятельностью, финансами. Будет высвобождаться рабочая сила, классные специалисты, которые смогут найти себя в других сферах — или освоиться с искусственным интеллектом, и стать конкурентоспособными и качественными специалистами, которых сейчас не хватает.
Думаю, что вы уже поняли: чтобы получать качественную обратную связь, нужен квалифицированный в своей области и профессии человек. С опытом, навыками, насмотренностью, широким кругозором, критическим и системным мышлением. Такие люди будут востребованы. А еще всегда есть сферы, куда искусственный интеллект дойдет еще не скоро. Здесь уже вопрос, насколько гибко люди смогут ко всему этому подстраиваться. Но то, что искусственный интеллект не заменяет человека, это однозначно.
Алексей Несмеянов: Да. Надо понять и осознать, что пришел новый рынок и нужно под него подстроиться. И кто сейчас осознает, что это не временное явление, начнет повышать свою квалификацию.
Специалисты и руководители, которые имеют большую насмотренность, опыт и знания, могут создать себе таких помощников, которые будут им в кратчайшие сроки давать ценную информацию. До которой они бы дошли и сами, но позже — из-за ухода в рутинную работу, или потому, что к ним кто-то зашел. А так, сразу, как пришла идея или появилась задача, можно проработать и решить ее, и, соответственно, уже начать внедрять в бизнес-процесс.
Сейчас о том, что искусственный интеллект может заменить человека, говорят люди, которые не пользуются им. У нас были такие руководители, которые сначала говорили: «давайте вы обучите наших сотрудников», а потом «зачем нам эти сотрудники, если искусственный интеллект хорошо работает за них». Но когда руководитель сам обучился работе с ИИ, он понял, что качественные сотрудники, которые умеют работать с этой технологией, очень важны. И стал за них держаться. Но, конечно, те сотрудники, которые занимали должности, несопоставимые с их возможностями, навыками и знаниями ушли в другие сферы.
— Мы говорили сегодня о таких понятиях, как ИИ-помощник, ИИ-сотрудник, а может ли существовать ИИ-бизнесмен?
Калина Яркина: Когда-нибудь, наверное, сможет. По крайней мере, сейчас технологии для этого слабоваты. Кроме того, технологии меняются так быстро, что каждый инструмент на базе искусственного интеллекта требует еще и обновления. А кто занимается отслеживанием всех обновлений, конъюнктуры рынка? Предприниматели.
Живого человека сейчас заменить какой-то технологией крайне сложно, потому что есть еще такое понятие, как интуиция, чуйка. Предпринимательская чуйка — это нечто волшебное, что пока невозможно алгоритмизировать. Опять же, эмоции. Часто бывает, что именно на эмоциях где-то можно выиграть какую-то сделку, или наоборот, полезно немного остудить их и быть максимально объективным. Поэтому, если принимать во внимание и возможности технологий, и способности человека, и разницу между человеком и машиной, в ближайшей перспективе ИИ-предприниматели в чистом виде вряд ли появятся.
А вот примеры, когда толковый человек, предприниматель, создает себе цифрового ИИ-предпринимателя и управляет им, мы видим уже сейчас. У нас есть цифровые аватары, которые выступают в роли моделей, цифровые блогеры, которые зарабатывают уже сейчас миллиарды. Это просто виртуальный персонаж, но им управляет даже не один человек, а целая команда. Вот и предприниматели такие могут быть.
Алексей Несмеянов: А еще бизнесмен принимает на себя риски и ответственность, а искусственный интеллект — нет. Он может что-то придумать, сделать и запустить. Но он не может интуитивно заглянуть в будущее. А у предпринимателя, действительно, есть чуйка, которая ему помогает. И если он понимает, что нечто возможно, то берет на себя риск и ответственность — и действует. Да, он может ошибаться, но если зашел не туда, то быстро развернется. А вот искусственный интеллект этого сейчас сделать не сможет. Но, как помощник предпринимателя, он будет полезен для развития его бизнеса.
