Искусственный интеллект: трансформация бизнеса в эпоху технологий

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.

Искусственный интеллект (ИИ) уже активно проникает в рабочие процессы и способен стать столь же революционным, как паровая машина для Индустриальной революции XIX века. С появлением мощных моделей больших языков (LLM), разработанных такими компаниями, как Anthropic, Cohere, Google, Meta, Mistral и OpenAI, мы вступили в новую эпоху информационных технологий. Исследования McKinsey оценивают долгосрочную возможность ИИ как $4,4 триллиона дополнительно в производительности благодаря корпоративным применениям.

Однако перед нами стоит вызов: хотя долгосрочный потенциал ИИ велик, краткосрочные результаты остаются неопределенными. В течение следующих трех лет 92% компаний планируют увеличить свои инвестиции в ИИ. Но при этом всего лишь 1% руководителей считает свои компании «взрослыми» в разрезе внедрения ИИ, что означает полную интеграцию технологий в рабочие процессы и значимые бизнес-результаты. Главный вопрос заключается в том, как бизнес-руководители могут эффективно направлять капитал и вести свои организации к зрелости в использовании ИИ.

Изучение потенциала ИИ для бизнеса

Этот исследовательский отчет, вдохновленный книгой Рейда Хоффмана «Superagency: What Could Possibly Go Right with Our AI Future», задает аналогичный вопрос: как компании могут использовать ИИ для усиления человеческой инициативы и открытия новых уровней креативности и продуктивности на рабочем месте? ИИ может спровоцировать значительные позитивные и разрушительные изменения. Эта трансформация потребует времени, но руководители должны действовать смело сейчас, чтобы избежать потери конкурентоспособности в будущем. История крупных экономических и технологических изменений показывает, что такие моменты могут определять подъем и падение компаний. Более 40 лет назад появился интернет, и с тех пор такие компании, как Alphabet, Amazon, Apple, Meta и Microsoft, достигли триллионной капитализации. Более того, интернет изменил анатомию работы и доступ к информации. ИИ сейчас подобен интернету много лет назад: риск для бизнес-руководителей заключается не в том, чтобы думать слишком масштабно, а наоборот — слишком узко.

В данном отчете исследуются готовность технологий и бизнеса компаний к внедрению ИИ (см. боковую панель «О проведенном опросе»). Результаты показывают, что сотрудники готовы к ИИ. Главным барьером для успеха является руководство.

Методология исследования

Для создания отчета мы опросили 3,613 сотрудников (менеджеров и независимых сотрудников) и 238 руководителей C-уровня в октябре и ноябре 2024 года. 81% респондентов были из США, а остальные из пяти других стран: Австралии, Индии, Новой Зеландии, Сингапура и Великобритании. Сотрудники представляли различные роли, включая бизнес-развитие, финансы, маркетинг, управление продуктами, продажи и технологии.

Все результаты опроса, обсуждаемые в отчете, кроме двух боковых панелей, касающихся международных нюансов, относятся исключительно к рабочим местам в США. Такой подход позволяет получить статистически значительные выводы о рабочей среде США. Анализ международных данных отдельно позволяет сравнить различия между ответами из США и другими регионами.

Готовность сотрудников к внедрению ИИ

Глава 1 рассматривает быстрые технологические достижения за последние два года и их последствия для бизнес-усвоения ИИ. Глава 2 углубляется в установки и восприятие сотрудников и руководителей. Наши исследования показывают, что сотрудники более готовы к ИИ, чем предполагают их руководители. Более того, они уже регулярно используют ИИ и в три раза чаще, чем считают руководители, верят, что ИИ заменит 30% их работы в следующем году, и стремятся освоить навыки ИИ. Тем не менее, оптимисты в отношении ИИ составляют лишь небольшое большинство на рабочем месте; значительное меньшинство (41%) более настороженно и нуждается в дополнительной поддержке. Здесь миллениалы, которые наиболее знакомы с ИИ и часто занимают управленческие должности, могут стать сильными сторонниками изменений.

Глава 3 акцентирует внимание на необходимости скорости и безопасности в развертывании ИИ. Хотя как руководители, так и сотрудники желают двигаться быстрее, доверие и безопасность остаются главными проблемами. Около половины сотрудников беспокоит неточность ИИ и риски кибербезопасности. Тем не менее, сотрудники выражают большую уверенность в том, что их собственные компании, по сравнению с другими организациями, справятся с внедрением ИИ. Ответственность лежит на бизнес-руководителях, чтобы доказать им это, принимая смелые и ответственные решения.

Стратегии для успешного внедрения ИИ

Глава 4 исследует, как компании рискуют потерять позиции в гонке за ИИ, если руководители не установят смелые цели. По мере того как ажиотаж вокруг ИИ утихает, компании должны сосредоточиться на практических приложениях, которые укрепят сотрудников в их повседневной работе. Эти приложения могут создать конкурентные преимущества и обеспечить измеримую отдачу от инвестиций. Во всех отраслях, функциях и географиях компании, которые стратегически инвестируют, могут выйти за рамки использования ИИ для получения дополнительной ценности и вместо этого создать трансформационные изменения.

Глава 5 рассматривает, что необходимо для руководителей, чтобы подготовить свои команды к успеху с ИИ. Проблема ИИ на рабочем месте не является технологической; это бизнес-проблема, которая требует от руководителей согласования команд, преодоления препятствий и перепроектирования своих компаний для изменений.

Представьте себе мир, где машины не только выполняют физическую работу, но и мыслят, учатся и принимают автономные решения. Этот мир включает людей в процессе, объединяя людей и машины в состоянии супергенерации, которое увеличивает личную продуктивность и креативность. Это трансформационный потенциал ИИ — технологии, способной оказать влияние, которое превзойдет даже величайшие инновации прошлого, от печатного пресса до автомобиля. ИИ не просто автоматизирует задачи, но идет дальше, автоматизируя когнитивные функции. В отличие от любого предыдущего изобретения, программное обеспечение на базе ИИ может адаптироваться, планировать, направлять и даже принимать решения. Вот почему ИИ может стать катализатором беспрецедентного экономического роста и социетального изменения практически во всех аспектах жизни, изменяя наше взаимодействие с технологиями и друг с другом.

Долгосрочные перспективы и вызовы

Многие прорывные технологии, включая интернет, смартфоны и облачные вычисления, изменили наш образ жизни и работы. ИИ выделяется среди этих изобретений тем, что предлагает больше, чем доступ к информации. Он может суммировать, программировать, рассуждать, вести диалог и принимать решения. ИИ может снизить барьеры для навыков, помогая большему количеству людей овладеть навыками в различных областях, на любом языке и в любое время. ИИ имеет потенциал изменить способ, которым люди получают и используют знания. Результат будет более эффективным и продуктивным решением проблем, позволяющим инновациям, которые принесут пользу всем.

Какое влияние окажет ИИ на человечество? Книга Рейда Хоффмана и Грега Беато «Superagency: What Could Possibly Go Right with Our AI Future» исследует этот вопрос. Книга подчеркивает, как ИИ может укрепить человеческую инициативу и повысить наш потенциал. Она предвосхищает подход, ориентированный на человека, к будущему ИИ.

Супергенерация, термин, введенный Хоффманом, описывает состояние, когда отдельные лица, наделенные ИИ, усиливают свою креативность, продуктивность и положительное влияние. Даже те, кто не взаимодействует с ИИ напрямую, могут извлечь выгоду из его более широких эффектов на знания, эффективность и инновации. ИИ — это последний в ряду трансформационных суперинструментов, включая паровую машину, интернет и смартфон, которые изменили наш мир, amplifying human capabilities. Как и его предшественники, ИИ может демократизировать доступ к знаниям и автоматизировать задачи, при условии, что люди смогут разрабатывать и внедрять его безопасно и справедливо.

За последние два года ИИ стремительно развивался, и внедрение на уровне предприятий ускорилось из-за снижения цен и повышения доступности возможностей. Мы наблюдаем быстрое расширение контекстных окон, или краткосрочной памяти LLM. Чем больше контекстное окно, тем больше информации LLM может обрабатывать одновременно. Например, Google Gemini 1.5 мог обработать один миллион токенов в феврале 2024 года, в то время как Gemini 1.5 Pro мог обрабатывать два миллиона токенов к июню того же года.

Инновации и достижения в области ИИ

В целом, мы видим пять крупных инноваций для бизнеса, которые создают следующую волну воздействия: улучшенные интеллектуальные и рассуждающие способности, агентный ИИ, мультимодальность, улучшения в области аппаратного обеспечения и вычислительной мощности, а также повышенная прозрачность.

ИИ становится значительно более умным. Одним из показателей является производительность LLM на стандартизированных тестах. Chat GPT-3.5 от OpenAI, представленный в 2022 году, продемонстрировал высокие результаты на экзаменах на уровне старшей школы. Однако он часто испытывал трудности с более широкими рассуждениями. Сегодняшние модели близки к уровню интеллекта людей с высшим образованием. GPT-4 может с легкостью сдать экзамен на получение лицензии юриста, занимая 10% лучших кандидатов, и может ответить на 90% вопросов правильно на экзамене по лицензированию врачей.

Появление рассуждающих способностей представляет собой следующий большой шаг вперед для ИИ. Рассуждение усиливает способность ИИ к сложному принятию решений, позволяя моделям выходить за рамки базового понимания до тонкого осознания и способности создавать пошаговые планы для достижения целей. Для бизнеса это означает, что они могут уточнять модели рассуждения и интегрировать их с доменно-специфическими знаниями, чтобы предоставлять действенные аналитические выводы с большей точностью.

Сегодняшние модели ИИ эволюционируют к более продвинутым и разнообразным возможностям обработки данных по тексту, аудио и видео. За последние два года мы наблюдали улучшение качества каждого модуса. Например, Google Gemini Live улучшил качество аудио и задержку и теперь может вести разговор, подобный человеческому, с эмоциональной нюансировкой и выразительностью. Также продемонстрирован Sora от OpenAI, который показывает свою способность переводить текст в видео.

Безопасность и этика в использовании ИИ

Инновации в области аппаратного обеспечения и последующее увеличение вычислительной мощности продолжают улучшать производительность ИИ. Специализированные чипы позволяют создавать более быстрые, большие и более универсальные модели. Предприятия теперь могут принимать решения по внедрению решений ИИ, которые требуют высокой вычислительной мощности, что открывает возможности для реальных приложений и масштабируемости. Например, компания электронной торговли может значительно улучшить обслуживание клиентов, внедрив чат-боты на базе ИИ, которые используют передовые графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Используя распределенные облачные вычисления, компания может обеспечить оптимальную производительность в периоды пиковых нагрузок.

Хотя ИИ, как и большинство трансформационных технологий, постепенно становится менее рискованным, он все еще страдает от недостатка прозрачности и объяснимости. Оба аспекта являются критически важными для повышения безопасности ИИ и снижения возможности предвзятости, что является обязательным для широкомасштабного внедрения на уровне предприятий. Путь к этому еще длинный, но новые модели и итерации стремительно улучшаются. Центр исследований фундаментальных моделей Стэнфордского университета (CRFM) сообщает о значительных успехах в производительности модели. Его Индекс прозрачности показывает, что прозрачность Anthropic увеличилась на 15 пунктов до 51, а у Amazon она более чем утроилась до 41 между октябрем 2023 и маем 2024 года.

Кроме LLM, другие формы ИИ и машинного обучения (ML) улучшают объяснимость, позволяя отслеживать результаты моделей, которые поддерживают важные решения. Таким образом, критические системы могут тестироваться и контролироваться почти постоянно на предвзятость и другие повседневные проблемы, возникающие из дрейфа модели и изменения входных данных.

Достижение супергенерации в рабочем месте — это не просто вопрос освоения технологий. Это также касается поддержки людей, создания процессов и управления управлением. Следующие главы исследуют не технологические факторы, которые помогут сформировать внедрение ИИ на рабочем месте.

Сотрудники станут основными факторами, превращающими их организации в мощные ИИ-структуры. Они готовы принять ИИ на рабочем месте больше, чем думают бизнес-руководители. Они более знакомы с инструментами ИИ, хотят больше поддержки и обучения, и они более склонны верить, что ИИ заменит по крайней мере треть их работы в ближайшем будущем. Теперь крайне важно, чтобы руководители проявили инициативу. У них есть больше пространства для маневра, чем они думают, поэтому им следует смело действовать и извлечь выгоду из ИИ.

Перспективы внедрения ИИ

В нашем опросе почти все сотрудники (94%) и руководители C-уровня (99%) сообщили о некотором уровне знакомства с инструментами генерирующего ИИ. Тем не менее, бизнес-руководители недооценивают, насколько широко их сотрудники используют генерирующий ИИ. Руководители C-уровня оценивают, что только 4% сотрудников используют генерирующий ИИ для как минимум 30% своей повседневной работы, тогда как на самом деле этот процент в три раза выше, согласно самоотчетам сотрудников. Кроме того, всего 20% руководителей считают, что сотрудники будут использовать генерирующий ИИ более чем на 30% своих повседневных задач в течение года, в то время как сотрудники в два раза чаще (47%) считают, что они будут.

Хорошая новость заключается в том, что наш опрос предлагает три способа, с помощью которых компании могут ускорить внедрение ИИ и достичь зрелости в использовании ИИ.

Группы сотрудников и их восприятие ИИ

Наше исследование выявило людей, которые идентифицируют себя как «Зумеры», «Цветущие», «Унывающие» и «Пессимисты» в отношении ИИ — набор архетипов, представленных в книге «Superagency». Мы обнаружили, что 39% сотрудников идентифицируют себя как «Цветущие», оптимисты, которые хотят сотрудничать со своими компаниями, чтобы создать ответственные решения. В то же время 37% идентифицируют себя как «Унывающие», которые более скептически относятся к ИИ и желают обширных регуляций сверху вниз; 20% идентифицируют себя как «Зумеры», которые хотят быстрого внедрения ИИ с минимальными ограничениями; и только 4% идентифицируют себя как «Пессимисты», которые имеют в корне негативное мнение об ИИ.

Даже те, кто скептически относится к ИИ, знакомы с ним; 94% «Унывающих» и 71% «Пессимистов» сообщают, что имеют некоторую степень знакомства с инструментами генерирующего ИИ. Более того, около 80% «Унывающих» и половина «Пессимистов» говорят, что им комфортно использовать генерирующий ИИ на работе.

Обучение и поддержка сотрудников

Почти половина сотрудников в нашем опросе утверждают, что они хотят больше формального обучения, и считают это лучшим способом повышения принятия ИИ. Они также хотят доступа к инструментам ИИ в виде бета-версий или пилотных проектов и утверждают, что такие стимулы, как финансовые вознаграждения и признание, могут улучшить их вовлеченность.

Тем не менее, сотрудники не получают необходимого обучения и поддержки. Более пятой части респондентов сообщают, что они получили минимальную или никакую поддержку.

Чтобы получить более четкую картину глобальных тенденций внедрения ИИ, мы рассмотрели тенденции в пяти странах: Австралии, Индии, Новой Зеландии, Сингапуре и Великобритании. В целом, эти сотрудники и руководители C-уровня имеют схожие взгляды на ИИ с их американскими коллегами, однако в некоторых ключевых областях, включая тему обучения, их опыт отличается.

Многие международные сотрудники обеспокоены недостаточным обучением, хотя они сообщают о гораздо большей поддержке, чем сотрудники из США. Около 84% международных сотрудников говорят, что получают значительную или полную организационную поддержку для изучения навыков ИИ, по сравнению с чуть более половиной сотрудников из США. Международные сотрудники также имеют больше возможностей участвовать в разработке инструментов генерирующего ИИ на рабочих местах, чем их американские коллеги.

Роль миллениалов в принятии ИИ

Многие миллениалы в возрасте от 35 до 44 лет являются менеджерами и руководителями команд в своих компаниях. В нашем опросе они сообщают о наибольшем опыте и энтузиазме в отношении ИИ, что делает их естественными сторонниками трансформационных изменений. Миллениалы являются самой активной генерацией пользователей ИИ. Около 62% сотрудников в возрасте от 35 до 44 лет сообщают о высоком уровне экспертизы в области ИИ, по сравнению с 50% сотрудников поколения Z в возрасте от 18 до 24 лет и 22% бэби-бумеров старше 65 лет. Используя этот энтузиазм и экспертизу, руководители могут помочь миллениалам сыграть ключевую роль в принятии ИИ.

Две трети менеджеров сообщают, что они сталкиваются с вопросами от своих сотрудников о том, как использовать инструменты ИИ, как минимум раз в неделю, и аналогичное количество рекомендует своим командам использовать инструменты ИИ для решения проблем.

Готовность сотрудников к изменениям

В отличие от многих трансформаций, сотрудники сейчас готовы к изменениям, которые приносит ИИ. Готовность и знакомство сотрудников высоки, что дает бизнес-руководителям пространство для маневра для действий. Руководители могут слушать сотрудников, рассказывающих о том, как они используют ИИ сегодня и как они представляют себе преобразование своей работы. Они также могут обеспечить сотрудников необходимым обучением и уполномочить менеджеров переводить примеры использования ИИ с пилотных проектов на масштаб.

Крайне важно, чтобы руководители воспользовались этим моментом. Это единственный способ ускорить вероятность достижения их компаний зрелости в использовании ИИ. Однако они должны действовать быстро, иначе могут отстать.

Технологии ИИ развиваются с рекордной скоростью. ChatGPT был выпущен около двух лет назад; OpenAI сообщает, что его использование сейчас превышает 300 миллионов активных пользователей в неделю, и более 90% компаний из списка Fortune 500 используют его технологии. Интернет не достиг такого уровня использования до начала 2000-х годов, почти через десятилетие после своего появления.

Смелость в принятии ИИ

Большинство сотрудников описывают себя как оптимистов в области ИИ; «Зумеры» и «Цветущие» составляют 59% рабочей силы. Даже «Унывающие», одна из двух менее оптимистичных групп в нашем анализе, сообщают о высоком уровне знакомства с генерирующим ИИ, более четверти из них говорят, что планируют использовать ИИ больше в следующем году.

Бизнес-руководители должны воспользоваться этой скоростью и оптимизмом, чтобы гарантировать, что их компании не отстанут. Однако, несмотря на весь этот энтузиазм и ранние эксперименты, 47% руководителей C-уровня считают, что их организации разрабатывают и выпускают инструменты генерирующего ИИ слишком медленно, указывая на пробелы в навыках как на основную причину задержки.

Инвестиции в ИИ и их результаты

Руководители бизнеса пытаются удовлетворить потребность в скорости, увеличивая инвестиции в ИИ. 92% руководителей, участвовавших в опросе, ожидают увеличить расходы на ИИ в течение следующих трех лет, причем 55% ожидают, что инвестиции увеличатся как минимум на 10% от текущих уровней. Но они больше не могут просто тратить деньги на ИИ, не ожидая результатов. По мере того как компании переходят от первоначального восторга к генерирующему ИИ, бизнес-руководители сталкиваются с возрастающим давлением, чтобы получить отдачу от инвестиций от своих развертываний генерирующего ИИ.

Мы находимся на поворотном моменте. Первоначальный интерес к ИИ может угасать, но технологии продолжают развиваться. Нужны смелые и целенаправленные стратегии, чтобы подготовить почву для будущего успеха. Первые шаги уже сделаны: четверть из опрошенных руководителей определили дорожную карту генерирующего ИИ, а чуть больше половины имеют черновик, который еще дорабатывается. Учитывая, что технологии меняются так быстро, все дорожные карты и планы будут постоянно эволюционировать. Для руководителей ключевым является принятие четких решений о том, какие ценные возможности они выберут в первую очередь и как они будут работать вместе с партнерами и командами для реализации этой ценности.

Проблемы и вызовы внедрения ИИ

Однако существует препятствие: регулирование и безопасность продолжают рассматриваться как непреодолимые проблемы, а не возможности. Руководители хотят увеличить инвестиции в ИИ и ускорить развитие, но борются с вопросом, как сделать ИИ безопасным на рабочем месте. Риски кибербезопасности, галлюцинации, предвзятость выводов и неправильное использование (например, создание вредоносного контента или содействие мошенничеству) — это проблемы, которые нельзя игнорировать. Сотрудники хорошо осведомлены о проблемах безопасности ИИ. Их главные опасения касаются кибербезопасности, конфиденциальности и точности.

Тем не менее, что нужно для того, чтобы руководители могли решить эти проблемы, одновременно движущиеся вперед с высокой скоростью? Мы наблюдаем, что высокое доверие сотрудников к своим работодателям в этическом развертывании ИИ также является важным фактором. 71% сотрудников доверяют своим работодателям в вопросах этичного развертывания ИИ, что больше, чем доверие к университетам, крупным технологическим компаниям и стартапам.

В соответствии с нашими исследованиями, это согласуется с более широкой тенденцией, в которой сотрудники проявляют более высокое доверие к своим работодателям, чем к другим институтам, включая правительство. Это доверие должно помочь руководителям действовать с уверенностью, решая дилемму скорости и безопасности.

Глобальные перспективы по регулированию

Высокий процент международных руководителей C-уровня, которых мы опросили в пяти регионах (Австралия, Индия, Новая Зеландия, Сингапур и Великобритания), являются «Унывающими», которые выступают за более строгий контроль. От 37 до 50% международных руководителей C-уровня самоидентифицируют себя как «Унывающие», по сравнению с 31% в США. Это может быть связано с тем, что сверху вниз регулирование более приемлемо во многих странах за пределами США. Более половины международных руководителей (по сравнению с 41% американских руководителей) указывают на то, что они хотят, чтобы их компании были среди первых, кто применяет ИИ.

Однако наши исследования показывают, что отношение к регулированию не мешает экономическим ожиданиям бизнес-руководителей за пределами США. Более половины международных руководителей хотят, чтобы их компании стали первыми внедрителями ИИ, особенно в Индии и Сингапуре.

Управление рисками и этическое использование ИИ

В книге «Superagency» Хоффман утверждает, что новые риски естественно сопутствуют новым возможностям — их следует управлять, но не обязательно устранять. Руководителям необходимо учитывать внешние угрозы, такие как нарушение интеллектуальной собственности, вредоносные программы на базе ИИ, и внутренние угрозы, возникающие в процессе принятия ИИ. Первый шаг в построении надежного управления рисками — провести всестороннюю оценку, чтобы выявить потенциальные уязвимости в бизнесе компании. Затем руководители могут установить надежную структуру управления, внедрить механизмы мониторинга и контроля в реальном времени, а также обеспечить постоянное обучение и соблюдение нормативных требований.

Одним из мощных механизмов контроля является уважаемое стороннее бенчмаркинг, который может повысить безопасность и доверие к ИИ. Например, инициатива Stanford CRFM по холистической оценке языковых моделей (HELM) предлагает комплексные бенчмарки для оценки справедливости, подотчетности, прозрачности и более широкого общественного воздействия ИИ-систем компаний.

Несмотря на то, что бенчмарки имеют значительный потенциал для повышения доверия, наш опрос показывает, что только 39% руководителей C-уровня используют их для оценки своих ИИ-систем. Более того, когда руководители используют бенчмарки, они обычно нацелены на операционные метрики, такие как масштабируемость и надежность. Эти усилия по бенчмаркингу чаще всего не фокусируются на этических и соблюдаемых аспектах.

Завершение и призыв к действию

Несмотря на то, что большинство организаций, которые инвестировали в ИИ, не получают ожидаемой отдачи, они могут использовать силу больших амбиций для трансформации своих компаний с помощью ИИ. Следующая глава анализирует, как это можно сделать.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/