Зачем бизнес массово внедряет ИИ, если половина этих внедрений никому не нужна?
У меня складывается впечатление, что в последнее время у бизнеса появилась новая болезнь. Называется «нам срочно нужен искусственный интеллект».
Зачем нужен? Что конкретно должен делать? Какую проблему решать? Да какая разница! У всех уже ИИ, а мы чем хуже?
В результате появляются бесконечные ИИ-менеджеры, ИИ-продавцы, ИИ-консультанты, ИИ-маркетологи и прочие цифровые сотрудники. Одни пишут клиентам какую-то ахинею, другие генерируют тонны бесполезного контента, третьи пытаются автоматизировать процессы, которые прекрасно работали и без них.
Зато можно гордо написать на сайте: «Мы внедрили искусственный интеллект!»
Отдельная песня — контент-заводы.
Вам предлагают поставить на поток производство сотен статей, постов и роликов. Нейросети будут круглосуточно генерировать контент, автоматически публиковать его во все социальные сети, а вам останется только считать деньги.
Правда, есть один нюанс. Наличие тысячи публикаций совершенно не означает, что их кто-нибудь захочет читать или смотреть. Но на контент-заводах действительно зарабатывают. В первую очередь те, кто продаёт услуги по их строительству.
И вот на фоне всего этого безумия я недавно услышал совершенно другую историю.
Как сократить три недели работы до полутора дней Разговаривал с друзьями. У одного из них компания занимается электромонтажом, в том числе высоковольтными линиями электропередачи.
Работа серьёзная. Нужно проектировать трассы, рассчитывать расположение опор, учитывать географию местности, переносить всё на карты и готовить необходимую документацию.
Раньше на такую работу уходило около трёх недель.
И вот ребята с помощью ИИ разработали собственное приложение. Причём не какую-то гигантскую корпоративную систему за десятки миллионов рублей, а вполне конкретный рабочий инструмент под свои задачи.
Приложение работает прямо на телефоне. Использует GPS для геопривязки, наносит объекты на реальную карту, помогает рассчитывать трассы и расположение опор. Точности обычного телефонного позиционирования для их задач вполне хватает.
А дальше подключаются другие инструменты и агентские системы, которые помогают собрать и обработать полученные данные. В результате работа, которая раньше занимала три недели, теперь укладывается примерно в день-полтора.
Вот это я понимаю — внедрение искусственного интеллекта!
Причём обратите внимание на важную деталь. Они не пытались придумать, куда бы пристроить нейросеть. У них была конкретная проблема, отнимавшая огромное количество рабочего времени.
И они нашли способ её решить.
В этом, на мой взгляд, и заключается принципиальная разница между использованием ИИ ради красивой вывески и его реальной пользой. Я сам использую искусственный интеллект примерно по такому же принципу.
Например, когда разрабатываю Market-GPT, меня интересует не то, сколько модных нейросетей и агентов можно запихнуть в систему. Меня интересует, как сократить время на исследование рынка, анализ конкурентов, разработку рекламной кампании и поиск клиентов.
Там, где раньше приходилось вручную собирать и сопоставлять огромные объёмы информации, часть работы теперь выполняют специализированные инструменты. Причём их результаты ещё нужно проверять, потому что ИИ вполне способен уверенно нести чушь. И это тоже важный момент. Нейросеть не становится полезной только потому, что вы предоставили ей доступ к CRM, сайту или рекламному кабинету.
Если она не понимает специфику бизнеса, не располагает необходимыми данными и не имеет нормальных механизмов проверки результата, получится просто автоматизированный генератор ошибок. Только теперь ошибки будут появляться значительно быстрее. Поэтому я бы вообще перевернул подход к внедрению ИИ.
Не нужно начинать с вопроса: «Как нам использовать искусственный интеллект?»
Начните с других вопросов. Какие операции отнимают у сотрудников больше всего времени? Где постоянно возникают ошибки?
👇
