Технологии искусственного интеллекта все активнее входят в повседневную жизнь и разумеется, бизнес не мог остаться в стороне. Преимущества ИИ оценили телекоммуникационные операторы, маркетплейсы, банки, но ими область его применения, конечно, не исчерпывается.
О том, что могут дать ИИ-технологии бизнесу, «Бизнес-вектору» рассказали представители молодой саратовской IT-компании «Диджитал Скрипка» - управляющий партнер Сергей Борисовский, завпроизводством Николай Таболин и основатель компании Сергей Усынин.
«Диджитал Скрипка» вышла на рынок отечественного ПО только в 2024 году, но сразу заявила о себе интересными разработками, в том числе в области искусственного интеллекта. Недавно Минцифры РФ внесло в реестр отечественных программных продуктов ее диалогового робота, помогающего в управлении многоквартирными домами и программу для застройщиков, подбирающую стройматериалы по оптимальному соотношению цены и качества. И к тому, и другому приложению уже есть коммерческий интерес. Сейчас у разработчиков готовятся новые, более сложные продукты.
Не только ChatGPT
В обществе складывается представление, что искусственный интеллект (ИИ) – это, в основном, чат-боты вроде ChatGPT или YandexGPT, отмечают собеседники «БВ». Но это лишь одно из направлений, так называемая генеративная нейросеть. А только ею ИИ не ограничивается.
- Нейросети используется в различных программах-ассистентах. У нас сейчас разрабатывается юридический ассистент. Мы подключили две правовых системы и сделали так называемую поднастройку, которая помогает проверить правильность ответа. Если задать сложный вопрос ChatGPT, он, скорее всего, ошибется. А здесь мы стараемся избежать ошибок, - говорит Сергей Усынин.
В бизнесе искусственный интеллект уже нашел применение в аналитике: с его помощью можно проводить анализ продаж, покупательской способности, проводить маркетинговые исследования.
Еще один большой раздел ИИ - машинное зрение. Это распознавание информации, анализ всевозможных изображений, рукописного текста. Например, в помощь строителям разрабатывается программа-ассистент, тестирующая по различным маркерам состояние возводимого объекта.
Если поставить такую систему на службу медицине, она может анализировать рентгеновские снимки или данные МРТ. При этом изучаться будет не просто один конкретный снимок, а огромный массив данных. Сейчас в «Диджитал Скрипке» как раз разрабатывается медицинское ПО, способное помогать врачам ставить правильные диагнозы.
- Данные по рентгеновским снимкам мы черпаем из открытых источников, таких как общедоступные медицинские базы данных и научные исследования, но основа - это взаимодействие с врачами-специалистами, - поясняет Сергей Борисовский.
Говоря об этических сторонах, он подчеркивает, что окончательный диагноз будет выносить человек, однако взаимодействие с ИИ, безусловно, снизит здесь количество ошибок.
BigData как основа
Необходимое условие работы любых систем, применяющих искусственный интеллект — это большие объемы обрабатываемых данных, та самая BigData. На основе этих массивов происходит обучение программы.
Самый простой пример — повышение эффективности продаж. Как поясняет Сергей Борисовский, для успешной работы программе нужен большой объем обезличенных данных (то есть без фамилий и адресов) о покупателях, например, квартир или автомобилистах, арендующих парковочные места. Из массива данных от нескольких сотен тысяч человек выявляются тенденции, потенциальных потребителей подразделяют на условные классы. И уже из этого материала разрабатываются эффективные инструменты продаж.
Так, во время участия в одном из хакатонов (соревнований программистов), специалисты «Скрипки» разрабатывали систему, выявляющую потенциальных покупателей машиномест в новом жилкомплексе. Заказчику было важно не надоедать людям рекламой и сделать холодные звонки наиболее адресными. И это саратовцам удалось – отдача от их разработки была самой высокой, по сравнению с другими командами.
Однако необходимо помнить, что основная проблема развития ИИ сейчас – дефицит дата-центров, которые эти данные хранят, серверных стоек. Стоимость их аренды растет на глазах, а дата-центр, как хорошо видно на примере строящегося в Балаково объекта, вещь крайне энергоемкая.
Вместе с тем, центры обработки данных — весьма перспективное направление для развития бизнеса. Часть объемов собственник такого центра может сдавать в аренду, а часть использовать под машинное обучение и свои нужды. И такой подход в «Скрипке» тоже рассматривают.
Обучение систем ИИ — процесс затратный, и по энергетике, и по мощностям техники.
- На обычном, стандартном домашнем компьютере какая-то модель может обучаться 10 дней, - поясняет Николай Таболин, - а на компьютере с двумя видеокартами Tesla, каждая из которых стоит 3 млн рублей, она будет обучаться 2 часа. Преимущество имеют те, у кого мощные компьютеры, особенно это важно для систем с машинным зрением.
Искусственный интеллект против рутины
Основное опасение, связанное с развитием технологии ИИ – лишение людей рабочих мест. На самом деле процесс этот не однонаправленный, полагают специалисты «Диджитал Скрипка». Искусственный интеллект, замещая сотрудников на одних задачах, создает новые рабочие места, но для них требуются уже иные компетенции.
Простые задачи неминуемо перейдут к нейросетям, как это уже происходит с работой дизайнеров и программистов, пишущих не самые сложные коды для вспомогательных задач. ИИ разгрузит работников от операций, не требующих особых навыков.
- Рутинных процессов миллиард. И здесь ИИ однозначно помогает. Например, реклама – ИИ сам составляет рекламные материалы, дизайн, помогает выстраивать стратегию. Дизайнеры, редакторы, копирайтеры, разработчики тоже начали применять ИИ, - отмечают в «Скрипке».
Но даже если рутинную работу возьмут на себя нейросети, компетентные специалисты с опытом будут востребованы не меньше.
- Талантливые художники всегда будут цениться, ведь искусственный интеллект не способен передавать чувства. То же касается профессиональных программистов: ИИ требует тщательной настройки и глубокого понимания его работы. Без этого он просто обрабатывает данные, но не создаёт ничего качественного. А если данные плохие, то и результаты будут такими же. Поэтому для обучения ИИ необходимы высококачественные и тщательно проверенные данные, - считает Сергей Борисовский.
Более того, ИИ может оказать помощь в подборе кадров. Опять же — оперируя большими объемами данных.
- Мы видим, какая огромная нехватка кадров в производстве. Вот тут и способен помочь искусственный интеллект, - считают эксперты.
Но если мощности для хранения и обработки информации уже в дефиците, а процесс машинного обучения - не дешев, важно определиться, в каких случаях ИИ будет хорошим инструментом для развития бизнеса, а в каких он только увеличит издержки.
- Искусственный интеллект вызывает много вопросов в сфере баланса интересов пользователя и оператора, - соглашается Сергей Усынин.
Прежде всего, как при применении любого бизнес-инструмента, стоит определиться, какую функцию будет исполнять система в конкретной компании. Отсюда вырастает еще одна сопутствующая сфера - консалтинг по внедрению искусственного интеллекта. И такие услуги в ближайшее время будут очень востребованы.
- В «Диджитал Скрипка» довольно часто обращаются за советом – стоит ли внедрять в работу искусственный интеллект, что это может улучшить, - объясняет Усынин. - Мы помогаем определить болевые точки компании, смотрим, что можно оптимизировать с помощью ИИ. Если говорить о готовых решениях, то в России есть открытый реестр программного обеспечения, где любой пользователь может выбрать для себя что-то подходящее.
Еще один важный вопрос - моральный. Где проходит та граница, за которой сбор данных нарушает личное пространство людей. Например, может ли ИИ выписывать штрафы, оперируя системой для распознавания лиц? В ряде случаев это становится, как сейчас происходит в Европе, тормозом для развития разработок в сфере ИИ. В США и Китае подобных тормозов, видимо, меньше – пока эти страны лидеры в развитии искусственного интеллекта.
Николай Таболин уверен, что все страхи, связанные и использованием ИИ, со временем улягутся.
- Можно провести аналогии с машинами на автопилоте, - говорит он. – Изначально все были против, кричали «Ужас-ужас», а сейчас, смотрите – беспилотные грузовики на трассах уже есть, тестируются такси, в Москве вообще трамвай беспилотный появился
В «Диджитал Скрипке» уверены, что ИИ – это большая возможность, мимо которой нельзя проходить.
- Если мы в чем-то и завидуем иностранным разработчикам, то лишь в том, что они начали раньше, - признается Сергей Борисовский.
Светлана Березина