Как компании на самом деле используют генеративный ИИ. Некоторые эксперименты с чат-ботами полезнее других
Встречайте своего нового второго пилота
Прошел почти год с тех пор, как Openai выпустила gpt-4, свою самую сложную модель искусственного интеллекта и своего рода мозг Chatgpt, своего новаторского робота-переговорщика.
За это время рыночная капитализация американской технологической отрасли в широком смысле выросла вдвое, создав акционерную стоимость в 6 триллионов долларов.
Для некоторых технологических компаний растущие доходы начинают соответствовать заоблачным ценам на акции. 21 февраля Nvidia, которая разрабатывает чипы, используемые для обучения и запуска таких моделей, как gpt-4, сообщила о впечатляющих результатах за четвертый квартал, в результате чего ее рыночная стоимость достигла 2 трлн долларов.
ai mania также подняла цены на акции других технологических гигантов, включая Alphabet (родительскую компанию Google), Amazon и Microsoft, которые тратят большие средства на разработку этой технологии.
В то же время продажи программного обеспечения ИИ в крупных технологических компаниях остаются небольшими.
В прошлом году на долю искусственного интеллекта пришлось лишь около пятой роста доходов Azure, подразделения облачных вычислений Microsoft, и связанных с ним услуг.
Alphabet и Amazon не раскрывают свои продажи в сфере ИИ, но аналитики подозревают, что они ниже, чем у Microsoft.
Чтобы бум фондового рынка искусственного интеллекта продолжился, этим фирмам в какой-то момент придется зарабатывать серьезные деньги на продаже своих услуг клиентам. Компании по всему миру, от банков и консалтинговых компаний до киностудий, должны начать использовать инструменты, подобные Chatgpt, в больших масштабах.
Когда дело доходит до реального внедрения такого «генеративного» искусственного интеллекта, компании действуют осторожно. Однако даже эти маленькие шаги намекают на меняющуюся природу работы «белых воротничков».
Предыдущие технологические прорывы произвели революцию в том, что люди делают в офисах. Распространение пишущих машинок лишило некоторых рабочих работы:
«С помощью этой маленькой машины оператор может выполнить за день больше корреспонденции, чем полдюжины клерков с помощью ручки, и выполнять работу лучше», — сказал наблюдатель в 1888.
Появление компьютеров примерно столетие спустя устранило некоторые административные задачи низкого уровня, хотя высококвалифицированные сотрудники стали более продуктивными. Согласно одной из работ, компьютер объясняет более половины сдвига спроса на рабочую силу в сторону работников с высшим образованием в период с 1970-х по 1990-е годы. В последнее время рост работы на дому, вызванный пандемией Covid-19 и ставший возможным благодаря видеоконференциям, изменил ежедневные ритмы белых воротничков.
Может ли генеративный искусственный интеллект вызвать столь же глубокие изменения?
Урок предыдущих технологических прорывов заключается в том, что в масштабах всей экономики они окупятся долгие годы.
Среднестатистическому работнику средней фирмы нужно время, чтобы привыкнуть к новым методам работы. Прирост производительности от персонального компьютера произошел только через десять лет после того, как он стал широко доступен.
Пока что нет никаких свидетельств роста производительности, вызванного ИИ, в экономике в целом. Согласно недавнему опросу Boston Consulting Group (bcg), большинство руководителей заявили, что потребуется как минимум два года, чтобы «выйти за пределы шумихи» вокруг искусственного интеллекта.
Недавнее исследование, проведенное другой консалтинговой компанией Oliver Wyman, пришло к выводу, что внедрение искусственного интеллекта «не обязательно привело к повышению уровня производительности — пока».
Это неудивительно. Большинство фирм в настоящее время не используют систематически Chatgpt, Gemini от Google, Copilot от Microsoft и другие подобные инструменты, даже если отдельные сотрудники экспериментируют с ними.
В опросе, проводимом раз в две недели Американским бюро переписи населения, десяткам тысяч предприятий задается вопрос, используют ли они ту или иную форму искусственного интеллекта. Сюда входит новомодная генеративная сортировка и более старый тип, который компании использовали до 2023 года для всего: от улучшения результатов онлайн-поиска до прогнозирования потребностей в запасах.
В феврале только около 5% американских фирм всех размеров заявили, что используют искусственный интеллект. Еще 7% компаний планируют принять его в течение шести месяцев (см. диаграмму).
И за цифрами скрываются большие различия между секторами: 17% фирм информационной индустрии, которая включает в себя технологии и средства массовой информации, говорят, что используют их для производства продуктов, по сравнению с 3% производителей и 5% компаний здравоохранения.
Когда в сентябре 2023 года Бюро переписи населения начало задавать вопросы об ИИ, небольшие фирмы с большей вероятностью использовали эту технологию, чем крупные, возможно, потому, что меньше формальностей облегчило внедрение для пескарей.
Сегодня искусственный интеллект наиболее распространен в крупных компаниях (с более чем 250 сотрудниками), которые могут позволить себе нанять специализированные команды по искусственному интеллекту и оплатить необходимые инвестиции.
Опрос крупных фирм, проведенный банком Morgan Stanley, показал, что с начала до конца 2023 года доля пилотных проектов в области ИИ выросла с 9% до 23%.
Некоторые корпоративные гиганты лихорадочно экспериментируют, пытаясь увидеть, что работает, а что нет. Они нанимают тысячами экспертов по искусственному интеллекту, свидетельствуют данные Indeed, платформы для поиска работы (см. диаграмму).
В прошлом году Джейми Даймон, руководитель JPMorgan Chase, заявил, что у банка уже «сегодня находится в производстве более 300 вариантов использования ИИ».
Консалтинговая компания Capgemini заявляет, что будет «использовать генеративный искусственный интеллект Google Cloud для разработки богатой библиотеки, содержащей более 500 сценариев использования в отрасли».
Bayer, крупная немецкая химическая компания, утверждает, что имеет более 700 вариантов использования генеративного искусственного интеллекта.
Это «разрастание вариантов использования», как его называет один консультант, можно разделить на три большие категории:
оформление витрин,
инструменты для работников с низкими и средними навыками и
инструменты для самых ценных сотрудников фирмы.
Из них оформление витрин является, безусловно, наиболее распространенным. Многие фирмы переименовывают заурядные усилия по оцифровке в «программы гениального искусственного интеллекта», чтобы они звучали более изощренно, говорит Кристина МакЭлхеран из Университета Торонто.
Престо, поставщик ресторанного оборудования, представил ассистента, который будет принимать заказы на выездах. Но целых 70% таких заказов требуют помощи человека.
Spotify, компания, занимающаяся потоковым воспроизведением музыки, представила диск-жокей с искусственным интеллектом, который выбирает песни и выдает бессмысленные подшучивания.
Недавно Instacart, компания по доставке продуктов, удалила инструмент, который генерировал фотографии еды продавцов, после того как искусственный интеллект показывал покупателям неаппетитные фотографии.
Крупные технологические компании также внедряют собственные разработки в области искусственного интеллекта в свои предложения, ориентированные на потребителя.
Amazon запускает Rufus, помощника по покупкам с искусственным интеллектом, о котором не просил ни один покупатель.
Google добавил в Карты искусственный интеллект, что сделало продукт более «захватывающим», что бы это ни значило.
Инструменты для работников с низкой квалификацией могли бы оказаться более полезными. Некоторые простые приложения для таких задач, как обслуживание клиентов, включают в себя готовый искусственный интеллект.
Вопросы большинства клиентов просты и касаются небольшого числа тем, что позволяет компаниям легко обучать чат-ботов работе с ними. Некоторые из этих инициатив, возможно, уже приносят свои плоды.
Amdocs производит программное обеспечение, помогающее телекоммуникационным компаниям управлять выставлением счетов и обслуживанием клиентов.
Использование генеративного искусственного интеллекта, по словам компании, позволило сократить время обработки звонков клиентов почти на 50%.
Компания Sprinklr, предлагающая аналогичные продукты, сообщает, что недавно один из ее клиентов, специализирующихся на предметах роскоши, «заметил улучшение качества обслуживания на 25%».
Рутинные административные задачи также кажутся готовыми к изменению ИИ.
«Лучшие примеры» из 700 вариантов использования Bayer включают рутинные задачи, такие как «легкое получение данных из файлов Excel» и «создание первого черновика в Word».
Некоторые компании используют генеративный искусственный интеллект для более умного поиска.
В компании Nasdaq, предоставляющей финансовые услуги, она помогает следователям, занимающимся финансовыми преступлениями, собирать доказательства для оценки подозрительных банковских операций. По данным компании, это сокращает процесс, который может занимать от 30-60 минут до трех минут.
Предоставление инструментов ИИ наиболее ценным работникам фирмы, чьи потребности сложны, пока менее распространено. Но это тоже становится все более заметным.
Юристы были одними из первых, кто его принял. Крупная юридическая фирма Allen & Overy объединилась с стартапом Harvey, занимающимся искусственным интеллектом, чтобы разработать систему, которую ее юристы используют, чтобы помочь во всем: от комплексной проверки до анализа контрактов.
Инвестиционные банки используют искусственный интеллект для автоматизации части своего исследовательского процесса. В Bank of New York Mellon система искусственного интеллекта обрабатывает данные для аналитиков банка в одночасье и предоставляет им черновой вариант для работы утром.
«Поэтому вместо того, чтобы вставать в четыре утра, чтобы написать исследование, они встают в шесть», — говорят в банке.
Sanofi, французский производитель лекарств, использует приложение искусственного интеллекта, чтобы предоставлять руководителям информацию в режиме реального времени о многих аспектах деятельности компании.
Некоторые компании используют эту технологию для создания программного обеспечения.
GitHub Copilot от Microsoft, инструмент для написания кода с использованием искусственного интеллекта, имеет 1,3 миллиона подписчиков. У Amazon и Google есть конкурирующие продукты. Сообщается, что Apple работает над одним.
Технологический конгломерат Fortive заявляет, что его операционные компании «видят ускорение разработки программного обеспечения более чем на 20% за счет использования технологий искусственного интеллекта».
Чирантан Десаи, главный операционный директор компании ServiceNow, занимающейся разработкой программного обеспечения для бизнеса, заявил, что GitHub Copilot обеспечивает «однозначный прирост производительности» для разработчиков его фирмы. С помощью инструментов искусственного интеллекта индийский стартап Konnectify увеличил выпуск с четырех приложений в месяц до семи. Опросы Microsoft показывают, что мало кто из тех, кто начинает использовать Copilot, захочет отказаться от него.
Pinterest, компания, занимающаяся социальными сетями, заявляет, что улучшила релевантность результатов поиска пользователей на десять процентных пунктов благодаря генеративному искусственному интеллекту. На недавнем отчете о прибылях и убытках ее руководитель Билл Риди заявил, что новые модели в 100 раз больше тех, которые его фирма использовала раньше.
L’Oréal, одна из крупнейших в мире косметических фирм, привлекла внимание инвесторов, поскольку она совершенствует Betiq, внутренний инструмент для измерения и улучшения рекламы и продвижения компании.
L’Oréal утверждает, что генеративный искусственный интеллект уже обеспечивает «увеличение производительности на 10–15% для некоторых наших брендов, которые его применили».
Это не означает, что этим брендам понадобится на 10–15% меньше работников. Как и в случае с предыдущими технологическими революциями, опасения по поводу апокалипсиса рабочих мест в сфере искусственного интеллекта выглядят неуместными. Пока что технология, похоже, создает больше рабочих мест, чем уничтожает.
Опрос, опубликованный в ноябре банком Evercore isi, показал, что только 12% корпораций считают, что генеративный искусственный интеллект заменил человеческий труд или заменит его в течение 12 месяцев. Хотя некоторые технологические компании заявляют, что приостанавливают найм или сокращают персонал из-за искусственного интеллекта, свидетельств роста увольнений в богатых странах мало.
Генеративный искусственный интеллект также порождает новые виды работы «белых воротничков». Компании, в том числе Nestlé и консалтинговая компания kpmg, нанимают «оперативных инженеров», экспертов по получению полезных ответов от чат-ботов с искусственным интеллектом. Одна страховая фирма нанимает «инженеров по объяснимости», которые помогают понять результаты работы систем искусственного интеллекта. Фирма по производству потребительских товаров, которая недавно внедрила генеративный искусственный интеллект в свой отдел продаж, теперь имеет «менеджера по продажам-бота», который будет следить за машинами.
Хотя такие изменения еще какое-то время не будут отражаться на общей статистике производительности, они уже влияют на то, чем занимаются служащие.
Некоторые эффекты явно хороши. ИИ позволяет компаниям оцифровывать и систематизировать внутренние данные, от обзоров эффективности до протоколов совещаний, которые раньше оставались разрозненными. Респонденты опросов, проведенных консультантом Рэнди Бином, сообщили о значительных улучшениях в создании внутренней «культуры данных и аналитики», которую многим предприятиям упорно трудно развивать.
Усыновление ИИ также может иметь некоторые непредсказуемые последствия.
Хотя инструменты написания кода с использованием искусственного интеллекта помогают инженерам-программистам выполнять свою работу, в отчете компании-разработчика программного обеспечения GitClear показано, что за последний год или около того качество такой работы снизилось.
Программисты могут использовать искусственный интеллект для создания первого черновика только для того, чтобы обнаружить, что он полон ошибок или лишен четкости. В результате они смогут тратить меньше времени на написание кода, но больше времени на его проверку и редактирование. Если другие компании столкнутся с чем-то подобным, объем продукции на современном рабочем месте может увеличиться (поскольку искусственный интеллект производит больше электронных писем и заметок), даже несмотря на то, что эта продукция становится менее полезной для выполнения задач.
Опрос, проведенный технологической фирмой IBM, показывает, что многие компании уклоняются от внедрения ИИ, поскольку им не хватает внутреннего опыта по этому вопросу. Другие обеспокоены тем, что их данные слишком разрознены и сложны, чтобы их можно было объединить.
Около четверти американских руководителей полностью запрещают использование генеративного искусственного интеллекта на работе. Одной из возможных причин их нерешительности является беспокойство по поводу данных своих компаний.
В своих ежегодных отчетах гигант прямых инвестиций Blackstone и фармацевтическая компания Eli Lilly предупреждают инвесторов о рисках, связанных с ИИ, таких как возможная утечка интеллектуальной собственности разработчикам моделей ИИ.
В прошлом году Мари-Элен Бриенс Уэр, исполнительный директор телекоммуникационной компании Orange, объяснила, что компания установила защиту данных, прежде чем начать испытания Microsoft Copilot.
В конечном счете, чтобы больше компаний увидели в этом очевидный случай, генеративный ИИ все еще нуждается в улучшении. В ноябре Microsoft выпустила Copilot для своего программного обеспечения для повышения производительности, такого как Word и Excel. Некоторые первые пользователи находят его на удивление неуклюжим и склонным к сбоям, не говоря уже о том, что он громоздкий, даже для людей, уже разбирающихся в Office.
Многие руководители с подозрением относятся к использованию генеративного искусственного интеллекта для более деликатных операций, пока модели не перестанут придумывать что-то.
Недавно Air Canada оказалась в сложной ситуации после того, как ее чат-бот предоставил пассажиру неверную информацию о политике авиакомпании по возврату средств. Это было неловко для перевозчика, но легко представить себе нечто гораздо худшее. Тем не менее, даже пишущей машинке нужно было с чего-то начинать.
Пост основан на статье The Economist
P. S. Подпишитесь на канал «Куда идем?
