Влияние искусственного интеллекта на работу людей и процессы компаний — одна из самых волнующих тем завершающегося года — стала лейтмотивом форума «Интеллектуальная автоматизация — 2023», организованного издательством «Открытые системы».

Артем Семенихин
Артем Семенихин: «Уверенное использование ИИ становится ‘коммодити-навыком’, который должен быть в портфеле любого соискателя, приходящего на интервью»

На массовое тестирование генеративных моделей в бизнесе рынок труда отреагировал бурно: на HeadHunter число вакансий, связанных с работой с ИИ, в августе 2023 года выросло в 11,5 раза по сравнению с тем же периодом прошлого года. При этом лишь 26% таких сотрудников требуются компаниям, которые занимаются разработкой или обслуживанием моделей ИИ. Большинство работодателей ищут не создателей нейронных сетей, а пользователей, способных внедрять нейросетевые технологии в операционную деятельность и продукты для повышения эффективности бизнеса.

«В ИТ мы по-прежнему ищем ‘супергероев’: чтобы и в технологиях понимали, и ‘мягкими навыками’ обладали, а еще были мультидисциплинарными! Этот тренд многовекторности требований сохраняется на рынке труда, — отметил Артем Семенихин, исполнительный директор технологической практики компании «Технологии доверия». — При этом уверенное использование ИИ становится ‘коммодити-навыком’, который должен быть в портфеле любого соискателя, приходящего на интервью».

При этом человек явно становится все более зависимым от технологий, в том числе от технологий искусственного интеллекта, что не лучшим образом сказывается на общем уровне интеллекта естественного. Однако обойтись без них в современной компании сегодня уже невозможно.

Демография обязывает

Марина Кормщикова
Марина Кормщикова: «Объем работы за последний год у нас вырос многократно, так что имеющимся ‘естественным интеллектом’ выполнить его просто невозможно»

«Объем работы за последний год у нас вырос многократно, так что имеющимися человеческими силами выполнить его просто невозможно, — сообщила Марина Кормщикова, директор направления Data Office компании «Ростелеком». — Нам нужна помощь». К этому же выводу подталкивает и демографическая картина: сегодня в стране нет ни одного региона с избыточными трудовыми ресурсами. Нарастает не просто дефицит синих и белых воротничков, приближается острейший дефицит людей как таковых! И тут на сцену выходят разнообразные ИИ-помощники.

Аналитики Gartner прогнозировали, что к 2030 году виртуальных ассистентов, чат-боты и ИИ-решения внедрят 60% компаний мира. Последний же прогноз Gartner, учитывающий бурное развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI), говорит, уже к 2026-му году доля компаний, применяющих API или модели GenAI может превысить 80%. По оценке BCG, применение ИИ может освободить 24% рабочего времени для работы с сотрудниками и командами.

Проведенный GitHub эксперимент показал, что ИИ-ассистент способен не только увеличить скорость и эффективность труда разработчиков софта, но и резко повысить их удовлетворенность от выполненной работы. А значит, может помочь справиться с проблемой профессионального выгорания и мечтами о ранней пенсии, которые сегодня не столь редки, как это может показаться. Если не применять ИИ в работе — карьерная гонка проиграна, считает Кормщикова, однако важно помнить, что центром принятия решений остается человек. И распознать галлюцинации в ответах GenAI может только специалист в конкретной предметной области.

Умалять высокий потенциал ИИ не стоит, однако верить, что ИИ-продукт решит проблемы бизнеса — это когнитивное искажение, считает Валентин Каськов, CIO компании «Специальные системы и технологии». Чтобы адекватно оценить функциональные возможности, надежность и безопасность подобных решений, он рекомендовал коллегам погрузиться в ГОСТ «Оценка качества систем искусственного интеллекта».

Риски исполнения желаний

Андрей Голов
Андрей Голов: «Суть происходящего в производстве можно понять только на месте, увидев своими глазами неоцифрованное, но активно задействованное в реальном процессе оборудование»

Относясь к ИИ как к золотой рыбке, исполняющей желания, стоит принять меры, чтобы не остаться у разбитого корыта. Ни в одной стране мира еще нет единой концепции по отношению к правам на результат работы, полученной с помощью ИИ, отметила адвокат Наталья Вашеняк. Общий тренд — создатели ИИ-продуктов стараются переложить все больше ответственности на пользователей, поэтому пользовательские соглашения постоянно меняются. Пользуясь публичными ИИ-сервисами, надо помнить, что все загруженное в нейросеть становится достоянием общественности.

Юристы считают искусственный интеллект источником повышенной опасности, сообщил Николай Зайченко, партнер Nevsky IP Law. Для защиты разработчиков ИИ-продуктов и провайдеров сервисов он порекомендовал два нехитрых приема. Во-первых, следует предупредить пользователя об опасности использования ИИ в пользовательском соглашении, переложив на него таким образом ответственность за возможные последствия. Во-вторых, важно предоставить возможность (хотя бы формальную) лицу, которому может быть причинен вред, в любой момент остановить действие ИИ.

Дмитрий Аникин, старший исследователь данных в команде технологий машинного обучения компании «Лаборатория Касперского», напомнил, что алгоритмы машинного обучения тоже уязвимы. Например, дата-сеты на которых обучается ИИ, могут быть «отравлены» путем добавления данных, которые ломают логику модели. Так что необходимо не только контролировать входные данные и сравнивать версии моделей перед релизом, но и иметь контрольный набор данных.

Как завалить внедрение искусственного интеллекта?

Едва ли не самая ценная информация, которую можно подчерпнуть из опыта коллег, — о «граблях», на которые они наступали. «Мы завалили множество проектов внедрения ИИ и делали это множеством способов», — признал Андрей Голов, руководитель Центра искусственного интеллекта и машинного обучения «Северсталь Диджитал», представив квинтэссенцию негативного опыта своей компании.

Пятерка «вредных советов», которые озвучил Голов, включает следующие рекомендации:

  • Задача обязательно должна быть решена с помощью ИИ.
  • Качество данных второстепенно, лишь бы датасет был побольше.
  • Данные говорят сами за себя, «в полях» их проверять не обязательно.
  • К модели с хорошими метриками заказчик сам потянется.
  • Обычно модели не ломаются, поэтому написание тестов, мониторинг работы, проверка качества входных данных – это лишняя трата дорогих ресурсов.

На самом деле иногда и дешевле, и надежнее сохранить участие в процессе человека, а сбор данных нужно контролировать. Суть же происходящего в производстве можно понять только на месте, увидев своими глазами неоцифрованное, но активно задействованное в реальном процессе оборудование. Кроме того, следует плотно работать с мотивацией непосредственных пользователей ИИ-решений и их руководителей, а также внедрять практики MLOps.

Роботы и ChatGPT вместо рутины и «джунов»

Такое ощущение, что в ситуации с внедрением ИИ многие компании руководствуются принципом «все побежали — и я побежал», — отметил Евгений Царев, руководитель RTM Group. И тем не менее, угрозы информационной безопасности — один из наиболее существенных факторов, сдерживающих широкое корпоративное применение генеративного ИИ. Это заставляет искать приемлемые решения. Например, разработчики платформы Sherpa RPA, объединяющей программных роботов и искусственный интеллект для сквозной автоматизации бизнес-процессов, предлагают сценарий использования GenAI в закрытом контуре компании.

По оценкам аналитиков, до 70% офисных процессов любой компании — это рутина. Из оставшихся 30% процессов интеллектуальной работы две трети легко автоматизируются c помощью условного ChatGPT, утверждает Константин Артемьев, генеральный директор Sherpa RPA. Его выступление развеяло сразу несколько мифов: о том, что локальные нейросети значительно слабее ChatGPT, потому что обучаются на датасетах меньшего объема, что для нейросетей подходит только очень дорогое железо, и что все проблемы при внедрении ИИ можно решить наймом AI/ML-разработчиков. На самом деле за ту же скорость можно заплатить в десять раз меньше, выбрав не легендарные видеокарты Nvidia Tesla, а альтернативные. А работу больших языковых моделей вполне реально организовать внутри закрытого контура компании с помощью корпоративного аналога ChatGPT. Описание интеллектуальных агентов Sherpa AI очень напоминает строчки резюме: обладают кратковременной и долговременной памятью, способны к критическому мышлению и саморефлексии, учатся на примерах пользователя и допускают обратную связь во время работы. И это только часть достоинств «нового сотрудника».

Между тем, внедрение нейронных сетей в бизнес-процессы и структуру услуг компаний приводит к снижению потребности в младшем персонале. «В таких областях как консалтинг, бизнес-анализ, разработка программного обеспечения и дизайн, результат работы начинающего сотрудника мало отличается от текстов или кода, генерируемых нейросетями», — отметил Семенихин. Таким образом, порог входа в эти профессии (да и не только в эти) повышается на один-два года практического опыта.

Где живет ИИ: от систем документооборота до стриминговых платформ

Из специальной модной «фишки» ИИ успел превратиться в сквозную технологию, которая придает новое качество в том числе и классическим программным продуктам. Так, целый спектр применения технологий ИИ в тиражных продуктах «1С» представил Артем Григорович, проектировщик-разработчик отраслевых ERP/MES решений Фирмы «1С». В их числе — сервисы распознавания сканов первичных документов, генерации и распознавания речи в реальном времени, а также встроенные в «1С:Документооборот» и «1С:MDM» функции голосового ввода данных. Кроме того, ИИ прогнозирует сбои в работе оборудования, анализирует качество сметной документации и действия менеджера в сделке с клиентом, а также дает рекомендации по следующему действию.

Савелий Батурин, руководитель ML-направления MEN IN DEV, рассказал о создании рекомендательных систем с применением настраиваемого автоэнкодера. По его словам, систему можно обучить на относительно небольшом объеме данных, а ее рекомендации в результате будут ориентированы как на пользователя, так и на товар, и на человека, и на контекст.

В киноиндустрии GenAI и дипфейки еще только набирают популярность, а вот ИИ уже широко используется для расширения функционала стриминговых платформ и повышения комфорта их использования. Это происходит за счет быстрой обработки тысяч единиц контента, автоматизации рутинных работ и превращения в копеечные затраты того, что может стоить сотни миллионов оплаты труда работников, пояснил Алексей Арефьев, CDO онлайн-кинотеатра KION.

Эффекты: время, деньги и клиенты

  • Система компьютерного зрения автоматически выявляет более 95% брака на металлургическом предприятии холдинга ЕВРАЗ. Улучшение качества заготовок перед прокатом и снижение количества брака после проката благодаря видеоаналитике, исключение возможности пропустить дефект из-за невнимательности оператора или плохой видимости, а также повышение производительности труда позволило получить экономию на одном прокатном стане более 20 млн руб. в год.
  • Нейросеть, анализирующая видеопоток на кассах самообслуживания X5 Group, позволила на 10% снизить ошибки покупателей. Это дает возможность говорить о дальнейшем тиражировании технологии внутри компании.
  • Робот-юрист по налоговому праву на базе решений Sherpa RPA не только сэкономил заказчику 340 человеко-часов в месяц, но и на 22% увеличил количество клиентов благодаря «вау-эффекту». Робот-кадровик решил без помощи человека 35% типичных запросов, а робот-оператор ИТ-поддержки увеличил скорость обработки тикетов в 12 раз, снизив затраты на процессы ITSM на 65%.
  • Применение ИИ-сервиса «1С:Прогнозирование продаж» в компании «Фаско+», производящей грунты, удобрения и средства защиты растений, продемонстрировало более высокую точность построенного сервисом прогноза по сравнению с прогнозом, построенным вручную. И скорость построения прогноза продаж сервисом составила два часа против трех дней ранее.