Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта

Постепенное проникновение искусственного интеллекта в нашу жизнь, начиная от технологий, используемых в смартфонах, до беспилотных автомобилей и инструментов, которые используют в розничной торговле, позволяющих удивлять потребителей, делало его прогресс почти незаметным.

ChatGPT, его последователи и конкуренты привлекли внимание людей всего мира благодаря своей обширной полезности и удивительным навыкам вести диалог с пользователем. Реорганизация и классификация данных – рутинные задачи, которые способны выполнять новейшие приложения генеративного искусственного интеллекта. Однако именно их способность сочинять музыку, писать тексты и сценарии, создавать искусство привлекла внимание со стороны общественности и смогла убедить пользователей и организации экспериментировать самостоятельно. Так широкий круг заинтересованных лиц сталкивается с растущим влиянием генеративного ИИ на бизнес и общество в целом, но без особого контекста, который бы помог им разобраться в понимании данной технологии.

Генеративный ИИ определяют как приложения, обычно создаваемые с использованием базовых моделей [1]. Эти модели содержат обширные искусственные нейронные сети, созданные на основе миллиардов нейронов человеческого мозга. Базовые модели являются частью так называемого глубокого обучения – термина, который относится к множеству глубоких слоев нейронных сетей. Несмотря на то, что глубокое обучение стало основой многих достижений в области искусственного интеллекта, именно базовые модели, лежащие в основе генеративных приложений искусственного интеллекта, представляют собой шаг в развитии глубокого обучения. В отличие от предыдущих версий и моделей глубокого обучения, они могут обрабатывать чрезвычайно большие и разнообразные наборы неструктурированных данных и выполнять несколько задач одновременно [2].

Генеративный искусственный интеллект взволновал мир своим потенциалом изменить будущее труда и тем, как будет осуществляться интеллектуальная работа во всей экономике. В таких направлениях, как работа с клиентами, аналитика, продажи, маркетинг, разработка программного обеспечения, он в состоянии менять существующие роли и повышать общую производительность. Со временем это может принести огромную прибыль – триллионы долларов в большинстве секторов – от финансового рынка до естественных наук.

Варианты использования генеративного ИИ в различных сферах и отраслях

Генеративный ИИ – это шаг вперед в эволюции искусственного интеллекта. Понимание потенциала использования этой технологии для создания ценности для экономики и общества в целом позволит компаниям более точечно ее внедрить и сформировать важные решения.

Маркетинг – одно из первых направлений, где генеративный ИИ может повысить ценность и снизить временные затраты на создание креативного контента, персонализированные электронные письма, измеримые результаты которого способны также увеличить доходы от повышения эффективности более качественных материалов.

В 2012 году Глобальный институт McKinsey (MGI) подсчитал, что работники умственного труда тратят около пятой части своего времени, или один день в неделю, на поиск и сбор информации [3]. Выгоды, которые можно получить вследствие передачи части этих задач, попутно повышая эффективность выполняющих сотрудников были бы огромны. ИИ мог бы быстро «прочитывать» огромные библиотеки корпоративной информации, даже на естественном языке, быстро определяя следующие шаги в момент диалога с человеком.

Ниже приведены примеры улучшений, которые генеративный ИИ может привнести в бизнес:

• Самообслуживание клиентов. Интегрированные чат-боты на базе генеративного ИИ могут давать немедленные и персонализированные ответы на сложные запросы клиентов независимо от их языка и местоположения.
• Сокращение времени реагирования. Генеративный ИИ может сократить время, затрачиваемое менеджером отдела, который тот тратит на ответ клиенту, помогая в режиме реального времени и рекомендуя следующие шаги.
• Разрешение во время первого контакта. Генеративный ИИ может мгновенно получать данные компании, имеющие прямое отношение к конкретному клиенту, что может помочь представителю службы поддержки более успешно решать проблемы и отвечать на запросы во время первоначального взаимодействия.
• Увеличение продаж. Способность быстро обрабатывать данные о клиентах, историю их просмотра, предпочтения позволит определить лучшие предложения с учетом личных потребностей клиентов. Помимо этого, генеративный искусственный интеллект может обеспечить лучшее качество и обучение специалистов, собирая информацию из разговоров с клиентами и определяя, что можно сделать эффективнее.

Генеративный искусственный интеллект может принести значительную пользу при его применении в ряде ведущих отраслей. Например, в розничной торговле:

• Исследования потребителей. Ускорение исследований потребителей с помощью тестирования сценариев и улучшение ориентации на клиентов, с помощью создания “синтетических клиентов”, с которыми можно практиковаться [4].
• Помощь в копирайтинге для создания маркетингового контента. Ускорение процесса написания текстов для маркетинговых и рекламных сценариев.
• Поддержка клиентов. Оперативное информирование сотрудников о предпочтениях потребителей, состоянии продукции в режиме реального времени.
• Совершенствование процесса закупок у поставщиков. План и схемы ведения переговоров с поставщиками.

Потенциал этой технологии гораздо выше, помимо огромной ценности, которую ИИ может принести посредством прямых вариантов использования. Поскольку он встроен в инструменты, используемые каждым сотрудником умственного труда, его дополнительное воздействие может быть более размытым, но не менее ценным, чем влияние, связанное с этими вариантами использования.

Компаниям, стремящимся максимизировать ценность генеративного искусственного интеллекта, стоит позаботиться об отслеживании и управлении его воздействием на своих сотрудников и общество в целом.

Будущее генеративного ИИ в сфере труда

Технологии меняли анатомию труда на протяжении десятилетий. Так на протяжении многих лет машины наделяли рабочих различными «сверхспособностями»; например, выполнение физических задач, выходящих за рамки возможностей их собственного тела.

Появление новых возможностей генеративного искусственного интеллекта в сочетании с текущими технологиями и последующая интеграция их в бизнес-операции по всему миру способны ускорить потенциал технической автоматизации отдельных видов деятельности. А внедрение технологий – расширить возможности рабочей силы, чья деятельность, как ожидается, изменится в более позднем будущем. Для достижения экономического роста и повышения благосостояния производительность труда должна будет ускориться [5].

Стоит понимать, что для раскрытия преимуществ технологии значительному числу работников придется существенно изменить выполняемую работу, и это касается как существующих профессий, так и новых. Поддержка лидеров также важна при этом переходе.

Соображения для бизнеса и общества

Все мы находимся в начале пути к пониманию силы, охвата и возможностей этой технологии. Последние месяцы с большой скоростью заставляют пересматривать наше понимание влияния ИИ на нашу жизнь и работу. Важно правильно понимать это явление и предвидеть его последствия.

Технологии должны способствовать повышению ценности деятельности компании, а также экономическому росту и процветанию. Компании, политики, потребители и граждане могут работать вместе, чтобы гарантировать, что генеративный искусственный интеллект выполняет свое обещание по созданию значительной ценности, ограничивая при этом его потенциал нарушать жизнь и средства к существованию.