Иногда случается так, что компания покупает искусственный интеллект раньше, чем успевает понять, для чего он ей нужен и да это дань хаосу, страху выбыть из гонки. Генеральный директор уже услышал на форуме, что агенты заменят половину офиса...
Иногда случается так, что компания покупает искусственный интеллект раньше, чем успевает понять, для чего он ей нужен и да это дань хаосу, страху выбыть из гонки. Генеральный директор уже услышал на форуме, что агенты заменят половину офиса; директор по инновациям уже пообещал пилот к концу квартала; HR заказал сотрудникам вебинар о промптах, потому что любое технологическое изменение в России прежде всего требует вебинара; а финансовый директор сидит на совещании, листает презентацию и пытается найти слайд, на котором вся эта новая цифровая жизнь наконец превращается в деньги. Только этого слайда пока нет. Зато к обеду нейросеть написала поздравление генеральному директору, а к вечеру появился приказ о создании рабочей группы — внедрение, можно сказать, пошло с успехом, все довольны.
Я намеренно сгущаю краски, но совсем немного (я очень осторожно выразился). Искусственный интеллект уже приносит бизнесу вполне материальный эффект: сокращает время обработки обращений, вытаскивает новичков на уровень более опытных сотрудников, управляет запасами, ищет дефекты, прогнозирует поломки и разбирает документы быстрее людей, которым ещё вчера приходилось переносить данные из одного окна в другое, сохраняя выражение лица человека, занятого интеллектуальным трудом. Однако деньги возникают не там, где модель лучше изображает собеседника, а там, где она встроена в повторяющуюся операцию и отвечает перед показателем, который не впечатляется ни качеством демо, ни количеством параметров: временем, себестоимостью, ошибкой, простоем, оборачиваемостью или прибылью.