Нечеловеческий разум: какие профессии в ближайшее время может заменить ИИ

На фото: основатель технологического стартапа «Аллай.Центр», создатель сервиса «Кинейро» (ООО «Технологии») Евгений Касакин. Фото: из личного архива

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в ближайшем будущем станет более значимым инструментом в конкурентной борьбе для малого и среднего бизнеса, заявил в интервью РБК Татарстан основатель технологического стартапа «Аллай.Центр», создатель сервиса «Кинейро» (ООО «Технологии») Евгений Касакин. Сейчас ИИ применяют в большинстве сфер – нейросети активно используют для решения сложных научных и производственных задач.

По его мнению, технологии смогут заменить значительную часть профессий, представителям 16% из которых придется искать новые занятия. При этом есть и те, где человек останется необходимым.

Заместить человека

— Какие области и профессии наиболее перспективны для максимально активного внедрения ИИ? В какие сроки это может произойти?

По нашей аналитике, искусственный интеллект затронет порядка 40% всех профессий в течение 4-5 лет. Сотрудникам 16% из них нужно будет искать другую профессию, ИИ их заменит. В первую очередь, активное внедрение и автоматизация процессов происходит в финансовом секторе и IT.

В финансовом секторе ИИ используют для обработки массива данных и аналитики, кредитного скоринга тех людей и компаний, которые делают заявки на получение кредитов, анализа документов, выборки из них данных. В IT искусственный интеллект заменяет большое количество джунов (младших разработчиков). У нас 60% кода пишет ИИ, а мы занимаемся глобальными вещами – идеей, архитектурой, соединением и соблюдением концепций. Творческие задачи остаются на человеке, он пока здесь лучше справляется.

С точки зрения SMM и маркетинга, нейросети справляются в своей массе значительно лучше, чем 80% представителей этой сферы. Мы исключаем крутых специалистов, которые действительно занимаются творчеством.

— В направлении каких профессий сейчас работают наиболее активно?

Большие корпорации работают над заменой водителей. Этим разработкам уже 10 лет. Компания Tesla купила технологию автопилота, и Uber в это инвестировал. Водитель – это самая распространенная профессия в мире. Из-за крупности рынка туда пошли в первую очередь.

Вторая работа, которая будет автоматизирована – все, что связано с вводом данных. Порядка 78% должностей будет сокращено в этой сфере. Это операторы колл-центров или те люди, которые принимают заявки. Мы уже слышим ИИ, например, в звонках от банков.

— Может ли сложиться ситуация, что искусственный интеллект не заменит людей? Что компании будут использовать и сотрудников, и технологии?

Если компания трансформирует свое производство из человеческого на полную автоматизацию, какой-то период у них будет дублирование функций – они не могут себе позволить остановку завода. Но новые фабрики, предполагающие автоматизацию, уже изначально строятся только под роботов.

— Насколько быстро развивается технология обучения ИИ для выполнения сложных задач, ранее требовавших человеческого интеллекта?

На сегодня искусственный интеллект обогнал человека по скорости обучения в два раза. Следующий этап – это квантовый компьютер. У кванта есть процессинг, но нет памяти. Сейчас разработчики ищут возможность сохранять данные. Как только это произойдет – эпоха искусственного интеллекта сделает прорыв.

При этом замена на сложных задачах уже произошла. В мае 2023 года был сбит первый самолет российским комплексом С-350 – он работает в полностью автономном режиме. Там стоит нейросеть, она приняла решение о выборе мишени и отправила ракету. То, что произошло – это эпохально.

Еще один сектор – медицина. Сейчас модели нейросетей, которые определяют раковые образования, справляются лучше, чем человек. Просто потому, что у них есть больший массив данных, и они точнее на сегодня. Это уже пройденный этап. В разработке новых препаратов ИИ продвинулся там, где не смог человек. В основном за счет анализа генома, там тоже есть большой прорыв. Стоимость его расшифровки упала в 50 раз за счет нейросетей. И второе – это анализ ядов, из которых изначально делались многие лекарства. Искусственный интеллект преуспел в анализе их структуры и разработке медицинских средств.

Незаменимые есть

— С какими задачами искусственный интеллект не может справиться?

Такие профессии, как врач, учитель, а также работников творческой направленности ИИ не заменит. Мы можем генерировать музыку с помощью искусственного интеллекта, но у нейросети пока не получается создать что-то новое. Она может заполнить недостающую информацию в объеме данных, например, продолжить произведение, может скрестить. Но в человеке есть что-то, позволяющее создать идею, которой не было раньше.

Это будет за человеком всегда, в том числе и обучение. Нейросеть заменит библиотеку и учебник, но не сам процесс. Также искусственный интеллект не заместит те профессии, где нужно доверие между людьми. Например, в B2B специалисты по продажам будут всегда цениться.

— Какие еще ограничения не позволяют активнее внедрять искусственный интеллект?

Есть законодательная история. Почему, например, автопилот не заменил водителей? Потому что непонятна ответственность. Даже с точки зрения детекции рака – его определяет нейросеть, но заключение подписывает врач. Если нейросеть сделает ошибку по любой причине – коротнуло, у нее внутри ошибка, кто виноват? Разработчик? Производитель оборудования? Этот вопрос пока идеологический, человечество не приняло для себя решения.

Все сферы, где у должностного лица есть юридическая ответственность, на сегодня не могут быть заменены искусственным интеллектом.

— Как можно снизить риски при работе с ИИ?

Все ошибки, которые совершаются нейросетями – это недостаток качественных данных. Внутри компании обычно устанавливается платформа или условно чат интерфейса, к которым подключаются модель и внутренние базы данных. При запросе пользователя нейросеть формирует запрос к ним – эта технология RAG (Retrieval Augmented Generation). Если данные там хранятся некорректно – совершается ошибка.

Помимо этого, одна нейросеть с неправильной задачей часто совершает ошибки. Но за счет мультиагентных систем, в которых настроены генерация ответов на одну задачу несколькими моделями и их сравнение по методологии дерева принятия решений, мы исключили ошибки за счет тонкой настройки.

На фото: основатель технологического стартапа «Аллай.Центр», создатель сервиса «Кинейро» (ООО «Технологии») Евгений Касакин. Фото: из личного архива

Эффективность и затраты

— Каковы перспективы интеграции ИИ в маркетинговые стратегии компаний?

Мы разработали мультиагентную систему, у нас была цель вложить экспертизу маркетинга ведущих компаний в этом направлении. Специалисты, которые создают идеи для крупных игроков, недоступны для малого и среднего бизнеса. Нейросети позволяют это автоматизировать, чтобы создавать вдохновляющий контент.

Крупные компании понимают, что на их социальные сети никто не подпишется, если там неинтересное наполнение. Поэтому они создают вдохновляющий контент. Например, репортажи с шеф-поваром от ритейлера. Люди подписываются, идет ассоциация доверия с этим брендом, поскольку компания понимает интересы покупателя. Так работают крутые профессионалы. При этом создание контента – дело десятое. Нужно проанализировать индустрию, что делают конкуренты, поисковую выдачу, когда спрос рождается, путь клиента до того, как он купит продукт, и так далее. Все это мы автоматизировали, на каждом из этапов создается профиль потенциального клиента, его эмоционального состояния.

Для подготовки нужно предоставить информацию о компании, о продуктах, об аудитории нейросетям. Дальше задача уйдет на исследование, после которого будет предложена контент-стратегия. Другие модели сделают оценку. Человек может больше не участвовать, происходит генерация контента и размещение в источниках в автономном режиме.

В сравнении со специалистами это разница в эффективной стоимости, скорости и количеству контента. Например, генерация статьи занимает 18 минут – исследование, создание плана, написание и так далее. Человек бы потратил на это 5-6 часов.

— Как еще бизнесу нужно использовать нейросети, чтобы сохранять востребованность своих услуг?

Я думаю, что пользователи перейдут от поисковых систем к обращению к нейросетям. Люди будут спрашивать у них, например, где что-то купить. Нейросеть воспользуется собственными знаниями и поиском. Для него она будет смотреть доверенные источники, такие как «Дзен», «ВКонтакте» и так далее. Если бренд будет представлен в большом количестве доверенных источников, то нейросеть выберет его для выдачи.

В доверенных источниках также работает искусственный интеллект. Для нас самый важный параметр – виральный охват. В источниках нейросети просматривают контент – им важно, чтобы он был уникальным и полезным, информативным. Тогда соцсеть будет его рекомендовать.

— Какие риски связаны с внедрением ИИ для замены сотрудников, и как компании могут минимизировать возможные негативные последствия?

Есть статистика, что 70% внедрений искусственного интеллекта в бизнес с экономической точки зрения проваливаются. Технология новая и многообещающая. Но экспертов по внедрению сейчас единицы, потому что прошло мало времени. Технология уже стоит недорого, все начинают пробовать. Подход к внедрению технологии должен быть более серьезным. Нужно изначально посмотреть на всю деятельность компании и подумать – мы хотим автоматизировать маленькую ячейку или построить бизнес, где функция выполняется искусственным интеллектом.

Самая большая причина, почему это проваливается – саботаж со стороны людей. Есть недоверие к технологии, есть страх. Например, в США, согласно опросам, 30% боятся, что ИИ повредит их доходу, в Индии – 74% – в этой стране много тех, кто занимается аутсорсом для компаний из развитых стран. Помимо этого, людям нравится работать с людьми, потому что есть ответственность, а у ИИ ее нет, поэтому возникают сложности. Из-за этого идет отторжение.

— Каких затрат требует внедрение ИИ?

Начинается от 600-800 тыс. руб., заканчивается 10 млн. Примерно такая стоимость была год назад. Что туда включается – это обычно два-три IT-специалиста. Они или предоставят свой софт бесплатно, либо это будет подписочная лицензия. В эту стоимость входит подготовка данных для обучения и подключения. Их готовят для удобного чтения искусственным интеллектом. Нужно понимать, что это может быть архив компании, которая ведет бизнес 10-20 лет. Его нужно оцифровать и структурировать. Как правило, при смене руководства меняется стиль ведения бизнеса и отчетности, поэтому архив будет не в едином формате. Поэтому такой разбег в цене. Лицензии в среднем стоят порядка 2 тыс. руб. в месяц на одного сотрудника.

Если сотрудники обходят лицензию и пользуются бесплатными версиями, это ставит компанию под риск. Нейросети обучаются на предоставленной пользователем информации. Сейчас ужесточили закон о хранении и обработке персональных данных. Если сотрудники скидывают их в нейросеть, они нарушают закон. Пока прецедентов не было, потому что прошло мало времени. Датасеты, которые собираются сегодня, мы увидим через полтора года. Потом посмотрим, что с этим будет.

Подпишись на Telegram РБК Татарстан