Нейросети – конкуренты или помощники для команды?

Когда только начали говорить о нейросетях, я скептически кивал и думал: «Ну да, генератор картинок и текстов. Занимаетесь ерундой. Вот у нас в студии графического дизайна только люди стоят за каждым логотипом, брендбуком или презентацией. Так и должно быть».

В прошлом году ради эксперимента подключили нейросеть для создания черновиков презентаций. И я поймал себя на мысли, что мы потратили меньше времени, а сделали больше вариантов. Клиент получил результат раньше. Команда порадовалась, что не тонула в рутине и первичных этапах работы. Тогда мы с ребятами начали активно использовать нейросети в процессах студии. Теперь делать черновики для презентаций, писать посты в соцсети, делать картинки для блога помогает искусственный интеллект. Более того, у нас есть обученный бот, который знает все о компании. Робот внутри GPT помогает заполнять заявки на премии и конкурсы. Но главное, никого из команды не заменили нейронки.

В какой-то момент мне стало интересно, как обстоят дела у других бизнесменов с внедрением нейросетей в ежедневные задачи. Написал знакомым предпринимателям из сфер digital, производства, HoReCa, медиа. Собрал их ответы в этой подборке, чтобы поделиться с вами.

Как ИИ используют в сферах digital и медиа

В креативной индустрии нейросети прижились быстрее всего. Копирайтинг, дизайн, SMM. На первых порах были страхи: а вдруг ИИ начнет рисовать лучше иллюстратора, а тексты писать интереснее редактора и люди станут не нужны? Мы останемся без работы! В реальности оказалось иначе – нейросети не конкуренты, а соавторы контента.

Стася ШерСтася Шер, соруководитель контент-студии 4Х

Мы – бутиковое контент-агентство. Заменить команду нейросетями точно не можем. Индивидуальный подход не предполагает стандартизированных ИИ-решений. Но мы отказались от части регулярных задач для дизайнера. Не потому что креативщики хуже нейросетей. В базовых задачах для создания блога проще, быстрее и, что уж, дешевле сделать изображения с помощью ИИ.

В клиентских проектах мы по-прежнему работаем с людьми, особенно когда речь о фирменном стиле или сложных форматах. Тут нейросеть не поможет, не тот уровень исполнения. Как минимум, нужна связка с дизайнером.

Владимир ШлыковВладимир Шлыков, генеральный директор агентства интернет-маркетинга id:Result

Нейросети помогли ускорить рабочий процесс, снизить затраты времени на рутинные операции. Например, программисты стали писать больше кода, а отчеты для клиентов теперь формируются автоматом без участия сотрудников. При этом в них подсвечиваются проблемные места, что дает и нам понимание, что исправлять. И клиент видит прозрачность работы. В дальнейшем, полагаю, нас всех ждет тотальная автоматизация процессов, отказ от низкоквалифицированных сотрудников и появление спроса на отладку автоматизации. Потому что сейчас ИИ-агенты и воркфлоу создаются энтузиастами без каких-либо гайдов и стандартов. Так что кому-то потом придется все это приводить в порядок.

Джунов-директологов нанимать перестали совсем. n8n + ChatGPT через API Директа выполняет базовую настройку кампаний за минуты и без ошибок, тогда как джуны тратят на это часы и за ними еще надо проверять.

Богдан Шаповалов

Богдан Шаповалов, CEO Shapovalov Digital

Неожиданным оказалось то, что нейросети не заменили людей, а высвободили их для более творческих задач. Сотрудники стали больше времени тратить на стратегическое мышление и инновации, а не на рутину. Но есть и обратная сторона – возросла потребность в постоянном обучении. Думаю, мы стоим только в начале пути. Следующий этап – это интеграция ИИ в процесс принятия концептуальных решений. Мы уже тестируем системы, которые могут предсказывать рыночные тренды на основе больших данных. Через пару лет ИИ станет полноценным участником управленческих задач. ИИ помогает решать множество дел и нам нужно больше людей для разработки собственных проектов.

Ия ПфанштильИя Пфанштиль, редактор Pressfeed.Журнала

Мы подключили нейросети к оптимизации статей в Журнале. Начали с обновления метатегов: спросили у ChatGPT, как можно улучшить имеющиеся варианты. Отредактировали заголовок и описание по рекомендациям от ИИ и через неделю поднялись на 11 строчек в выдаче Яндекса. Теперь так обновляем не только метатеги, но и сами статьи.

Еще с помощью нейросетей начали искать идеи для контента. Просим ChatGPT проанализировать запросы на платформе и собрать трендовые темы, которые активно освещаются в СМИ. Добавляем подходящие в свой контент-план.

Заметьте, нейросеть не заменяет автора, она подкидывает темы, проверяет, оптимизирует. Делает то, на что обычно у человека уходит много сил и времени. В digital и медиа-среде ИИ занял твердую позицию и взял на себя часть рутины. А люди анализируют, улучшают и доводят до совершенства. Органический симбиоз, на мой взгляд.

Как ИИ применяют в производственных компаниях

Алексей НиконовАлексей Никонов, собственник мебельной фабрики Brendoss

Раньше команда вручную обрабатывала отзывы, писала карточки товаров, отвечала на комментарии покупателей. Сейчас мы подключили нейросеть, которая сама генерирует тексты для описаний и отзывов, подстраиваясь под стиль бренда и тональность клиента. Это экономит огромное количество времени. Автоматизированная генерация карточек, казалось бы, небольшая задача. Но на потоках с десятками SKU – это часы и даже дни работы.

Мы также внедрили ИИ в аналитику карточек и визуального контента. Алгоритмы тестируют, какие изображения и заголовки работают лучше, и подсказывают, как повысить конверсию. Дало рост в продажах на некоторых позициях до 17% всего за месяц. Мы стали точнее планировать запасы на складах благодаря прогнозированию спроса – модель анализирует историю продаж, сезонность и даже поведение конкурентов. Это помогло сократить избыточные остатки почти на 20%.

Мы не сокращали штат, но изменилась структура задач и подход к подбору команды. Нанимаем меньше на «низкоуровневые» позиции, но больше – в креатив, в работу с клиентами, в развитие бренда. Полностью нейросеть не заменила ни одного сотрудника, но помогла нам выстроить команду по-другому – гибче, быстрее и умнее. Мы стали не экономить на людях, а эффективнее использовать их потенциал.

Как используют ИИ в отельном бизнесе

Казалось бы, в сфере гостеприимства важно человеческое участие. Но оказывается, искусственный интеллект может стать частью сервиса.

Екатерина СтуденниковаЕкатерина Студенникова, и.о. управляющей отелем «Palm Hotel & Spa»

Мы используем умный стикер с встроенной нейросетью. Это наклейки с QR-кодом и NFC-меткой, которые мы расклеили в номерах гостиницы и на ресепшене. Гость сканирует QR или использует NFC. И на смартфоне открывается диалоговое окно с обученной нейросетью. В чате человек спрашивает все: куда сходить на экскурсию, в каком ресторане поужинать, какие у нас спецпредложения, сколько ехать до аэропорта и на чем лучше, где купить конкретное вино и т.д. Мы загрузила в базу ИИ необходимые сведения, связанные с отелем и окрестностями. И вместо десятков повторяющихся вопросов на ресепшене – теперь мгновенный ответ в чате. Администраторы не тратят время на объяснения и на советы. Главное, следить за актуальностью информации в базе ИИ и обновлять по мере необходимости.

Пока это тестовый режим. Гостям очень нравится. Говорят, будто знакомый, который все знает и подсказывает, только в телефоне. Неожиданным оказалось то, что внедрить смогли быстро, где-то месяц-полтора ушло. Придумали и разработали сервис не мы, и были удивлены, как шагнули технологии. В будущем, если нас полностью удовлетворит тестовое внедрение, хотим сделать брендированные наклейки и расклеить их не только в номерах, но и по всей территории. Например, еще в зоне СПА с рекомендациями по процедурам.

Когда я спросил, стоит ли сокращать персонал после внедрения технологии? Екатерина ответила лаконично: «Нет». ИИ «не уволил» сотрудников, а только снял рутину, сохранив людскую энергию.

Как используют ИИ в HR-сфере

Кто работал с подбором персонала, знает, сколько времени уходит на первичный отсев и просмотр резюме.

Александр БочкинАлександр Бочкин, генеральный директор компании «Инфомаксимум»

Мы плотно работаем с нейросетями и вписываем возможности ИИ в программные продукты. Бизнес интересуется возможностью автоматизации рутины. Мы провели исследование, в котором выяснили, что максимальную экономическую эффективность в масштабах России способна принести именно синергия ИИ с другими технологиями. Task Mining дает +28% к эффективности внедрения ИИ. Task Mining изучает рутину и выделяет то, что можно автоматизировать выгоднее всего, а ИИ уже начинает выполнять действия за человека.

Мы и сами используем ИИ в повседневной работе: от отслеживания изменений в Jira для отдела проектного управления до отбора резюме. Рынок перегрет соискателями без релевантного опыта. Вакансии выложены на большом количестве профильных площадок, обрабатывать их вручную долго и непродуктивно. Именно первичную обработку анкет мы отдали на откуп «цифровому сотруднику», который работает по заданным параметрам: уровень опыта, образование, профессиональные навыки, формат работы и т.д. Уже на этапе тестирования система показывала высокую эффективность. Находит от 60 до 130 релевантных резюме в сутки и значительно сокращает объем однообразной работы для рекрутеров.

На вопрос, стали ли вы нанимать меньше людей, Александр сказал: «Нет. Мы наоборот только открыли вакансию промпт-инженера».

Чего опасаться в эпоху нейросетей

Чем глубже нейросети проникают в бизнес-процессы, тем больше возникает вопросов к этике, проверке данных и ответственности. Не все последствия массового использования ИИ позитивны.

Нанимать IT-специалистов стало сложнее. На рынке появились так называемые «IT-волки». Соискатели, которые не столько прокачивают реальные навыки программирования, сколько изучают, как пройти собеседование. IT-волки стремятся проникнуть в сферу разработки, избегая классического обучения и карьерного пути. Люди собирают вопросы рекрутеров, учатся отвечать, как требуется. Используют ИИ для составления резюме и при прохождении тестовых заданий. А иногда прибегают к дипфейкам и микронаушникам во время онлайн-интервью. Лишь бы не тратить силы на путь новичка – junior, а сразу получить позицию middle или senior.

Александр СветкинАлександр Светкин, руководил разработкой в VK, Яндексе, 10 лет опыта в найме программистов

Кандидат за считанные минуты может сгенерировать красивое резюме, которое будет содержать нужные ключевые слова и понравится HR-менеджеру. На таком фоне CV действительно сильного специалиста может выглядеть хуже. Дело в том, что хороших программистов зачастую переманивают из компании в компанию лично. Навык составления красивых резюме теряется – зачем его писать, если тебе и так предлагают работу.

Когда нейросети маскируют отсутствие опыта у кандидатов, выигрывают компании, сохраняющие человеческий контроль. Уделяйте больше внимания тому, как рассуждает кандидат вслух и какие задает вопросы. Обязательно проверяйте личность на видео – убедитесь, что человек не использует deepfake. ИИ научился имитировать знания, но не может заменить реальный опыт и умение думать. Именно это и нужно искать в кандидате.

дипфейк

Пример, как попросить кандидата продемонстрировать отсутствие маски: провести рукой перед лицом. В случае использования deepfake изображение исказится.

Искусственный интеллект – шанс работать по-новому

Я начал эту статью с личной истории, как нейросети помогли моей студии ускорить процессы. А заканчиваю обобщенным опытом предпринимателей и управленцев, которые работают бок о бок с искусственным интеллектом как с помощником, который выполняет черновую работу, освобождает руки и заставляет задуматься, на что мы сами хотим тратить время.

В новой реальности не исчезают профессии, а меняется их суть. Нейросети отлично справляются с шаблонами, но все, что касается человеческой оценки, нестандартных решений, эмпатии, смысла, интуиции – остается за людьми. Возможно, это один из лучших поворотов в истории бизнеса за последние десятилетия.

А как вы используете нейросети? Поделитесь своим опытом в комментариях.

Также читайте:

Расскажите коллегам:
Комментарии
Профессор, Чебоксары
Николай Сычев пишет:
Виктор Абруков пишет:
Предлагаю начать дискуссию на тему: Нейросети – конкуренты или помощники для врача? В Чувашском ГУ я веду курс: ИИ в медицине. К настоящему времени, в рамках курса студентами медицинского факультета уже созданы многофакторные вычислительные модели связанные с решением проблем диагностики и лечения таких заболеваний, как: Кардиоонкология, Сердечно-сосудистые заболевания, Диабет, Депрессия, Болезнь Паркинсона, Рак кожи, Рак молочной железы, Заболевания почек, Гломерулонефрит и многие другие. Есть проекты, связанные с ангиогенезом сосудов нижних конечностей, определением иммунологического возраста человека и другие проекты. Что скажут по этому поводу те, кто интересуется своим здоровьем, ну и врачи, конечно!))

В медицине использование ИИ обязательно, это может быть очень важным прорывом в области работы поликлиник и больниц общего назначения.

Только тогда нужно обязательно научить ИИ работать с врачами нижнего звена, а то они могут и во вред его применить.

Моя почта abrukov@yandex.ru.  Могу организовать курсы для врачей.

Профессор, Чебоксары
Николай Сычев пишет:
Виктор Абруков пишет:
Предлагаю начать дискуссию на тему: Нейросети – конкуренты или помощники для врача? В Чувашском ГУ я веду курс: ИИ в медицине. К настоящему времени, в рамках курса студентами медицинского факультета уже созданы многофакторные вычислительные модели связанные с решением проблем диагностики и лечения таких заболеваний, как: Кардиоонкология, Сердечно-сосудистые заболевания, Диабет, Депрессия, Болезнь Паркинсона, Рак кожи, Рак молочной железы, Заболевания почек, Гломерулонефрит и многие другие. Есть проекты, связанные с ангиогенезом сосудов нижних конечностей, определением иммунологического возраста человека и другие проекты. Что скажут по этому поводу те, кто интересуется своим здоровьем, ну и врачи, конечно!))

В медицине использование ИИ обязательно, это может быть очень важным прорывом в области работы поликлиник и больниц общего назначения.

Только тогда нужно обязательно научить ИИ работать с врачами нижнего звена, а то они могут и во вред его применить.

Это очень важно работать вместе с практикующими врачами. У которых есть свой набор пациентов (свой датасет), который можно дополнить с помощью мировых датасетов, которых большое множество. Объединение собственного опыта врачей и мирового опыта - путь к созданию хороших систем поддержки принятия врачебных решений. Пишите.

Профессор, Чебоксары
Евгений Равич пишет:
Виктор Абруков пишет:
Предлагаю начать дискуссию на тему: Нейросети – конкуренты или помощники для врача? В Чувашском ГУ я веду курс: ИИ в медицине. К настоящему времени, в рамках курса студентами медицинского факультета уже созданы многофакторные вычислительные модели связанные с решением проблем диагностики и лечения таких заболеваний, как: Кардиоонкология, Сердечно-сосудистые заболевания, Диабет, Депрессия, Болезнь Паркинсона, Рак кожи, Рак молочной железы, Заболевания почек, Гломерулонефрит и многие другие. Есть проекты, связанные с ангиогенезом сосудов нижних конечностей, определением иммунологического возраста человека и другие проекты. Что скажут по этому поводу те, кто интересуется своим здоровьем, ну и врачи, конечно!))

Интересна методология.

Как выбираются факторы для моделей? Как модели проверяются на реальных данных?

Актуальные вопросы. Кратко: нейронные сети и деревья решений, факторы - на основе опыта (экспертного) практикующих врачей и возможностей сбора надёжных знаний, проверка осуществляется автоматически внутри модели - часть реальных данных для обучения нейросетей, часть реальных данных для тестирования модели (проверки).

Профессор, Чебоксары
Эрнст Мальцев пишет:
Евгений Равич пишет:
Интересна методология. Как выбираются факторы для моделей? Как модели проверяются на реальных данных?

Поддержу вопросы Евгения Равича. Интересно!

Есть с чем сравнить - мы начали разрабатывать и внедрять (т.е. продавать) первые экспертные системы (судебная медицина) примерно в 1990 - 1991. Движок был такой - наивный байес, но с дообучением, учетом сезонных факторов. Разработка - совместно с одной из ведущих кафедр по судебной медицине. Неплохо работало!

 

Давайте продолжим вместе, на новом витке развития экспертных систем!

Профессор, Чебоксары
Эрнст Мальцев пишет:
Евгений Равич пишет:
Интересна методология. Как выбираются факторы для моделей? Как модели проверяются на реальных данных?

Поддержу вопросы Евгения Равича. Интересно!

Есть с чем сравнить - мы начали разрабатывать и внедрять (т.е. продавать) первые экспертные системы (судебная медицина) примерно в 1990 - 1991. Движок был такой - наивный байес, но с дообучением, учетом сезонных факторов. Разработка - совместно с одной из ведущих кафедр по судебной медицине. Неплохо работало!

 

Давайте продолжим вместе, на новом витке развития экспертных систем!

Генеральный директор, Москва
Виктор Абруков пишет:
Евгений Равич пишет:
Виктор Абруков пишет:
Предлагаю начать дискуссию на тему: Нейросети – конкуренты или помощники для врача? В Чувашском ГУ я веду курс: ИИ в медицине. К настоящему времени, в рамках курса студентами медицинского факультета уже созданы многофакторные вычислительные модели связанные с решением проблем диагностики и лечения таких заболеваний, как: Кардиоонкология, Сердечно-сосудистые заболевания, Диабет, Депрессия, Болезнь Паркинсона, Рак кожи, Рак молочной железы, Заболевания почек, Гломерулонефрит и многие другие. Есть проекты, связанные с ангиогенезом сосудов нижних конечностей, определением иммунологического возраста человека и другие проекты. Что скажут по этому поводу те, кто интересуется своим здоровьем, ну и врачи, конечно!))

Интересна методология.

Как выбираются факторы для моделей? Как модели проверяются на реальных данных?

Актуальные вопросы. Кратко: нейронные сети и деревья решений, факторы - на основе опыта (экспертного) практикующих врачей и возможностей сбора надёжных знаний, проверка осуществляется автоматически внутри модели - часть реальных данных для обучения нейросетей, часть реальных данных для тестирования модели (проверки).

Для каких заболеваний Вы с коллегами добились наибольших успехов? Огромная работа, судя по списку выше.

Генеральный директор, Москва
Эрнст Мальцев пишет:
Ну или проще и короче - упоминание или неупоминание AI кем то - это не определение и не основание.

Совершенно верно. 

Эрнст Мальцев пишет:
Например, деревья решений разрабатывались во времена, когда про это мало кто слышал.

Конечно. Так и было.

Единственный вопрос - их разрабатывали как некую новую теорию, а затем - методологию, под конкретную задачу, для ручного или автоматизированного применения?

Дальше уже проще. Нет ничего более практичного, чем хорошая теория.

Эрнст Мальцев пишет:
Это не ML? Или надо, чтобы кто-то это где-то написал?)))

Для меня более важна  постановка задачи. А дальше смотрим на варианты решения, включая ML и все остальные. Вдруг ML вообще не нужен.

Профессор, Чебоксары
Евгений Равич пишет:
Виктор Абруков пишет:
Евгений Равич пишет:
Виктор Абруков пишет:
Предлагаю начать дискуссию на тему: Нейросети – конкуренты или помощники для врача? В Чувашском ГУ я веду курс: ИИ в медицине. К настоящему времени, в рамках курса студентами медицинского факультета уже созданы многофакторные вычислительные модели связанные с решением проблем диагностики и лечения таких заболеваний, как: Кардиоонкология, Сердечно-сосудистые заболевания, Диабет, Депрессия, Болезнь Паркинсона, Рак кожи, Рак молочной железы, Заболевания почек, Гломерулонефрит и многие другие. Есть проекты, связанные с ангиогенезом сосудов нижних конечностей, определением иммунологического возраста человека и другие проекты. Что скажут по этому поводу те, кто интересуется своим здоровьем, ну и врачи, конечно!))

Интересна методология.

Как выбираются факторы для моделей? Как модели проверяются на реальных данных?

Актуальные вопросы. Кратко: нейронные сети и деревья решений, факторы - на основе опыта (экспертного) практикующих врачей и возможностей сбора надёжных знаний, проверка осуществляется автоматически внутри модели - часть реальных данных для обучения нейросетей, часть реальных данных для тестирования модели (проверки).

Для каких заболеваний Вы с коллегами добились наибольших успехов? Огромная работа, судя по списку выше.

Не могу сейчас ответить. Мои студенты создали уже более 200 моделей СППВР. Надо провести их  сравнение. Но главная задача сейчас не эта! Главной задачей сейчас является, как этот опыт передать практикующим врачам! А принципиальный ответ непосредственно на Ваш вопрос такой: для тех заболеваний, для которых удастся найти (сформировать) "релевантный" датасет. 

1 3 5
Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Попытка приукрасить корпоративную жизнь — главная ошибка HR-брендинга

56% считают, что демонстрация «глянцевого» образа компании работает против найма. 

Почти каждый четвертый сотрудник практикует «дни тишины»

Это периоды работы без звонков и переписок, чтобы сосредоточиться на задачах.