Искусственный интеллект (ИИ) призван помогать человеку выполнять самые разные задачи, особенно рутинные и однотипные. А в бизнесе таких полно, значит, автоматизировать рабочие операции и делегировать их ИИ сам Бог велел. На рынке регулярно появляются новые решения как специализированные, так и универсальные. Казалось бы, здорово — экономия времени и ресурсов, повышение качества работы. Но ИИ вовсе не так умен, как многие могут подумать. В этой статье я предлагаю обсудить, в каких сферах от «текущего ИИ» есть польза, а в каких — нет, а также поговорить о тех деформациях и проблемах, которые создает новая технология для бизнеса. Материал — попытка объективно взглянуть на нейросети и предназначен больше для руководителей, нежели технических специалистов.

Не тот, кем кажется

Сам вопрос «Где уместно применять ИИ?» возникает потому, что люди ожидают от искусственного интеллекта именно интеллекта. Люди его очеловечивают, наделяют антропоморфными качествами. На самом же деле искусственный интеллект не умеет рассуждать, самостоятельно в чем-то разбираться, проявлять инициативу. Современный генеративный ИИ лишь предугадывает наиболее вероятные следующие события (слово, ноту, пиксель), а это — чисто математический процесс.

Я был удивлен, но даже люди, обучающиеся цифровизации, нередко считают ИИ самостоятельным. Например, некоторые предлагают поручить GenAI управление производственным станком в надежде, что машина сама разберется в чертежах. Нет, я не спорю, не исключено, что антропоморфных роботов люди будут считать полноценными членами семьи — подобное давно можно найти в художественной литературе и кинематографе. Возможно, это и произойдет, но точно не в ближайший год-два. Пока же у генеративного ИИ — множество ограничений. Но упаковать его в продукт и использовать во благо бизнеса, впрочем, можно.

Что имеет смысл автоматизировать

Искусственный интеллект заметно помогает в бизнесе. ИИ-инструменты позволяют:

• автоматизировать повторяющиеся рутинные задачи;

• анализировать большие объемы информации;

• прогнозировать изменения спроса, трендов, бизнес-показателей;

• оперативно и круглосуточно общаться с клиентами и решать их проблемы;

• генерировать контент и идеи для маркетинга;

• создавать презентации для выступления на конференциях.

При работе с искусственным интеллектом с целью автоматизации бизнес-процессов можно выделить три уровня:

1. личная эффективность;

2. эффективность бизнес-функций для всей компании;

3. перестройка бизнеса на ИИ-модель.

На каждом из этих уровней существует своя специфика работы и глубина проникновения ИИ-инструментов в бизнес-процессы.

Личная эффективность

На этом уровне искусственный интеллект помогает сотруднику выполнять рабочие задачи. В зависимости от запроса, человек может использовать:

Чаты

Это одна из самых распространенных и простых форм взаимодействия человека с нейросетями. Пример — чат-боты в Telegram. По письменному или голосовому запросу они генерируют текст, изображения, видео, музыку и другой контент.

Работать с языковыми моделями в режиме чата позволяют российские нейросети YandexGPT, GigaChat и иностранные ChatGPT, DeepSeek, Claude, Grok. Для доступа к последним нередко требуется зарубежный IP-адрес. Многие из перечисленных сервисов мультимодальные — генерируют не только текст, но и другие формы контента — видео, изображения и пр. 

На рынке существуют и инструменты, затопленные под определенный вид медиапродукта. Например, Flux создает реалистичные изображения, Runway — видео, Gamma.app — презентации, Suno пишет музыку, а Napkin AI на основе текста генерирует бизнес-ориентированные картинки.

Ассистенты

Им под силу более сложная деятельность: они могут анализировать, суммаризировать, интерпретировать, перерабатывать данные и т.д. Для этого помощнику требуются информация на входе и подробное описание решения задачи, которое нужно систематически воспроизводить. Так, ассистента можно наделить ролью и попросить, скажем, регулярно анализировать резюме кандидатов по ряду параметров и представлять результат в той или иной форме. Ему можно делегировать проверку договоров на предмет ошибок или неточностей, преобразование PDF-файла в текст, транскрибацию аудиозаписи и формулирование основных тезисов. Конечно, ассистенту можно каждый раз писать задание (системный промпт), что требуется, почему и как. Но он способен автоматизировать целые сценарии взаимодействия, работать в режиме API — встраиваться в программные продукты даже без участия человека. 

ИИ-помощник может работать с разными формами контента и выдавать ответ практически в любом виде (PDF-, JSM-файл). Некоторые ассистенты способны использовать технологии глубокого поиска в интернете, например встроенный в ChatGPT Deep Research. Таким образом, ассистент — это просто автоматизированный чат, а не что-то вычурное. А создать его можно на базе любого из перечисленных в первом пункте чатов. 

К слову, многие ИИ-продукты, возникшие в 2022-2023 годах, были ассистентами. Это, например, Artifact, запущенный основателями Instagram (принадлежит компании Meta, которая признана в России экстремистской организацией и запрещена), или Beyond ML от команды «Яндекса». Большая часть из них не пережила первую стартап-зиму, потому что их создатели не предложили какой-то более высокой ценности, помимо удобного интерфейса. В итоге их вытеснили ассистенты в чате, так как пользователям удобнее работать в едином окне GPT-моделей, а не пользоваться отдельным ассистентом.

Агенты

Это наиболее продвинутая форма ИИ, которая может повысить личную эффективность сотрудника. Агент представляет собой нескольких ассистентов, объединенных с помощью MCP-серверов (Model Context Protocol) или решений уровня Workflow (например, n8n, который можно интерпретировать в контур предприятия). Агентам, в отличие от ассистентов, не нужно каждый раз ставить задачу — достаточно один раз прописать ее со всеми условиями, вариантами реакций и границами действий. Тогда машина будет самостоятельно и непрерывно работать без участия человека.

Как правило, агент встраивается в работу и взаимодействует сразу с несколькими системами. Например, он может присутствовать на видеовстречах, транскрибировать записи, анализировать их, а после переходить в CRM-систему и выполнять другие связанные задачи. При этом человек в его деятельность особо не вмешивается. В итоге работа агента представляет собой взаимодействие различных технологий и систем, не все из которых работают на основе генеративного ИИ. Безусловно, в результатах труда агента могут встречаться ошибки и галлюцинации, к этому нужно быть готовыми.

Вернемся к предыдущему примеру анализа конкурентного окружения. Агент без запроса человека, через специальные инструменты и с установленной периодичностью, может «ходить» в интернет и глубоко анализировать информацию: конкурентов, отзывы, тренды. После этого агент может математически обрабатывать полученные данные и выдавать JSON-файлы, которые можно транслировать на дашбордах. В итоге ту работу, которая у человека заняла бы неделю, агент выполняет за считанные минуты или часы по расписанию или непрерывно.

В последнее время агенты делают успехи и в программировании. Например, Cursor помогает разработчикам писать код для пилотных проектов. Manus создает готовые приложения и самостоятельно разворачивает их в Docker-контейнере на инфраструктуре — для работы с этим продуктом не нужны навыки программирования. Также существует нашумевший Lovable, которого недавно объявили единорогом (компания с оценкой выше $1 млн) и считают на рынке одним из главных продуктов для вайб-кодинга — программирования приложений при постановке задач на естественном языке. 

Эффективность бизнес-функций для всей компании

Для повышения эффективности бизнес-функций компании можно привлекать ИИ всех трех уровней. Но чаще всего используют ассистентов или агентов, которые встраиваются в программное обеспечение или процессы организации.

У каждого специалиста в компании найдутся должностные обязанности, которые можно переложить на ассистентов. Это оправдано для рутинных, повторяющихся, шаблонных операций, связанных с преобразованием текста, генерацией изображений, музыки, видео из текста и наоборот. В таких случаях ассистенты значительно поднимают производительность отдельно взятых работников. 

На агентов можно переложить функции, связанные с непрерывной деятельностью компании. Например, круглосуточную техническую поддержку клиентов (в формате чат-бота в Telegram). Также агенты способны объединять электронную почту, CRM, телефонию и другие программы в контуре предприятия в автоматизированную цепочку. Они встраиваются в корпоративные программы и становятся шестеренками внутри большого сервиса. В итоге агенты берут на себя либо ручные операции, либо те, которые раньше люди пытались решать с помощью машинного обучения.

Важно, чтобы эту возможность использовали все сотрудники в компании во избежание «бутылочного горлышка» — этапа, на котором все процессы стопорятся.

В итоге, ИИ-технологии ставятся во главу угла, и компания переходит на бизнес-модель, опирающуюся на ИИ. Например, организация может наладить выпуск принципиально нового продукта, работающего в тесной связке с искусственным интеллектом, или же реализовать ИИ-трансформацию. Подобных кейсов на рынке сейчас крайне мало, и пока не ясно, правильное ли они приняли решение. А что касается серьезных направлений деятельности, тут мы вообще остаемся в зоне «научной фантастики». Согласитесь, сложно представить авиакомпанию, которая стала AI-driven.

Новые возможности или угрозы?

Возможности искусственного интеллекта, которые еще и регулярно расширяются, впечатляют. Люди восторгаются результатами работы ИИ-сервисов, и в этом кроется угроза. В процессе взаимодействия с ИИ человек все больше ему доверяет, начинает делегировать более сложные задачи, перестает проверять ответы и в итоге перекладывает на машину всю ответственность. Ни в коем случае нельзя сдавать человеческое мышление на аутсорс. Иначе люди станут рабами ИИ, которые без его помощи «ни бэ ни мэ ни кукареку».

Важно помнить, что ИИ работает на основе данных, достоверность которых далеко не всегда стопроцентная. Более того, ИИ все еще ошибается и галлюцинирует — это неизбежное следствие применения определенных математических моделей. Искусственный интеллект часто непредсказуем. Порой его ответы трудно понять и требуют мнение «живого» специалиста, который мог бы пояснить, что к чему. А значит, работу ИИ необходимо перепроверять. Иначе эти неточности могут привести к неверным решениям в бизнесе.

Тесное взаимодействие бизнеса с искусственным интеллектом — это еще и угроза безопасности бизнес-информации и персональных данных клиентов и сотрудников. Так, уже есть множество примеров, когда компании и их сотрудники включали пользовательские материалы в наборы для обучения моделей, что нарушает принципы конфиденциальности. Кроме того, многие сотрудники загружают корпоративную информацию, персональные данные клиентов, партнеров и других сотрудников в публичные GPT-модели, в обход корпоративных требований, так как не считают условный ChatGPT угрозой. Люди также создают промпты, которые заставляют ИИ-модель ошибаться или раскрывать злоумышленникам внутренние данные компаний, к которым она могла когда-то получить доступ. 

Есть и другой побочный эффект — из-за излишнего доверия ИИ люди перестают проявлять инициативу и включать критическое мышление (привет, «Идиократия»). Этот риск уже доказали ученые, которые проводили эксперимент с участием студентов Массачусетского технологического института. Учащихся поделили на три группы и попросили написать эссе. Первым запретили пользоваться интернетом и ИИ, вторым разрешили искать информацию в Сети, третьи же получили карт-бланш на использование ИИ в полном объеме. Результаты исследования показали:

• из-за использования ИИ когнитивная активность заметно снижается;

• тексты, написанные при участии нейросети, практически не запоминаются;

• сгенерированные ИИ эссе оказались однотипными и неоригинальными;

• мозговая активность после использования нейросетей восстанавливается крайне медленно.

Нынешние дети и подростки особенно быстро «подсаживаются» на ИИ-инструменты, так как они выросли в окружении технологий. И вопрос «как в будущем длительное использовании генеративного ИИ будет влиять на творческие способности, концентрацию, остроту мышления и память» остается открытым…

К слову, все это может обернуться нехваткой грамотных специалистов. Чтобы избежать этого, некоторые руководители уже задумываются об ограничении использования искусственного интеллекта. 

Еще одно последствие для рынка труда — вытеснение людей роботами. Например, в ретейле число вакансий снижается стремительно. На складах одного только Amazon работает уже около миллиона роботов. Так что, чтобы стать востребованным специалистом в будущем, придется правильно выбирать профессию, неконкурентную с ИИ. Более того, не исключено, что объединения ИИ-ботов начнут вытеснять целые компании с «живыми» сотрудниками. 

Что же делать?

Безусловно, использовать возможности искусственного интеллекта в бизнесе нужно. В некоторых сферах, например, дизайне, музыке, наличие ИИ-инструментов уже стало конкурентным преимуществом. Однако внедрять «роботов» стоит осторожно, учитывая все возможные риски. Не стоит полностью полагаться на ИИ. На мой взгляд, лучше рассматривать его как ценного помощника, а «главным» всегда оставлять человека. 

А как вы относитесь к «противостоянию» ИИ и людей в профессиональной сфере?