«Я обеими руками за технологии — до тех пор пока "Их дела не
мешают моим"»

Заголовки СМИ пестрят невероятными и местами пугающими утверждениями о будущем искусственного интеллекта. На недавнем саммите глав компаний, проведенном школой бизнеса при Йельском университете, профессор Джеффри Зонненфельд попросил участников рассказать, как именно их фирмы применяют эту технологию. 

В одной только газете Wall Street Journal моя команда за месяц насчитала более 200 заголовков с упоминанием ИИ. Медийный ажиотаж мешает отделить информацию о практическом применении технологий от пустых или алармистских заявлений, сделанных ради сенсации. К нам в Йель на 134-й саммит глав компаний съехались 200 гендиректоров крупнейших организаций из разных секторов экономики. Они поделились важными наблюдениями о том, как использовать ИИ для трансформации бизнес-моделей.  

Их наработки свидетельствуют о том, что ИИ уже довольно глубоко проник в бизнес-процессы. Мы составили подборку личных, не публиковавшихся ранее инсайтов наших участников о реальном опыте работы с ИИ, и предлагаем ее вашему вниманию.

На фоне всеобщего ажиотажа эти руководители в числе первых пытаются решить сложные вопросы с помощью новых технологий, изобретательно подходя к тем областям, в которых людей заменить нельзя или в которых возможности ИИ пока ограничены: эмпатия, вынесение взвешенных суждений, соединение разных компонентов в единое целое, гениальные озарения.

Альберт Эйнштейн говорил: «Единственным источником знаний является опыт». Пришла пора развеять дым восторженности, с одной стороны, и нагнетания угрозы, с другой, и из первых рук узнать, что происходит с ИИ.

Сфера профессиональных услуг, вероятно, затронута сильнее всего, но до какой степени?

Некоторые эксперты считают, что ИИ заместит существенную часть работников умственного труда: их монополия на недоступное простым смертным знание уходит в прошлое под давлением генеративного ИИ, способного переварить даже самые противоречивые сведения в объеме, который никто не мог бы ни запомнить, ни воспроизвести.

Тем не менее, по комментариям гендиректоров компаний, оказывающих профессиональные услуги, видно, что все они убеждены: хотя новые технологии лучше человека справляются с множеством аспектов их бизнеса, по-настоящему заменить человеческое суждение компьютер не сможет никогда. Участники саммита в один голос повторяли: при всей пользе, которую приносит ИИ в деле автоматизации буквально всего вокруг, он не подменяет живых профи, а лишь поддерживает, позволяя им решать действительно важные рабочие задачи, проявлять эмпатию по отношению к клиенту и ориентироваться в условиях неопределенности.

Новый гендиректор и бывший глава административно-бюджетного управления консалтинговой фирмы Lazard Питер Орзаг указывает на некоторые области в инвестбанкинге, нуждающиеся в автоматизации: «ИИ помогает заменить ручной труд, например, в непредсказуемом процессе планирования времени встреч ассистентами руководства или в обобщении записей для протокола совещания. Кроме того, у талантливых молодых аналитиков, тратящих уйму времени на извлечение данных из множества источников, появляется неоценимая возможность оптимизировать поиск информации и ее применение в разных целях. Все это поддается автоматизации и позволяет сотрудникам переключиться на более сложные задачи с высокой ценностью».

Впрочем, Орзаг отметил сложности с защитой конфиденциальной клиентской информации, возникающие у сервисных фирм в новой ИИ-среде: «Мы инвестируем в брандмауэр для всех ИИ-инструментов, чтобы обеспечить безопасность, защищенность и приватность работы наших банкиров с клиентами».

Питер оговаривается, что ИИ находится на начальной, незрелой стадии развития и его использование сопряжено с проблемами: «Я пробовал писать с помощью GPT4 электронные письма, но пришлось почти все переписывать самому. С другой стороны, технология предложила мне пару идей, до которых сам я мог и не додуматься. ИИ не работает сам, он лишь подспорье — по крайней мере, на данном этапе».

Инвестиционные банки и правда настроены оптимистично в отношении будущего применения ИИ. JPMorgan с его 1500 дата-аналитиками и инженерами машинного обучения тестирует «несколько вариантов применения» технологии GPT, включая сервис рекомендаций по инвестициям наподобие ChatGPT, подтверждает глобальный директор по технологиям Лори Бир. Morgan Stanley тоже пытается выяснить методом проб и ошибок, применим ли ИИ для ответов на вопросы по финансам.

Джеффри Соломон, гендиректор еще одного инвестиционного банка — Cowen, согласился с осторожными оценками Орзага, выразив скептицизм относительно способности ИИ-революции заменить банкиров. Он указал на значимость новаторских и оригинальных инвест-исследований, которые невозможно автоматизировать: «Я уже не первый год слышу, что ИИ вот-вот заменит собой аналитику со стороны продавца. Насколько можно видеть, результаты наших исследований с активным использованием новых технологий пользуются особой популярностью. Да, в перспективе генеративный ИИ, возможно, повысит эффективность нашей работы. Но смотреть на вещи человеческими глазами, помогая нам формировать новые мысли или инсайты, синтезировать расходящиеся варианты видения будущего он не может. Банкиры готовы использовать решения вроде ChatGPT, чтобы создавать стандартные презентации данных и базовые материалы, — но глубокое понимание ситуации и генерирование ценных идей все-таки требуют участия человека с его умением слушать, учиться и давать советы, чувствовать клиента и признавать, что идентичных ситуаций на свете не бывает и единственно верного ответа на многие вопросы просто нет».

Неудивительно, что главы фирм по оказанию профессиональных услуг, и среди них Джеффри Соломон, много размышляют о том, где должна проходить грань между искусственным и естественным интеллектом при обслуживании клиентов.

Но когда мы спросили их, для трансформации какого аспекта бизнеса ИИ подходит лучше всего, 31% указали на клиентский сервис, а 25% — на подбор и контроль персонала (вряд ли работникам фирм это понравится).

Но даже в таких максимально уязвимых для замещения сотрудников ИИ профессиональных областях, как метеорология, царит убежденность, что алгоритмы никогда не смогут сориентироваться в не фиксируемых наборами данных противоречиях и разглядеть принципиально новые парадигмы в историческом наборе паттернов. Гендиректор AccuWeather Джоэл Майерс приводит яркий пример: «Буквально на прошлой неделе нам пришлось вручную снизить рассчитанную алгоритмом температуру на северо-востоке США, потому что мы знали, что дым от канадских лесных пожаров остудит воздух. Никакая модель не могла точно предсказать влияние этого внезапно возникшего фактора — хотя нет сомнений, что в дальнейшем ИИ будет делать наши прогнозы все точнее».

Представители отрасли юридических профессиональных услуг впечатлены стремительным развитием технологий. Судья Кэтрин Форрест, партнер адвокатской конторы Paul, Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison, поясняет: «Я не рассматриваю ИИ как обычную программу, у которой раз в год выходит новая версия: динамика ее развития наверняка превзойдет все, что мы видели ранее».

Ей вторит представитель ИТ, гендиректор Xerox Стивен Бандровчак: «ИИ уже сократил количество выездов техников к клиенту для устранения неполадок более чем на 40%. Мы успешно применяем его в колл-центрах и для других повседневных задач. Отдел кадров даже пишет теперь приветственные письма новым сотрудникам при помощи ИИ».

Представитель страховой индустрии Томас Уилсон (глава Allstate) указывает, что страховщики интегрируют алгоритмы практически во все направления бизнеса: «ИИ подсказывает нам цены для десятков миллионов сделок в год. Помогает обнаружить мошеннические схемы. Позволяет определить стоимость не подлежащей восстановлению машины. В нашем деле он повсюду. И темпы изменений все время растут». Уилсон добавляет, что у его отрасли есть уникальная особенность. Поскольку правила страхования различны в разных штатах, нормы, регулирующие использование ИИ в той или иной ситуации, окажутся еще более сложными и запутанными: «Я полагаю, что у гражданина должно быть право распоряжаться собственной цифровой идентичностью. Лицом, голосом, собственными данными. Для этого понадобится тот экономико-юридический конструкт, который у нас уже есть — право физической и интеллектуальной собственности, — распространить на данные, которые мы генерируем в повседневной жизни».

Креативность, контент и экзистенциальные вопросы маркетинга

Глава Coca-Cola Джеймс Куинси подчеркивает способность ИИ совершить революцию в сфере маркетинга, ценность которого до сих пор состояла в умении создать впечатляющий, оригинальный рекламный контент.

Ссылаясь на недавнюю интерактивную кампанию, где сгенерированные ИИ изображения невозможно было отличить от созданных человеком, Куинси даже предположил, что дни миллиардных маркетинговых бюджетов сочтены:

«Мы открыли нашу контент-библиотеку, где любой потребитель мог выбрать любимые изображения Coca-Cola и на их основе при помощи визуального ИИ DALL-E сгенерировать собственную уникальную рекламу. Лучшие варианты появились на билбордах на Таймс-сквер в Нью-Йорке, Пикадилли в Лондоне и т. д. Все это интересно, необычно и создает ценность, но встает вопрос: куда мы придем? Говоря в общем, юнит-экономика создаваемого потребителем маркетингового контента чрезвычайно хороша. Если я могу задешево получать качественную рекламу от собственных покупателей, это прекрасно. Когда нам удастся добраться до такого уровня, это будет абсолютный прорыв».

Продолжая ту же тему, Дженнифер Витц, гендиректор SiriusXM Radio, сделала акцент на потенциале ИИ в деле трансформации и персонализации маркетинга с участием звезд: «Его можно лучше автоматизировать — я говорю, например, о рекламе, которую зачитывает ведущий. ИИ отлично проявит себя при персонализации маркетинга под потенциальных клиентов».

Но любое упоминание о вмешательстве ИИ в работу творческих деятелей и звезд эстрады (и замещении им процесса создания свежего контента) провоцировало яростный протест множества представителей креативного сообщества и резкие высказывания таких, например, зубров, как Стивен Спилберг:

«ИИ способен лечить рак и прочие заболевания и удерживать моих внуков от списывания на экзаменах? Отлично! Но в творческий процесс я ему вмешиваться не дам. Писатели, режиссеры, продюсеры, актеры — все мы чрезвычайно горды тем, что черпаем вдохновение от звезд, неба, духовных сфер, тех неведомых пространств, в которые искренне верим… Но алгоритмов среди них нет. Я обеими руками за технологии — до тех пор пока, как сказал Вито Корлеоне в первом ’’Крестном отце’’: ’’Их дела не мешают моим’’. Итак, пока ИИ не мешает мне рассказывать истории и не заставляет писателей излагать придуманные им сюжеты, я ничего против него не имею».

И некоторые отрасли, зарабатывающие на контенте, уже пользуются этими настроениями. Глава Hearst Стивен Сварц прокомментировал это так: «Для меня ИИ — это инструмент не конкуренции как таковой, а повышения продуктивности наших креативщиков. Мы с его помощью не создаем контент, а помогаем редакторам и писателям быстрее придумывать заголовки, проверять факты и проч. Мы уже несколько лет задействуем разные формы ИИ для работы с прогностическими метриками: какова вероятность ухода конкретных подписчиков, достаточна ли эффективность коммуникации с ними, какие виды историй чаще побуждают людей подписываться на нас. Генеративный ИИ может стать для нас возможностью лучше компоновать и упаковывать контент, созданный людьми (скажем, в журналах вроде Men’s Health), или повышать его доступность и притягательность с помощью чатов».

Новые правила игры для розницы и электронной коммерции

Для гендиректоров крупных розничных сетей, напоминает руководитель Walmart Даг Макмиллон, ИИ — это средство, а не цель: «Важно не очаровываться той или иной технологией, а помнить о проблеме, которую мы хотим решить, и фокусироваться на ней.

В том, что касается клиентского и партнерского опыта, эффективности и прогнозирования состояния цепочек поставок, ИИ открывает перед нами широчайшие перспективы. Благодаря ему и анализируемым им данным мы способны работать на уровне конкретной единицы товара и конкретной семьи покупателей. Расширяющийся объем данных и растущий интеллект алгоритмов и роботов делают нашу компанию все эффективнее и продуктивнее. Мы можем оптимизировать цепочки поставок за счет инвестиций в автоматизацию инфраструктуры дистрибуторских и фулфилмент-центров — и тем самым корректировать суть работы сотрудников. Нам часто кажется, что мы пока даже не видим границ возможностей».

Нирен Чаудхари, глава ресторанного бренда Panera, задал оптимистичный тон разговору о будущем ИИ в сфере общепита: «Мы постоянно ищем способы дополнительно развить персонализацию и повысить производительность труда при помощи алгоритмов. Предположим, у вас четверо домочадцев и вам некогда готовить. Вы можете прислать нам предпочтения по продуктам и питательности — и мы постараемся подобрать для вас уникальное персональное решение на основе ИИ. Мы изучаем и возможности роботизации и, например, поддержания качества: скажем, если вкус кофе начинает ухудшаться, кофемашина посылает нам сигнал. Плюс мы внедрили биометрию вен ладони и моментально понимаем, кто вы и какой сервис вам нужен. А благодаря интеллектуальному распознаванию голоса в автокафе мы заранее знаем ваши предпочтения и требования».

Бывший гендиректор Dunkin Donuts и председатель совета директоров Abercrombie Найджел Трэвис описали преимущества персонализированных ИИ-сообщений для таргетинга конкретных потребителей: «Алгоритмы помогают нам предвидеть, какие именно покупатели придут в магазин завтра. Это огромный шаг вперед, ведь так мы можем снизить расходы на маркетинг и намного эффективнее нацеливать рекламу на тех или иных клиентов. И это только начало».

Объясняя ситуацию в онлайн-торговле, руководитель eBay Джейми Янноне уточнил, что разные отделы компании экспериментируют с ИИ вот уже несколько лет и успешно усовершенствовали клиентский опыт: «Просто наведите камеру телефона на предмет, аналогичный которому хотите купить на платформе, — и алгоритм поможет найти нужный товар. Если же вы продавец, наша бета-версия генеративного ИИ поможет создать описание вашего предложения. Отзывы на эту функцию просто отличные: фактически машина размещает товар на eBay вместо вас! У подобного решения большое будущее. Конечно, результат не всегда идеален, но продавец легко может внести правки».

Янноне также упомянул, что ИИ улучшает клиентский опыт еще и косвенно — за счет оттачивания операций, эффективности и безопасности: «ИИ помогает нам не допускать на платформу подделки и сомнительные предложения. Чтобы отсеивать такие товары, мы даже приобрели ИИ-компанию 3PM Shield».

Эти решения, продолжил Джейми, со временем и с накоплением опыта работают все лучше: «ИИ непрерывно совершенствуется. С одной стороны, появляются более передовые технологии, с другой — каждый отдельный алгоритм шлифует и накапливает наработки по мере анализа все большего объема данных, ведь сегодня у нас на сайте уже 1,8 млрд предложений и 20 млрд их изображений — и это число растет с каждым днем». Проще говоря, чем больше предложений, чем крупнее набор данных, тем точнее с ним работает ИИ. А в качестве вишенки на торте, подытожил Джейми Янноне, технологии повышают продуктивность его команды инженеров, автоматизируя написание рутинных частей кода и предлагая подходящие сценарии. У программистов появляется больше времени — и в компании ускоряется и развивается новаторство.

Решение сложных вопросов здравоохранения

На вопрос, в какой области, как им кажется, ИИ совершит самый заметный прорыв, 48% глав компаний ответили: медицина.

Бывший министр по делам ветеранов Дэвид Шулкин напомнил, что ИИ имеет уникальный шанс справиться с четырьмя важнейшими проблемами, издавна ставящими в тупик систему здравоохранения. Это беспокоящая неоднородность знаний и практик у разных врачей; недопустимый временной зазор между появлением новых научных данных и методов и их внедрением в общую практику; неточность постановки диагноза и подбора лечения; и неспособность пациента принять взвешенное решение из-за недостатка сведений.

Роберт Брэдуэй, гендиректор биофармкомпании Amgen, рассказал о широких возможностях ИИ в деле трансформации таких сфер деятельности, как фолдинг белков и поиск новых лекарств: «При разработке препаратов главный вопрос — как выбрать молекулы, которые в условиях клинических испытаний будут обладать теми или иными свойствами. ИИ отлично подошел для выявления тех свойств, которые при введении лекарства пациенту могут вызвать проблемы. Он успешно определяет, какая молекула повысит иммуногенность, или может быть отторгнута иммунной системой, или вызовет проблемы при производстве. Вместо того чтобы проверять формулу месяцами и годами эмпирических исследований, как это было ранее, теперь можно с помощью алгоритмов определить, какая аминокислота поведет себя не так, как нужно, в организме человека. Благодаря ИИ мы можем отбраковывать негодные молекулы на более ранних этапах и работать быстрее и успешнее. Это хороший пример задачи, которую с его помощью мы стали решать значительно эффективнее».

Вместе с тем Брэдуэй констатировал, что ИИ пока еще не способен расширить горизонты человеческого знания — ведь он опирается на уже существующие паттерны и данные, не в состоянии выйти за поставленные рамки: «Включить компьютер и предложить ему открыть принципиально новую страницу в биологии пока еще невозможно».

Руководитель BioHaven Влад Корич выразился о нераскрытом пока потенциале ИИ в сфере новаторских биологических изысканий более оптимистично: «Возможности ИИ в области создания новых лекарств будут во многом зависеть от качества баз данных для машинного обучения. Здесь нам еще есть над чем работать. Для нейроисследований, например, нам предстоит создать сложные модели функционирования мозга и уже на них обучать алгоритмы.

Примером может служить то, чем прямо сейчас занимаются в лаборатории Ненада Шестана при Йельском университете — изучение живых моделей мозга с помощью воскрешения мертвых свиней и измерения всего происходящего в их тканях. Вот такие вещи нам нужны прежде всего — возможность взять все входящие от сложнейшей биологической модели и с помощью машинного обучения найти новые точки приложения сил. Вот что особенно воодушевляет меня при мысли о потенциале ИИ. И вот во что мы будем вкладываться».

Корич признает, что у ИИ еще осталась рутинная работа по автоматизации: «Да, что касается этой стороны применения технологий, то мы можем автоматизировать химические структуры и структурные взаимосвязи между активностями, но все это ничто по сравнению с тем днем, когда мы научимся выявлять новые мишени лекарственных препаратов и начнем лечить болезни мозга, о биологических причинах которых сегодня даже не имеем представления».

Когда компания основателя и гендиректора Medidata Тарека Шерифа только начинала поставлять ПО для клинических испытаний, в ее штате числилось всего семь человек. Сейчас же в этой фирме работают 4 тыс. сотрудников, а ее выручка составляет более 1 млрд. Шериф отметил, что ИИ не только просеивает молекулярные данные при поиске новых лекарств, но и, судя по первым тестам, способен диагностировать заболевания с точностью 70—80%, не заменяя работу врача, но оказывая ему неоценимую поддержку. Описывая успех Medidata (свыше 60% всех клинических испытаний производятся на ее решении), Шериф упомянул преимущества специализации на конкретной нише, где ИИ способен преобразить отдельную бизнес-функцию (клинические испытания), вместо того чтобы обещать универсальное решение.

Лучше всего ИИ работает с производством, цепочками поставок и товарами повседневного спроса

Какими бы косными и неповоротливыми ни рисовали их критики, сектора природных ресурсов, потребительских товаров и промышленного производства внедряют прорывные алгоритмы ИИ и достигают впечатляющих результатов.

Гендиректор мебельной сети Ethan Allen Фарук Катвари обращает внимание на невероятную скорость роста эффективности производства благодаря автоматизации: «В сравнении с данными 10—15-летней давности, сегодня у нас на 50% меньше человек изготавливают и продают на 30% больше товаров — а дизайнеры интерьера работают удаленно с клиентами по всему миру». Ethan Allen не одинока в своем стремлении повысить эффективность производства за счет автоматизации. Глава лесозаготовительной компании Weyerhaeuser, управляющей 25 млн акров лесных угодий в США и Канаде, Дэвин Стокфиш заметил: «Сегодня ИИ помогает повысить надежность производства и сэкономить».

Но алгоритмы находят себе применение в отраслях старой закалки и вне сферы производства. Стокфиш добавляет: «Многие недооценивают тот факт, что лесная промышленность генерирует массу данных по самым разным аспектам: от предотвращения и контроля пожаров, от обитателей и общего состояния леса до его производительности и жизнестойкости. С помощью этих данных ИИ может подсказать нам пути к оздоровлению экосистемы и росту продуктивности лесозаготовок». Чудесный вариант как для прибыли компании, так и для будущего планеты.

Руководитель нефтяной компании Marathon Petroleum Майкл Хенниган отмечает, что благодаря богатству генерируемых нефтеперерабатывающими заводами данных (от производительности до воздействия на окружающую среду) ИИ помогает как повышать эффективность бизнеса, так и развивать осведомленность об экологической значимости нефтегазовой отрасли и ответственность за сохранение природы.

Как и все мы, главы компаний еще не до конца разобрались в возможностях новейших технологий, но они не ждут, пока все прояснится, а активно внедряют ИИ в работу. Их успехи в разных секторах доказывают: ИИ уже трансформирует бизнес-модели и меняет представление о том, где кончается машина и начинается человек.

Источник: Yale Insights, июнь 2023 г.