Не вместо, а вместе: почему не стоит игнорировать искусственный интеллект

Искусственный интеллект ещё недавно казался научной фантастикой, а сегодня он умеет писать тексты, переводить с других языков, озвучивать, рисовать, делать видео, презентации, создавать стратегии и формировать планы. У представителей некоторых профессий на этом фоне даже появилась «цифровая тревожность»: «Вдруг я потеряю работу, потому что меня заменит ИИ?». Хорошая новость в том, что нейросети вряд ли заменят нас в ближайшем будущем. Помеха этому — сами люди, многие из которых не готовы применять ИИ в своей работе. Почему отрицание пользы искусственного интеллекта вредит специалистам и компаниям и как работнику не оказаться за бортом новой цифровой реальности, «Рамблеру» рассказал генеральный директор ZeBrains Рамиль Зайнеев.

ИИ к 2030-му сэкономит до 10,8 трлн рублей в год

Специалисты проанализировали тысячи вакансий на hh.ru и оценили потенциал генеративного ИИ (GenAI) для повышения производительности на рынке труда России. Это тип нейросетей, который способен генерировать разный контент. Оказалось, что от его внедрения потенциальная ежегодная экономия в российской экономике к 2030 году может достичь 10,8 трлн рублей.

Ещё один важный вывод: ни одна из профессий не подлежит полной автоматизации. Это означает, что ИИ способен выполнять значительную часть рутинных задач, но не заменяет критически важные функции человека.

Вот пример того, как ИИ работает в тандеме с человеком. Фермер Иван записывает всё в тетрадку, а его сосед Пётр с помощью ИИ проводит оценку состояния почвы и растений, контролирует процесс обработки посевных площадей и сбора урожая, а также поддерживает оптимальные условия выращивания сельскохозяйственных культур. В итоге Пётр развивает своё хозяйство, а Иван топчется на одном месте.

В компаниях так же: кто-то уже выстроил цифровые процессы, а у кого-то данные разбросаны по чатам, файлам и папкам, а сотрудники всё делают вручную. Тогда как технологии ИИ позволяют обрабатывать и хранить информацию системно и организованно.

Почему ИИ к 2030 году не заменит всех

Аналитики предсказывают, что к 2030 году ИИ будет неотъемлемой частью повседневной жизни, а умение работать с нейросетями станет обязательным требованием для большинства работников. В России принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, согласно которой к 2030 году до 80% сотрудников компаний должны владеть навыками работы с ИИ.

Однако есть барьеры, которые мешают достичь этой цифры к указанному сроку.

1. Люди не готовы доверить ИИ важную работу

Вряд ли искусственному интеллекту доверят заботу о детях, пожилых людях или инвалидах. Аналитики считают, что есть ряд профессий, где ИИ вряд ли сможет полностью заменить человека. Среди них — учителя, воспитатели, врачи, адвокаты, судьи. ИИ не способен принимать решения в нестандартных ситуациях, а главное — не может сопереживать.

Даже в техподдержке, где ИИ давно помогает людям, пользователи часто требуют: «Позовите человека». Людям важно не просто получить ответ, а найти живое сочувствие и понимание.

Что это значит для обычного человека:

• профессии, где важна эмпатия, останутся за людьми;
• тем не менее ИИ будет помогать людям: подбирать материалы, анализировать данные, готовить презентации.

2. Технологии есть, но не у всех приживаются

Нейросети доступны каждому, но вот парадокс: наличие технологии не означает готовность её использовать эффективно. Вернёмся к фермеру Ивану. Он может спросить у ИИ, как повысить надои, но, если он не следит за стоимостью кормов или не замечает, что корова Маруся даёт меньше молока в дождливые дни, искусственный интеллект не сможет помочь оптимизировать процессы, которые существуют только в голове владельца.

Главная проблема не в доступности технологий, а в недостаточном понимании собственных рабочих процессов. Нельзя автоматизировать то, что никто не может описать. Многие работники выполняют свои задачи интуитивно, опираясь на многолетний опыт, но не могут объяснить последовательность действий или критерии принятия решений.

Что делать:

• компаниям не ждать «суперробота», а посмотреть, где ИИ может упростить и ускорить работу уже сейчас. И далее постепенно внедрять возможности ИИ в свои процессы;
• сотрудникам начать с простого: например, использовать искусственный интеллект для расшифровки информации, составления отчётов, составления краткого резюме встречи — для каждой задачи есть свой инструмент.

3. Законодательные и этические дилеммы

ИИ может быть умным, но не всегда справедливым. Выбирая кандидатов на работу, он может случайно дискриминировать определённых соискателей, потому что действует на основе данных за прошлые периоды.

Если ИИ допустит ошибку, кто за это ответит? Ни работник, ни руководитель не хотят нести ответственность за ошибку машины.

Поэтому в чувствительных сферах, например в здравоохранении или финансах, всегда должен работать человек. ИИ может помогать людям, но не решать за них.

4. ИИ «думает» иначе

ИИ не человек. Он не понимает смысла, а просто угадывает вероятный ответ или сценарий. Он может дать результат, но не объяснит, почему результат такой. Например, если ИИ посоветует лечение, врач не пойдёт вслепую по этому пути. Он должен понять логику. Сейчас ИИ — это «чёрный ящик», важную работу ему доверять рискованно. Зато искусственный интеллект хорошо помогает справляться с рутинными задачами.

Что делать:

• использовать ИИ как инструмент помощи в работе, а не замену для принятия решений;
• проверять, уточнять, верифицировать любые важные рекомендации, полученные от ИИ;
• развивать цифровую грамотность.

5. ИИ «галлюцинирует»

ИИ иногда придумывает данные, это называется «галлюцинациями». Он может выдумать номер закона, сослаться на несуществующую статью, перепутать имена или факты. Это происходит, потому что большинство генеративных моделей опираются на большие массивы данных. И если изначально ИИ обучили на недостоверных данных, в ответах возникают неточности.

Например, американская компания Andon Labs провела эксперимент, заставив ИИ-модели управлять виртуальными торговыми автоматами. Каждой модели дали по 500 долларов, чтобы следить за запасами, устанавливать цены и заказывать товары. Лучшая модель заработала 2218 долларов, но даже она давала сбои: в одной из попыток Claude 3.5 Sonnet ошибочно решила, что участвует в преступной схеме, и написала обращение в ФБР, прекратив операции. А другой автомат предложил «юридическую ядерную интервенцию».

Это не шутка: в реальной жизни ошибка ИИ может стоить денег, времени или даже уволить не того человека.

Что делать:

• всегда валидировать результаты работы ИИ;
• использовать ИИ в относительно безопасных сферах, где ошибка не приведёт к критическим последствиям.

Кто останется позади и что делать уже сейчас

В первую очередь рискуют отстать от новой цифровой реальности сотрудники, которые игнорируют новые технологии и отказываются осваивать инструменты ИИ. Если человек продолжает работать по-старому, не пробует новые подходы, не интересуется, как технологии могут облегчить выполнение задач, более прогрессивные коллеги его обгонят. В условиях, когда ИИ всё активнее внедряется в повседневную работу, отсутствие цифровых навыков становится профессиональным тормозом.

Искусственный интеллект уже сегодня помогает людям в разных сферах:

• финансы и бухгалтерия — автоматизация отчётности, проверка документов, анализ финансовых данных, подготовка налоговых деклараций;
• маркетинг и коммуникации — генерация текстов и креативов, подбор контент-идей, анализ поведения клиентов, создание email-рассылок;
• продажи и клиентский сервис — чат-боты, рекомендации товаров, сценарии обработки запросов, анализ воронки продаж;
• образование — создание учебных материалов, адаптация контента под уровень ученика, автоматическая проверка заданий;
• юриспруденция — первичный анализ договоров, поиск противоречий, составление типовых документов;
• логистика и склад — планирование маршрутов, отслеживание поставок, учёт остатков и прогнозирование спроса;
• HR и рекрутинг — составление вакансий, первичный отбор кандидатов, анализ резюме, автоматизация адаптации новых сотрудников;
• медиа и дизайн — генерация изображений и видеоконтента, создание прототипов, редактирование, озвучка;
• IT и разработка — генерация кода, документации, помощь в тестировании и отладке программ.