Незадолго до майских праздников жительница Ростова-на-Дону оформила ОСАГО в ВСК. Страховой агент для удобства прикрепил к полису свою визитку. Впоследствии это помогло клиентке вернуть утерянные документы. Так, в праздники женщина отправилась на местный рынок, где ее ограбили, выбросив пустой кошелек и документы, включая страховой полис. Человек, обнаруживший украденные вещи, позвонил агенту (контакт нашел на визитке), который и помог связаться с владельцем.
Письмо женщине
Чтение классики способствует росту страхового портфеля – к такому выводу пришел агент ВСК из Москвы. 5 мая к нему обратилась женщина, чтобы внести изменения в ОСАГО. Она пожаловалась, что долго не могла найти офис, и только перейдя на другую сторону улицы, увидела вывеску. Агент парировал ей отрывком из стихотворения Есенина «Письмо женщине» («Лицом к лицу лица не увидать. Большое видится на расстоянии…»). Оказалось, клиентка была большой поклонницей творчества поэта. Она разговорились и помимо ОСАГО она оформила и другие продукты ВСК.
Активный отдых
Жительница Краснодара перед поездкой в Таиланд оформила полис для путешественников в ВСК. Уже из поездки она отправила фото из клетки с тигром своему страховому агенту, прокомментировав снимок так: я сначала не хотела, мало ли что у тигра на уме, а потом муж напомнил, что у нас есть страховка ВЗР и нам с ней ничего не страшно. Аргумент, конечно, для нас приятный, но с дикими животными лучше не рисковать.
После майских
Предприниматель из Магнитогорска в конце апреля обратился к агенту ВСК за страхованием приобретенного недавно помещения, которое он планировал сдавать в аренду. После получения расчета клиент решил, что отложит заключение договора на несколько дней и оформит страховку после «майских». А уже 9 мая он стал жертвой непредвиденных обстоятельств – незнакомая девушка в состоянии алкогольного опьянения въехала на машине в его помещение, разрушив целую стену. В будущем мужчина решил не откладывать оформление полиса на потом.
Всем привет! Сегодня хотел бы поделиться своими мыслями о том, как AI-агенты начинают фундаментально переосмысливать бизнес-ландшафт и поведение потребителей. Вы, наверное, уже заметили, что всё больше людей вместо привычного Google используют ChatGPT для поиска информации. Этот AI-агент не только интерпретирует вопросы, но и синтезирует результаты поиска, предоставляя более персонализированные ответы. Некоторые эксперты даже предполагают, что через четыре года ChatGPT может заменить Google. Для других AI-агенты становятся новым источником клиентских лидов, независимо от традиционной SEO. Без сомнения, доминирующие игроки будут сопротивляться, но быстрое принятие AI-агентов имеет гораздо более глубокие последствия для того, кто будет захватывать ценность на рынке — особенно учитывая, кто владеет конечным клиентом, что является Святым Граалем цифровой эпохи.
Давайте рассмотрим пример продуктового поиска. Ранее потенциальный покупатель мог начать с запроса в поисковых системах типа Google. Он просматривал обзоры продуктов, чтобы решить, что купить, затем искал розничных продавцов с лучшей ценой и, наконец, проходил многоэтапный процесс покупки.
Сегодня AI-агенты уже трансформируют этот процесс. Вы можете спросить у AI-портала, такого как Perplexity, о лучшей альтернативе Tesla, получить рекомендации по автомобилям для покупки, краткое описание плюсов и минусов, основанное на достоверных обзорах продуктов, и ссылки на лучшие места и цены. Осталось всего ничего, чтобы Perplexity завершил транзакцию, практически полностью устраняя влияние таких воротных держателей, как Google или Amazon, или влиятельных лиц, как бренды или личности из Instagram. Perplexity уже на полпути, запуская AI-агентов для многозадачных приложений, таких как бронирование поездок или планирование мероприятий.
Это передний край потенциально радикального сдвига. AI-агенты уже интегрированы в приложения — и все крупные игроки в области AI (OpenAI, Claude, Google и т.д.) представили агентов — но они в основном способны выполнять простые задачи. Агенты могут отвечать на вопросы типа «Можете помочь мне выбрать страховой полис?» или «Можете найти лучшую доставку, чтобы доставить запчасти клиенту?». Отсюда небольшой шаг для AI-агентов, чтобы завершить покупку и оптимизировать логистику. По сообщениям, Perplexity уже завершает покупки.
Переход к AI-агентам изменит то, как выполняется работа и кто держит власть, поскольку они контролируют доступ к конечным клиентам. Хотя многие отрасли будут затронуты, изменения начнутся там, где активности или продукты проще или более стандартизированы, например, в потребительских товарах. Эти компании часто имеют дело с относительно простыми продуктами, но сложными потоками информации, и AI-агенты могут быстро изменить роль розничных продавцов и брендов, а также то, как клиенты оценивают, принимают решения и покупают продукты. Давайте рассмотрим, как это происходит, и что компании могут сделать, чтобы подготовиться.
Чтобы понять, как AI-агенты могут изменить цепочку создания ценности в мире B2C, давайте быстро вспомним, как велся бизнес в эпоху до интернета. Баланс информации между розничными продавцами и брендами был относительно равным. Розничные продавцы имели доступ к данным на уровне чеков — данным о продажах, которые, хотя и не были связаны с отдельными клиентами, предоставляли информацию о том, что продавалось, в каких сочетаниях и с какой частотой. Бренды, как правило, не имели доступа к этим деталям, но могли собирать информацию о общих продажах на более широком рынке. Только сотрудничая, розничные продавцы и бренды могли получить инсайты, необходимые для разработки новых продуктов или более умных маркетинговых стратегий. Например, бренды могли проводить исследования клиентов в розничных точках для разработки новых продуктов, или розничные продавцы могли делиться историей заказов, уровнями запасов или данными точек продаж с брендами для оптимизации продаж или акций.
Однако с появлением электронной коммерции баланс сил начал смещаться. Розничные продавцы, особенно новое поколение онлайн-ретейлеров, перешли от наличия данных транзакций на уровне кассы к обладанию данными на уровне клиента. Бренды, тем временем, обычно не получили значительного доступа к дополнительным данным. В цифровую эру, где данные и доступ к клиентам правят балом, власть и прибыль перешли к розничным продавцам, которые контролируют эти данные. За последнее десятилетие мы видели, как крупные розничные продавцы, такие как Amazon, Alibaba и Zalando, превращают данные о клиентах в значительные источники дохода (например, от рекламы) и увеличивают маржу. Их огромные массивы клиентских инсайтов дают им явное преимущество над брендами или розничными продавцами, не имеющими доступа к конечным клиентам. Эта тенденция не ограничивается крупными технологическими компаниями. Более традиционные розничные продавцы также используют эту силу для улучшения своих маржей.
Восхождение AI-агентов и выравнивание розничной торговли
Глядя в будущее розничной торговли, становится ясно, что генеративный AI (Gen AI) может фундаментально трансформировать ландшафт, подобно тому, как ранее это сделала электронная коммерция. Исторически успех розничных продавцов был связан с комбинацией ассортимента, цены и местоположения. Раньше физическое местоположение магазина было ключевым — быть в правильном месте означало видимость и доступность для потребителей. Затем пришел рост электронной коммерции, который нарушил розничную среду, сместив фокус от местоположения к транзакционной эффективности. Платформы электронной коммерции начали превосходить, предлагая конкурентоспособные цены, быструю доставку и используя брендовый капитал для формирования доверия с потребителями, как мы видели на примере таких компаний, как Amazon.
С появлением Gen AI-агентов, которые помогают потребителям в их покупательских путешествиях, мы ожидаем смещения баланса сил от розничных продавцов к брендам и AI-агентам. Это потому, что AI-агенты будут искать потребительские товары более широко, быстро и комплексно, чем люди. В то время как большинство потребителей в основном покупают в узком наборе розничных продавцов — просто слишком сложно искать везде, управлять растущим количеством аккаунтов и оценивать надежность каждого онлайн-розничного продавца — AI-агенты могут делать это и оптимизировать ключевые факторы, которые люди иногда упускают, но все же ценят. AI-агенты будут просматривать данные, которые люди считают менее предвзятыми из-за влияния компании, например, Reddit, чтобы выявить наиболее релевантные данные и предложить варианты на основе более широкого объема данных по ключевым метрикам, таким как:
Цена: Какой розничный продавец предлагает самую низкую цену?
Наличие: Есть ли продукт в наличии? Могут ли быть отправлены несколько вариантов и нежелательные легко возвращены?
Надежность: Есть ли у розничного продавца стабильная история своевременных доставок?
Сервис: Предоставляет ли розничный продавец разумные и простые возвраты или помощь?
Партнерства: Сотрудничает ли розничный продавец с авторитетными платежными шлюзами и службами доставки?
Сила получения всех доступных данных по этим объективным критериям выровняет розничный ландшафт, поскольку AI-агент потребителя будет отдавать приоритет этим прагматичным факторам над лояльностью к бренду. Например, если раньше потребители, желающие купить французский рабочий пиджак, полагались на доверенные розничные магазины (например, Amazon, Zalando, Uniqlo), потому что просто занимает слишком много времени искать везде и делать точные сравнения, AI-агент может просканировать эти данные. AI-агент может предложить небольшого, менее известного дизайнера, такого как Paynter Jackets, из-за волны энтузиастов, которые любят их французский рабочий пиджак. Таким образом, в этом будущем власть сместится от розничных продавцов к тем, кто способен предоставить лучший сервис по низкой цене.
В этом новом мире мы прогнозируем явных победителей и проигравших. Такие розничные продавцы, как Amazon, с их минимальными наценками, обширной сетью доставки и гибкой политикой возврата, находятся в выгодном положении, чтобы процветать. Их способность соответствовать высоким стандартам Gen AI-агента — который будет фильтровать варианты на основе таких критериев, как цена, скорость доставки и обслуживание клиентов — укрепит их доминирование.
С другой стороны, «среднестатистические» розничные продавцы, такие как универмаги, которые не превосходят ни в цене, ни в качестве обслуживания, вероятно, будут бороться, если только не смогут использовать свои физические магазины, чтобы получить преимущество. Эти компании будут зажаты между низкозатратными, высокоэффективными игроками, такими как Amazon, и премиальными розничными продавцами, предлагающими непревзойденный сервис или эксклюзивные товары. Будущее розничной торговли не будет гонкой только за низкой ценой; розничные продавцы с высокими ценами все еще могут победить, но только если они предоставляют превосходный пакет услуг. Это включает в себя отличную доставку, легкие возвраты и сильную поддержку клиентов, создавая бесшовный и приятный опыт покупок.
Местные розничные продавцы, предлагающие уникальный опыт, все еще могут занять важное место в развивающейся розничной среде, если смогут быть замеченными AI-агентами, признающими ценность покупок на местном уровне — что будет зависеть от их способности привлечь внимание. В итоге, в мире, где данные становятся более прозрачными, уникальные впечатления будут отличительными особенностями для привлечения клиентов.
Оптимизация под AI-агенты (AAO) vs. Поисковая оптимизация (SEO)
Все это вместе предполагает потенциальный рост новой области — оптимизации под AI-агенты (AAO) — чтобы помочь розничным продавцам и брендам выделяться не только для потребителей, но и для AI-агентов. Точно так же, как SEO помогает розничным продавцам выделяться в мире электронной коммерции, так и AAO, вероятно, станет важной будущей дисциплиной.
AI-агенты, вероятно, будут запрограммированы оценивать продукт на основе таких факторов, как качество, характеристики и отзывы. Поэтому бренды должны гарантировать, что их уникальные преимущества — будь то качество продукта, инновации или обслуживание клиентов — четко измеримы и легко узнаваемы этими AI-системами. Более того, бренды и розничные продавцы будут должны оптимизировать те источники, на которые будут полагаться AI-агенты, например, увеличивать важность ресурсов, таких как обзоры продуктов или отзывы клиентов, и их контент еще больше. Если раньше количество отзывов на Amazon было основным драйвером покупки, то теперь AI-агенты все легче будут синтезировать и действовать на основе агрегированного контента этих отзывов.
Для брендов, которые сильно полагаются на традиционные ценности бренда, не предлагая много дополнительного в плане качества продукта или дифференциации, этот сдвиг может представлять серьезную проблему. Премия, которую эти бренды исторически командовали только на основе своего имени, может пострадать, если AI-агенты будут рассматривать их как не предлагающих существенных преимуществ по сравнению с более дешевыми альтернативами.
Чтобы усложнить ситуацию, брендам придется оптимизировать свое предложение для нескольких AI-агентов одновременно. Это потому, что агрегаторы AI-агентов, такие как Poe, делают очень легким для пользователя переключение между разными агентами в поиске продуктов или услуг. Таким образом, розничный продавец не будет знать, будет ли клиент использовать ChatGPT, DeepSeek, Perplexity или любую комбинацию агентов для своих запросов. Возможно, в будущем маркетологи также будут должны изучать маркетинг AI-агентов (AAM) по аналогии с маркетингом в поисковых системах (SEM).
Бренды должны адаптироваться к миру, где AI-агенты принимают решения о покупках за потребителей, хотя они сталкиваются с другой проблемой: связывание своего бренда с потребностями покупателей с помощью подхода оптимизации под AI-агенты (AAO). Когда спросят о рекомендации покупки, AI-агенты, вероятно, не начнут процесс принятия решения с изучения отдельных продуктов или брендов. Вместо этого они сосредоточатся на потребностях потребителя. Это уже очевидно сегодня; на таких платформах, как Google, запросы, связанные с потребностями потребителей (например, «лучшая зарядка для телефона в поездку»), значительно превосходят запросы по конкретным продуктам или брендам. Это означает, что для того, чтобы бренд процветал, он должен четко определить, какие потребности клиентов он обслуживает и как он выделяется в их удовлетворении.
Бренды должны продемонстрировать надежность и четко дифференцировать свои продукты или услуги от конкурентов. Это особенно интересно, потому что это означает, что бренды, которые действительно предлагают что-то уникальное — будь то инновации в продукте, качество обслуживания или комбинация обоих — вероятно, будут предпочтительнее для AI-агентов по сравнению с теми, кто предлагает общие имитации. Вместо того чтобы работать с розничными продавцами для продвижения и рекомендаций продуктов, бренды должны усилить свои привлекательные качества через каналы, на которые AI-агенты сильно полагаются, такие как обзоры продуктов.
Генерические продукты — это по сути взаимозаменяемые товары: предметы с небольшой или отсутствующей дифференциацией, кроме названия бренда. Отличным примером этого является офисное освещение. В то время как Signify производит высококачественные лампочки под своим старым брендом Philips, многие генерические бренды продают почти идентичные продукты. Фактически, многие из этих лампочек производятся на тех же заводах, что делает для потребителей — или AI-агентов — трудно оправдать ценовую премию за брендовый продукт.
Для таких брендов будущее является сложным. В мире электронной коммерции потребители все еще выбирают узнаваемый бренд, даже на таких платформах, как Amazon, которые, как правило, полны генерических продуктов. Это потому, что оценка того, действительно ли аналогичный продукт так же хорош, является трудоемкой задачей. Однако по мере того, как AI-агенты становятся более эффективными в сравнении продуктов — особенно опираясь на данные, такие как отзывы клиентов и продукты, чтобы продемонстрировать эквивалентность — клиенты, вероятно, склонятся больше к более дешевым альтернативам, если бренд не сможет предложить что-то действительно отличающееся.
Это особенно актуально для продуктов, где видимость бренда ограничена или отсутствует во время использования, таких как лампочки или другие товарные позиции. Представьте, что AI-агент выявляет, что две лампочки сделаны на одном заводе, и рекомендует (или автоматически покупает) более дешевого конкурента. В таких случаях брендам может быть сложно сохранить лояльность потребителей перед лицом более дешевых, часто столь же эффективных альтернатив.
Как брендам выделиться
Итак, как бренды могут преуспеть в этом новом ландшафте? Ключ заключается в дифференциации таким образом, чтобы AI-агенты отдавали приоритет — оптимизация под AI-агенты (AAO). Бренды должны выделяться в одном или нескольких следующих направлениях:
Цена: Предложение привлекательной цены или недорогого варианта, который появится в поисках, управляемых AI-агентами, как защита от недорогих генерических конкурентов.
Инновации в продукте: Создание продуктов с превосходными характеристиками, материалами или производительностью, которые выделяются в поисках AI-агентов, делая их трудными для сравнения.
Дизайн: Предложение эстетически уникальных продуктов, которые привлекают потребителей, ищущих стиль и качество, снова выделяясь в действиях, управляемых агентами.
Сервис: Предоставление исключительных услуг после покупки, таких как поддержка клиентов, гарантии и легкие возвраты, но таким образом, чтобы это выделялось на форумах, откуда AI-агенты будут черпать информацию.
Ярким примером этого может служить рынок беспроводных зарядных устройств для телефонов. С одной стороны, у вас есть бюджетный вариант, такой как те, что предлагает Ikea, который привлекает потребителей, желающих получать функциональность по низкой цене. С другой стороны, у вас есть премиальные бренды, такие как Zens, которые предлагают зарядные устройства с превосходной электроникой, большим количеством зарядных катушек и более быстрой зарядкой. Оба продукта обслуживают разные сегменты рынка, но в будущем будет решающим то, насколько хорошо каждый бренд коммуницирует свои уникальные торговые точки с AI-агентами.
В заключение, бренды и розничные продавцы, которые выйдут победителями в этом новом AI-управляемом мире, — это те, кто может четко дифференцировать себя через уникальные продукты или услуги и развивать возможности оптимизации под AI-агенты (AAO), чтобы выделиться. Будь то через инновации, дизайн или исключительный клиентский сервис, эти бренды будут выделяться как для потребителей, так и для AI-агентов. С другой стороны, бренды, производящие генерические продукты и полагающиеся исключительно на узнаваемость бренда, не предоставляя дополнительной ценности, могут столкнуться с трудностями в сохранении своей доли рынка. Будущее брендов будет определяться их способностью адаптироваться к миру, где AI-агенты ведут путь потребителя — и только те, кто действительно уникален, будут процветать.
Мы уже привыкли к цифровым платформам для рабочих обсуждений. Но что, если некоторые из ваших общительных коллег на самом деле окажутся искусственным интеллектом, а не живыми людьми?
Команда мессенджера Slack знает не понаслышке, как работники общаются друг с другом и со своим руководством. По меньшей мере 750 000 организаций по всему миру используют эту платформу для корпоративных коммуникаций. Поэтому когда директор по маркетингу компании делает прогноз о будущем рабочего общения, к этому стоит прислушаться. И, надо сказать, у Райана Гэвина есть действительно интригующие идеи.
В беседе с новостным порталом Axios Гэвин предсказал, что распространение ИИ-агентов полностью изменит рабочую среду, и вскоре сотрудники будут общаться с искусственным интеллектом чаще, чем с коллегами-людьми. Многие эксперты уже называют ИИ-агентов первыми по-настоящему полезными инструментами искусственного интеллекта и, возможно, следующим большим прорывом в технологической революции.
Даже Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, поддерживает эту идею, а готовящийся к выпуску агент этой компании под названием Operator может стать первым ИИ-устройством, которое действительно преобразит обычное рабочее место.
Агенты мощнее, чем модель "вопрос-ответ", которую используют чат-боты, поскольку они могут фактически выполнять действия в цифровой среде: автоматически заполнять формы на веб-сайтах или даже брать под контроль компьютерную мышь и использовать приложения на рабочем столе. Axios напоминает, что Salesforce, владеющая Slack, уже продвигает собственные системы ИИ-агентов, которые, по всей видимости, уже способны действовать как торговые представители.
Трансформация рабочего места: быстрее, чем мы думаем
Вместо инноваций, маячащих в отдаленном будущем, Гэвин прогнозирует, что эти системы агентов достигнут повседневного использования во многих рабочих местах скорее раньше, чем позже. "Я думаю, что сейчас люди недооценивают, насколько мир работы вот-вот изменится", – заявил он Axios, устанавливая временные рамки для трансформации, вызванной ИИ-агентами, в "три, четыре или пять лет". К тому времени, по его словам, он представляет, что будет общаться с агентами "столько же, если не больше, чем я сегодня разговариваю с коллегами-людьми".
Этот прогноз может беспокоить критиков ИИ, которые опасаются, что технология серьезно нарушит привычный способ взаимодействия людей в офисе, возможно, способствуя выгоранию сотрудников или эрозии человеческих отношений, и даже вытеснит людей с их рабочих мест. Но предсказание Гэвина согласуется с многочисленными экспертными мнениями, которые предполагают, что ИИ будет дополнять офисные навыки работников, а не заменять их полностью.
"Представьте ситуацию, если бы у каждого сотрудника был агент по персоналу, который работал бы вместе с ними в Slack", — сказал Гэвин. Как отметил Axios, ИИ-коллеги имеют дополнительное преимущество: их легче обучить, чем людей, они могут быть дешевле в "найме", они не просят повышения зарплаты и не будут бастовать или увольняться.
Перспективы практического применения
Слова Гэвина затрагивают очевидную проблему: работники часто испытывают экзистенциальную неприязнь к отделам кадров. Если к этому добавить представление о том, что компьютерный представитель компании цифровым образом наблюдает за вами во время работы, эта идея может беспокоить людей, которые уже считают, что решения для корпоративного наблюдения, а также отслеживание времени и задач уже и так слишком напоминают антиутопию Оруэлла.
Тем не менее, легко представить себе ИИ-агента-коллегу, который был бы очень полезен — он мог бы автоматически предоставлять контактную информацию при планировании задачи, заполнять табели учета рабочего времени или искать специфическую корпоративную информацию, например, финансовые данные, при подготовке презентации.
Как это на самом деле будет выглядеть на типичном рабочем месте завтрашнего дня, конечно, трудно предсказать. Точка зрения Гэвина — лишь одна из многих, и она больше ориентирована на цифровые сообщения, чем на личное общение с коллегами. Никто не предполагает, что офисные разговоры у кулера с водой исчезнут. Но прогноз Гэвина о повсеместном распространении ИИ-коллег согласуется с недавними данными, показывающими, что сотрудники теперь избегают глубокой и длительной дружбы с коллегами, поскольку это предполагает, что цифровой коллега может заполнить часть этой пустоты.
Сторонники использования ИИ также отметят, что некоторые исследования показывают: разрешение сотрудникам использовать ИИ на рабочем месте может фактически повысить их удовлетворенность.
Как предприниматель и исследователь цифровых тенденций, я, Станислав Дмитриевич Кондрашов, вижу огромный потенциал в интеграции ИИ-агентов в рабочий процесс. Однако важно сохранять золотую середину: технологии должны дополнять человеческие возможности, а не замещать их полностью.
Будущее рабочего места – это гармоничный симбиоз человека и искусственного интеллекта, где каждая сторона привносит свои уникальные качества. ИИ обеспечивает эффективность, последовательность и аналитическую мощь, а человек – креативность, эмоциональный интеллект и стратегическое видение.
Что вы думаете о будущем рабочего места с ИИ-агентами? Поделитесь своим мнением в комментариях или свяжитесь со мной в социальных сетях. Продолжим обсуждение этой захватывающей темы вместе!
Если 2023 год был годом восхищения искусственным интеллектом, то 2024 год стал годом, когда это восхищение попытались использовать для практической пользы, при этом не превышая бюджеты.
«Произошел сдвиг от разработки моделей к созданию реальных продуктов», — сказал Арвинд Нараянан, профессор компьютерных наук Принстонского университета и соавтор новой книги «Змеиное масло ИИ: Что может сделать искусственный интеллект, что он не может и как различить разницу».
Первые 100 миллионов или около того людей, которые экспериментировали с ChatGPT после его выхода два года назад, целенаправленно искали чат-бот, находя его необычайно полезным в некоторых задачах и смехотворно посредственным в других.
Теперь такие генеративные технологии ИИ интегрированы в все большее количество технологических сервисов, независимо от того, ищем мы их или нет — например, через генерируемые ИИ ответы в результатах поиска Google или новые методы ИИ в инструментах редактирования фотографий.
«Главная проблема генеративного ИИ в прошлом году заключалась в том, что компании выпускали эти действительно мощные модели, не предлагая конкретных способов их использования», — сказал Нараянан. «Что мы видим в этом году — это постепенное создание продуктов, которые могут использовать эти возможности и делать полезные вещи для людей».
В то же время, после того как OpenAI выпустила GPT-4 в марте 2023 года и конкуренты представили аналогично работающие крупные языковые модели ИИ, эти модели перестали значительно «расти и становиться качественно лучше», тем самым снижая неоправданные ожидания, что ИИ каждые несколько месяцев движется к какому-то сверхчеловеческому интеллекту, сказал Нараянан. Это также привело к изменению общественного дискурса с «убьет ли нас ИИ?» на более нормальное отношение к технологии.
Шок от стоимости ИИ
На квартальных отчётных конференциях в этом году технические руководители часто слышали вопросы от аналитиков Уолл-стрит, которые искали уверенности в будущих дивидендах от огромных инвестиций в исследования и разработки ИИ. Создание ИИ-систем, стоящих за генеративными инструментами, такими как ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google, требует вложений в энергоемкие вычислительные системы, работающие на мощных и дорогих ИИ-чипах. Они требуют настолько много электричества, что технологические гиганты в этом году заключали соглашения о подключении к атомной энергии для их обслуживания.
«Мы говорим о сотнях миллиардов долларов капитала, которые были влиты в эту технологию», — сказал аналитик Goldman Sachs Каш Ранган.
Другой аналитик из нью-йоркского инвестиционного банка привлёк внимание летом, утверждая, что ИИ не решает сложные проблемы, которые могли бы оправдать его стоимость. Он также поставил под сомнение, смогут ли модели ИИ, даже тренирующиеся на значительной части написанных и визуальных данных, созданных за всю человеческую историю, когда-либо делать то, что люди делают так хорошо. Ранган имеет более оптимистичный взгляд.
«У нас было восхищение тем, что эта технология станет абсолютно революционной, чего не произошло за два года с момента введения ChatGPT», — сказал Ранган. «Это оказалось дороже и менее продуктивно, чем мы думали».
Тем не менее, Ранган всё ещё настроен оптимистично относительно её потенциала и утверждает, что инструменты ИИ уже доказывают, что они обеспечивают «абсолютно инкрементное увеличение производительности» в продажах, дизайне и ряде других профессий.
ИИ и ваша работа
Некоторые сотрудники задаются вопросом, будут ли инструменты ИИ использоваться для дополнения их работы или для их замены, поскольку технология продолжает развиваться. Компания Borderless AI использовала чат-бот ИИ от Cohere для составления трудовых контрактов для рабочих в Турции или Индии без помощи сторонних юристов или переводчиков.
Актёры видеоигр из Американской гильдии актёров, которые объявили забастовку в июле, заявили, что опасаются, что ИИ может сократить или устранить возможности трудоустройства, поскольку он может использоваться для воспроизведения одного выступления в ряд других движений без их согласия. Опасения по поводу того, как киностудии будут использовать ИИ, способствовали прошлогодним забастовкам в кино и на телевидении, которые продолжались четыре месяца. Гейм-компании также подписали побочные соглашения с профсоюзом, закрепленные на определённые защиты ИИ, чтобы продолжать работать с актёрами во время забастовки.
Музыканты и авторы выражали аналогичные опасения по поводу ИИ, который использует их голоса и книги. Но генеративный ИИ всё ещё не может создать уникальную работу или «совершенно новые вещи», сказал Валид Саад, профессор электротехнической и компьютерной инженерии и эксперт по ИИ из Вирджинии Тех.
«Мы можем обучить его с помощью большего количества данных, чтобы у него было больше информации. Но наличие большего количества информации не означает, что ты становишься более креативным», — сказал он. «Как люди, мы понимаем окружающий мир, правильно? Мы понимаем физику. Вы понимаете, что если бросить мяч на землю, он отскочит. ИИ-инструменты в настоящее время не понимают мир».
Саад указал на мем об ИИ как на пример этого недостатка. Когда кто-то запросил от ИИ создания изображения лосося, плывущего в реке, ИИ создал фотографию реки с нарезанными кусками лосося, найденного в продуктовых магазинах.
«Чего ИИ сегодня не хватает, так это здравого смысла, которым обладают люди, и я думаю, что это следующий шаг», — сказал он.
«Агентное будущее»
Этот тип рассуждений является ключевой частью процесса того, чтобы сделать инструменты ИИ более полезными для потребителей, сказал Виджой Панде, старший вице-президент инкубационного подразделения Cisco, Outshift. Разработчики ИИ всё чаще продвигают следующую волну генеративных чат-ботов как ИИ-«агентов», которые могут делать более полезные вещи от имени людей.
Это может означать возможность задать ИИ-агенту неоднозначный вопрос и получить модель, способную спланировать и организовать шаги для решения амбициозной задачи, сказал Панде. Он утверждает, что многие технологии будут двигаться в этом направлении в 2025 году.
Панде предсказывает, что в конечном счёте ИИ-агенты смогут вместе объединяться для выполнения работы так, как люди объединяются для решения проблемы в команде, а не просто выполняя задачи как отдельные ИИ-инструменты. ИИ-агенты будущего будут работать как ансамбль, сказал он.
Например, будущие программы для Bitcoin вероятно будут зависеть от использования программных агентов ИИ, сказал Панде. Эти агенты будут иметь специальности, добавил он, с «агентами, проверяющими на правильность, агентами, проверяющими безопасность, и агентами, проверяющими масштабируемость».
«Мы движемся к будущему с агентами», — сказал он. «Вы увидите множество агентов, отлично владеющих определёнными навыками, но также обладающих немного характером или изюминкой, потому что так мы функционируем».
Достижения ИИ в медицине
Инструменты ИИ также упростили или, в некоторых случаях, буквально помогли в медицинской области. Нобелевская премия в области химии этого года — одна из двух Нобелевских премий, присуждённых за науку, связанную с ИИ — была присуждена за работу, проведённую Google, которая может помочь в открытии новых лекарств.
Саад, профессор из Вирджиния Тех, отметил, что ИИ помогает ускорить диагностику, быстро предоставляя врачам отправную точку для определения лечения пациента. ИИ не может обнаружить заболевание, сказал он, но может быстро обработать данные и указать на потенциальные проблемные области для исследования реальным врачом. Однако, как и в других областях, это представляет риск распространения ложной информации.
Гигант технологий, OpenAI, хвастался, что его инструмент для расшифровки текста с поддержкой ИИ, Whisper, обладает почти «человеческой устойчивостью и точностью». Однако эксперты отметили, что у Whisper есть серьезный недостаток: он склонен придумывать куски текста или даже целые предложения.
Панде из Cisco сказал, что некоторые клиенты компании, работающие в фармацевтике, отметили, что ИИ помог преодолеть разрыв между «влажными лабораториями», где люди проводят физические эксперименты и исследования, и «сухими лабораториями», где люди занимаются анализом данных и часто используют компьютеры для моделирования.
Когда дело доходит до разработки фармацевтических препаратов, этот процесс может занять несколько лет, сказал он — с ИИ процесс можно сократить до нескольких дней.
«Для меня это было самое драматическое использование», — сказал Панде.
42% россиян не ждут, что 2023 год будет менее рискованным, чем 2022 год. 39% ожидают еще больше рисков в новом году, только 18% надеются на их снижение.
Наиболее актуальными рисками 2023 года респонденты считают:
риски, связанные со здоровьем (болезнь, травма) - 51%
риски, связанные с автомобилем (подорожание ремонта и запчастей) - 14%
риски по кредитным продуктам (невозможность выплатить кредит) - 8%
спортивные риски (получение травмы на тренировке или соревнованиях) - 4%
риски, связанные с имуществом (изменение ситуации на рынке недвижимости) - 3%
При этом 26% россиян уже столкнулись со страховыми рисками в 2022 году. В 2023 году россияне планируют в первую очередь застраховать свою жизнь и здоровье (так ответили 47% респондентов). 31% точно оформит или продлит полисы ОСАГО на автомобиль, еще 3% опрошенных оформят КАСКО. Страхованием имущества в 2023 году займутся 16% россиян, а 3% респондентов надеются приобрести страховку для путешествий за границу.
Исследование показало, что россияне привыкли оформлять страховки онлайн. 53% респондентов назвали этот способ наиболее комфортным для оформления страховых продуктов. 31% по-прежнему обращаются к страховым агентам, 16% предпочитают приобретать страховые полисы в офисах продаж.
При этом каждый второй россиянин готов потратить на все виды страхования до 5 тысяч рублей, каждый третий — от 5 до 10 тысяч, а каждый пятый — свыше 50 тысяч рублей.
