Леонид Мартыновский: Возможно, за общение с человеком придётся доплачивать

Общий уровень внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в приоритетные направления экономики России превысил 31,5%, сообщил глава Министерства экономического развития, при этом высокий уровень зрелости ИИ позволяет массово использовать его в системе государственного управления и в бизнесе.

Росту активности внедрения будет способствовать скорость развития технологий машинного обучения, считает эксперт по интеграции ИИ-технологий, лауреат премии Best Business Awards в номинации «лучший руководитель в области интеграции искусственного интеллекта» Леонид Мартыновский.

По его мнению, компании всё охотнее расширяют сферы применения нейросетей и машинного обучения — от аналитики данных до автоматизации различных процессов. Тем не менее пока у нас нет ИИ-продуктов, способных заменить людей полностью, утверждает эксперт, но сместить акценты на рынке труда новейшим технологиям уже удаётся. Где искусственный интеллект составляет конкуренцию естественному, как внедрить технологии ИИ в бизнес-процессы и что изменит рынок труда в ближайшем будущем — об этом в интервью с Леонидом Мартыновским.

«СП»: Леонид, вы сумели вырастить несколько брендов и управляете несколькими предприятиями одновременно. Как оптимизировать бизнес, чтобы успевать всё, есть такая технология?

— Могу поделиться своей, проверенной на практике. Я выстроил управление бизнесом на основании цифр, когда для каждой стадии бизнес-процесса были выработаны ключевые показатели, определены ответственные за их обеспечение, разработана система коммуникации в зависимости от роли сотрудника. Это позволило предсказывать надвигающиеся проблемы благодаря их раннему распознаванию и оперативно находить решения.

Внедрил в компании процессы автоматизации, призванные минимизировать в принципе время на работу с задачами, которые не приносят добавленной стоимости. Плюс, собрал команду управления — уровня руководящих корпоративных должностей, обучил каждого в ней менеджерским скилам, что позволило мне выйти из операционной работы.

«СП»: По итогам премии Best Business Awards за 2023 год жюри признало вас лучшим руководителем в области интеграции искусственного интеллекта. Что вы отдали ему «на аутсорсинг» в своем бизнесе?

— Всю постоянно повторяющуюся, нудную, скучную работу, оставляя человеку работу над смыслами и генерацию идей. Несколько примеров: сотрудники отдела продаж составляют коммерческие предложения клиентам — их описательную часть удобно генерировать с помощью того же чата GPT; картинки с помощью Midjourney можно получить быстрее и качественнее, чем искать на стоках.

Работа служб управления персоналом, HR — создание и поддержание в актуальном виде обучающих материалов, на деле это большая головная боль для любой компании, где работают специалисты разного профиля и требуется регулярное обучение. Выходит новая нейросеть от OpenISO, она генерирует максимально реалистичные видеоролики до одной минуты, вполне сможет сделать какую-нибудь понятную инструкцию, верно? Я думаю, что это будет новый качественный поворот.

«СП»: В этих процессах обычно занято большое количество людей. Значит ли это, что нейросети лишают их работы?

— Нет, конечно. В той же сфере HR так или иначе какая-то единая точка сбора информации и контроля всё равно остаётся за человеком, то есть человек задает смысл и контролирует результат. Сгенерированный текст также нуждается в доработке, а маркетологи обладают интуицией, которая пока что незаменима в продажах. Сегодня, по крайней мере.

«СП»: Вчера так говорили о грузчиках, а сегодня логистические процессы во многом роботизированы.

— И тем не менее эта профессия не исчезла. Сейчас это одна из серьезных проблем — так называемые «голубые воротнички», то есть разнорабочие, низкоквалифицированная рабочая сила с достаточно высокой степенью текучки, — стоящая достаточно серьезных денег.

Я не готов давать прогнозы, но полагаю, что в горизонте 3−4 лет на складах вместо грузчиков будут работать машины. С технической точки зрения их уже сделали, главный вопрос в том, какими алгоритмами они управляются. К примеру, те же тесла-боты работают не по предзаданным алгоритмам, а учатся друг у друга и постигают мир через попытки и неудачи: то есть в их программе заложен временной интервал на попытки выполнения каких-то новых задач.

Ещё пример — автоматизированные склады «Амазона», где уже вовсю и большие, и маленькие, и средние роботы ходят, и компания очень активно инвестирует в эту индустрию. Я жду, когда на складах моего предприятия можно будет внедрить роботов, но еще раньше появятся, я полагаю, новейшие инструменты, с помощью которых те же погрузочно-разгрузочные работы будут вестись быстрее, точнее и безопаснее.

Это точно снизит стоимость рабочей силы и заставит людей или стать безработными, или переквалифицироваться в специалистов более высокого ранга.

«СП»: Как эксперт по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы, оказывающий консалтинговые услуги бизнесу, расскажите, где сегодня особенно актуальны возможности нейросетей?

— В сфере прогнозирования прежде всего. Необходимо научить нейронные сети анализировать исторические данные по индустрии, по рынку в целом, делать прогнозы, сопоставлять их с вводной информацией, которую загрузит бизнес, и выдавать рекомендации — как максимизировать оборачиваемость товаров, одновременно избегая ситуаций, когда товары оказываются в состоянии sold out.

«СП»: Бурное развитие нейросетей наблюдается последние года два, для сбора глубоких исторических данных времени маловато. Тем не менее вы сумели разработать алгоритм прогнозирования на основе технологий ИИ и используете его в вашем бизнесе. Как вам это удалось?

— Мы всегда очень бережно относились к сбору информации — что по клиентам, что по поставкам, что по продажам — и структурировали эти данные. Просто раньше это не называлось технологиями ИИ или AI, но совершенно очевидно, что большие объемы накопленной информации необходимы для прогнозирования спроса и помогают компаниям оптимизировать свою работу. Как только нейросети начали развиваться, мы использовали эту базу данных и получили возможность более точного прогнозирования.

«СП»: Куда приведёт нас искусственный интеллект, как думаете?

— В прекрасное комфортное будущее. Со временем нейронные сети, агенты, машины будут максимально доступны, быстры, суперэффективны и дёшевы. Правда, я думаю, что в сфере обслуживания будущего за общение с человеком придётся уже доплачивать. Но тем ценнее и интереснее будет человеческая жизнь.

14 мая 2024 года