Нейросети уже сейчас вытесняют с рабочих мест журналистов и копирайтеров, графических дизайнеров, финансовых консультантов и сотрудников служб поддержки. Тем не менее, по данным другого исследования, больше 70% пользователей, впервые попробовавших нейросети, остались недовольны результатом. О том, почему этот парадокс легко объясним, какие профессии не под силу освоить ИИ, а где нейросети трансформируют бизнес-процессы и помогают экономить время и деньги, в рамках бизнес-конференции RACE рассуждает Сергей Шиманович, руководитель бренд-маркетинга БНБ-Банка.
Нейросети – хайп или новая реальность?
– Я не люблю называть генеративные нейронные сети искусственным интеллектом, потому что это никакой не интеллект. Это чистая технология, притом построенная на математике. Соответственно – наука. Есть очень известная диаграмма Гартнера, которая относится к любой технологии: будь то смартфоны, нейронные сети или электрические автомобили.
Так вот, генеративные нейронные сети сейчас находятся на пике хайпа. Всем кажется, что вот-вот и что-то случится с миром. Но обычно после этого пика идет серьезный спад и разочарование.
Я не считаю себя экспертом, хотя каждый день пристально изучаю эту сферу. Сижу на форуме OpenAI, общаюсь с разработчиками, которые тоже внедряют какие-то LLM «под капот» своих бизнес-процессов. Консультирую бизнес, провожу обучение команд, слышу «боли» людей. И очень часто я развожу руками и говорю:
«Генеративные нейронные сети – это не панацея, эта технология имеет массу ограничений, и с ней надо уметь работать».
Но, тем не менее, вижу очень большой запрос от бизнеса, и мне очень нравится проводить консультации и обучение, потому что я слышу, что людям действительно нужно, и потом мы вместе находим решение, можно применять нейронные сети в данном случае или нельзя.
В 2022 году, когда вышел ChatGPT, мир поменялся. И все увидели, что эта штука, может быть, как-то мыслит, но на самом деле не все так просто.
Forbes проводил опрос среди руководителей компаний и сотрудников в этом году. Согласно данным, 93% сотрудников европейских компаний пробовали использовать ChatGPT, при этом 72% остались недовольны результатами.
Похоже на вас?
Я уверен, что многие пользовались ChatGPT и похожими сервисами. И две трети точно так же пришли к выводу, что это что-то не то. Почему такой хайп, непонятно...
При этом вы постоянно слышите от каких-то там инфоцыган, что они, как волшебники, достают белых кроликов из шляп и показывают, как можно вот так, и вот так, и вот так. И ты думаешь: «Я тоже так хочу, но как вообще к этому подступиться?»
И тут как раз возникает барьер в понимании технологии. Как она в принципе работает? Потому что подход у нее совсем другой, отличный от того, что было раньше.
Кого не заменит искусственный интеллект
Скриншот из презентации Сергея Шимановича
Согласно данным за 2024 год, самая большая часть из сфер, в которые внедрился ИИ, относится к маркетингу. Потому что генеративные нейронные сети генерируют контент. А контент – это топливо, на котором живет маркетинг. Консалтинг в том числе, образование, финансы, здравоохранение, технологии…
Самый простой способ, как сейчас работать с нейросетями, это в первую очередь работа с познаниями. Но тут есть большая проблема.
Часто большие корпорации обладают гигантским массивом знаний, которые не сформулированы: в файлах, в письмах, в каких-то вики. И проблема для генеративных моделей, в принципе, для алгоритмов машинного обучения, – эту информацию правильно обработать. Это требует серьезного подхода, долгого обучения и компьютера, который стоит больших денег.
Здесь история очень связана с персонализацией. Потому что контент можно адаптировать под потребности каждого человека. И не только контент: адаптировать подход, адаптировать процессы. Создание контента «на лету»? Да, это 100%.
Какие-то клиентские сервисы и персонализация, как я уже сказал. Продуктивность? Да, но с оговоркой: если вы сами знаете, что с этим делать. По данным Forbes, порядка трети компаний на рынке США внедряют AI уже сейчас. И 60% практически испытывают серьезное давление рынка для того, чтобы внедрять. Все чувствуют, что в этом что-то есть.
Значит, наверное, хайп не зря.
Я выделил бы 4 типовые роли, где применение современных нейросетей не очень подходит:
- Это научные исследования, которые прямо находятся на границе знаний, ибо знаний там нет и приходится смотреть в неизвестное, непознанное.
- Это предпринимательство, потому что оно не полностью рационально. И часто решения, принятые логически, не работают, приходится действовать наперекор тому, что было придумано раньше. Великие умы всегда мыслили нестандартно.
- Это образование, потому что в образовании очень важна ролевая модель. С одной стороны, hard skills «нейронка», конечно, может дать, но soft skills вы будете всегда брать с преподавателя, с учителя.
- Любые творческие профессии.
«Нейронка» сейчас умеет комбинировать из старого новое, да. Но совсем новое создать она не может. Чат-бот не заменит хорошего продавца или не заменит хорошего специалиста, который обладает soft skills и может быстро в компании с кем-то договориться.
Что тормозит развитие нейронок?
Когда спрашивают: «Как скоро ваш бизнес поменяется под влиянием искусственного интеллекта, нейросетей?» – большинство говорят, что 1–3 года.
- С одной стороны, оптимизм – это, конечно, хорошо.
- С другой стороны, меня немножко пугают заявления людей, которые прямо «на передовой» занимаются разработкой больших языковых моделей. Потому что они говорят:
«Пара лет – и появление AGI, возможно, уничтожит очень многие сферы бизнеса. Вот это очень страшная картинка и одновременно захватывающая».
На иллюстрации указаны компании, которые сейчас в мире занимаются этой технологией: в глазах просто рябит, и это только крупные компании. Я подписан на дайджест Product Hunt и наблюдаю, как каждую неделю выходит примерно 30–40 новых сервисов с «нейронками» «под капотом».
Когда ты смотришь на эту картину, то понимаешь, что мы что-то упускаем, наверное, нам нужно срочно-срочно внедрять это новое в наш бизнес. И от этого возникает чувство страха: я не успеваю, я не понимаю, слишком быстро все развивается.
Не переживайте, у меня такой страх тоже есть. Хотя я, повторюсь, каждый день практически четыре часа (уже примерно знаю свое время) трачу на то, чтобы изучать новые сервисы, а также на подписки около 200 условных единиц, просто тестовые в месяц – посмотреть, насколько хорош сервис.
Помимо этого, еще присутствует страх того, что «ай-я-яй, меня уволят». И, возможно, он чем-то обоснован. Потому что, например, в прошлом году американские медийные компании уволили больше полутора тысяч журналистов.
Как работать с людьми так, чтобы они не боялись «нейронок»?
Вторая проблема, я ее уже озвучивал, – это проблема неструктурированной информации. Казалось бы, запускаешь машинное обучение в этот массив данных, и они должны находиться в каких-то паттернах, зависимости. Но проблема в том, что данные нужно готовить.
И при существующей технологии, которая сейчас называется Retrieval Augmented Generation, то есть генерация на основе полученного контента, база данных должна быть совсем не такой, как вы привыкли видеть. Она должна быть поделена на кусочки информации, которые «нейронка» спокойно уже обрабатывает дальше. Это большая проблема и к тому же это дорого.
То, о чем я уже говорил, – мы хотим, но не понимаем, куда нам эту штуку встроить. Например, давайте писать письма клиентам. Но клиент на третьем таком письме поймет, что что-то тут явно не то: какой-то странный язык.
Кроме того, очень многие не хотят доверять нейросетям информацию, которая принадлежит компании. Потому что мы с ними работаем, не загружая какую-то программу на компьютер или телефон, а отправляем это на серверы, и неизвестно, что там с ними дальше происходит.
Поэтому участник корпоративной культуры говорит: «Нет, давайте пока притормозим, посмотрим».
Почему ИИ вас «не понимает»?
И все же я попробую вас успокоить и расскажу, как с этим жить. Хотя бы сделать первый шаг, чтобы ничего этого не бояться.
Во-первых, что я рекомендую настоятельно сделать всем: пожалуйста, перестаньте пользоваться сомнительными бесплатными инструментами. В принципе, вы вообще – бизнес. Пожалуйста, платите деньги за хорошие сервисы. Самая главная проблема всех этих чатиков в том, что есть такое понятие «окно контекста». Большая текстовая модель не улавливает больше информации, не держит в оперативной памяти больше информации, чем у нее изначально заложено. Сначала это было 2048 токенов, потом 4000 токенов. 8000 токенов сейчас у 4-й версии чата GPT.
У Gemini и Google уже 1 000 000 токенов, а это сопоставимо с 15 книгами толщиной с «Анну Каренину». Но в этих Telegram-чатах то, что я точно замечаю: ты пишешь, пишешь, пишешь, а через 5 сообщений она перестает помнить, что было раньше.
Это примерно как со мной разговаривать, а я через 10 минут спрошу: «Привет, как дела?» Из-за этого сильно падает пользовательский опыт. Вы не понимаете, что дальше, и кажется, что вообще это штука неинтересная.
Что я рекомендую?
Например, вот сервис (не могу понять, где его название на слайде), который работает без VPN. В нем все лучшие LLM, есть генераторы картинок, есть Claude, есть Gemini, есть чат GPT 4. Подписка стоит 200 условных единиц в год. Я считаю, что это, наверное, лучшие деньги, которые вы можете потратить уже прямо сейчас. Самое интересное, что одним аккаунтом могут пользоваться несколько человек.
Где смотреть сервисы?
Отличный сайт theresanaiforthat.com. С очень крутым поиском.
Вы пишете, например, «продажи», и он по теме продаж подбирает вам: «холодные» звонки, «холодные» письма, анализ аудио «продажников», тренинги для «продажников». Я его очень рекомендую: простой, понятный.
Во-вторых, пожалуйста, потратьте день на то, чтобы разобраться, чем эта штука отличается от Google.
Скриншот из презентации Сергея Шимановича
Если в двух словах, то Google, по сути, это большая полка, где в библиотеке стоят карточки, на которых написано, на какой полке стоит такая книжка. Google индексирует информацию, содержит ее у себя в базе данных, и когда вы спрашиваете у него, говорит: «Смотри здесь». Все – больше ничего другого он делать не умеет.
А нейросеть – как библиотекарша, которая прочитала все-все книги и содержит у себя в голове модель представления обо всей информации. Например, она вам будет рассказывать сказки, что когда Юрий Гагарин летел в космос, одновременно какую-нибудь царицу подвергли казни. Много чего перепутано.
Вот эта «библиотекарша» и есть большая языковая модель. Только в ней содержатся не слова и не база данных, а «веса» и векторы. Чистой воды математика. И вот огромная Вселенная, огромный файл с информацией где-то лежит и спит, а когда вы к нему обращаетесь, то немножко его будите и говорите: «Расскажи-ка мне, пожалуйста, про то, то и то».
А когда вы обращаетесь к «нейронке», очень важно держать в памяти одну вещь. Фокус – это все, что нам нужно. Вот когда вы в чате начинаете писать запрос, продолжайте в этом чате вести «нейронку» за руку, как маленького-маленького ребенка.
Вот скажи, это что за буква? М? Молодец, дальше. А дальше что? А. А дальше следующее слово: «папа». Молодец. «Папа», «баба», «деда»… Она дальше продолжает, продолжает, продолжает генерировать. Ее нужно вести за руку.
Я встречался в своей практике с людьми, которые говорят: «У меня что-то не получается». «Покажи, – я говорю, – как ты общаешься?» «Ну вот, – говорит товарищ, – смотри, я прошу написать конкретный текст. Он мне пишет совсем не то, я даже привожу примеры – пишет не то». Я говорю: «А что дальше спрашиваешь?» «А там написано: "ты пишешь совсем не то"». Понимаете, что происходит?
Он задал фокус. «Нейронка» что-то поняла с первого раза, начала выдавать. И вместо того, чтобы сказать: «Хорошо, улучши вот здесь. Продолжи вот так», он переводит фокус в другое место. Поэтому общение с «нейронкой» – это пошаговое сужение фокуса, пока вы не добьетесь того, что вам нужно. И только вы знаете, что вам нужно. Не она это придумает и не она скажет: «Вот здесь хватит, остановись». А вы должны сказать: «Вот здесь мне нормально». И вы в ответе за то, что она сгенерировала.
Самое главное, не бойтесь этического вопроса: говорить, что это придумал я. Да потому что это именно вы придумали. Вы остановились в этом месте и сказали: «Окей, вот это нормально». Нейросеть – просто генератор, инструмент, ничего больше.
Еще один важный момент: проверяйте, пожалуйста, информацию. Если задаешь правильный контекст, информацию – все, что нейросеть будет делать, – не отвечать, а продолжать вашу мысль. Вот пример моей работы с нейросетью:
Скриншот из презентации Сергея Шимановича
Вы же понимаете, что я бред задавал? Полный. Какая Бразилия в 1773 году, в XVIII веке? Какая там война? Но нейросети приемлемо: «Хочешь – пожалуйста». Я задал фокус – она отвечает. В новых моделях, больших моделях такого уже нет, но, тем не менее, пожалуйста, всегда проверяйте информацию.
Вы в ответе за то, что получилось. Не «нейронка» напутала. А именно вы в ответе. Ну и, наконец, третье: научитесь писать промпты, это не магия.
Перестаньте нести свои деньги инфоцыганам, которые говорят: «Покупайте у меня промпт, у меня целая библиотека на все случаи жизни». Это чушь. Все, что вам нужно – удерживать фокус и с ней общаться.
Как мы чаще всего привыкаем действовать?
Вот самый классический промпт, он называется zero-shot промпт, то есть промпт нулевого запроса. Мы не даем никакого контекста, мы не приводим примеров, мы просто говорим: сделай эту задачу. Если мы так напишем, то результат получится не очень. Мягко говоря, «так себе». И на этом чаще всего люди останавливаются и говорят: ерунду он пишет.
Как научиться работать с нейросетями
Я покажу пошагово свой метод, которым пользуюсь. Особенно пункт 6, думаю, всех приятно удивит.
Скриншот из презентации Сергея Шимановича
Я сначала говорю сервису: «Представь, что ты опытный стоматолог (задаю роль). Предложи 10 экспертных тем для статьи о белизне зубов. Я хочу написать об этом». После этого я спрашиваю у него же: «Какие из этих тем лучше всего продадут использование зубной пасты для такой-то целевой аудитории?» Какую целевую аудиторию он мне порекомендует? Не я – пусть он сам выбирает.
Потом говорю: «Возьми эту тему и предложи план». Не саму статью, а просто план. И когда он выдает план, я говорю: «Поменяй местами вот это, добавь то-то, перепиши вот это». Так у меня получается новый план, а самое главное, что у нейросети формируется контекст нашего общения.
Я все время фокусирую ее, подвожу к тому, что мне нужно. Наконец, я говорю: «Напиши статью с очень четким, важным выводом». Сколько знаков, в каком стиле можно написать – это для нее прям бальзам. Если вы не задаете ей параметров, она пишет плохо.
И вот очень классный лайфхак в пункте 6: «А теперь представь, что ты читатель этой статьи. Создай мне роли на основе бренд-персона, по методологии Job to be Done. Напиши эти роли». Сервис вам опишет, как живут эти люди, чем они дышат, что им нужно от этой зубной пасты.
И в конце просто говорю: «Окей, вот они дали рецензию на твою статью».
И вы удивитесь, насколько «нейронка» круто критикует саму себя. Вот она вживается в роль «водителя троллейбуса» и говорит: «Да зачем мне эта ваша зубная паста, мне бы с утра побыстрее на работу!» Действительно страхи и боли достает из людей и говорит: «Я не понимаю, зачем мне вот эта статья? Мне, пожалуйста, попроще».
А потом ты говоришь: «Учти, пожалуйста, все эти комментарии».
И у вас получается совершенно другой результат, намного более эффективный.
Вот таким простым способом: за ручку, 1, 2, 3, 4, 5, 6, удерживая фокус, не говоря ей «плохо», «не делай так». Вообще, лучше не употребляйте отрицательные слова. Нет, лучше говорите: «запрещаю». Потому что для математики частица «не» имеет такое же значение, как и следующее слово. А когда ты говоришь «запрещаю», это уже совсем из другой сферы.
В завершение могу посоветовать два очень простых бота из своей жизни:
- Dola ai – гениальный и бесплатный. Хотя в целом я не рекомендую пользоваться бесплатными сервисами. Он очень хорош: в Telegram наговариваешь «Поставь мне встречу на завтра в свободный слот днем». Он синхронизируется с календарем, смотрит, какие у тебя свободные слоты, ставит напоминалки и все остальное.
- Salute speech bot. Условно, утром я бреюсь, включаю запись и сам себе что-то там бубню, что мне нужно сделать днем. И в конце добавляю фразу: «А теперь перепиши в моем стиле и составь список дел». Буквально за пару секунд он выводит текст, разбитый по предложениям. После этого я забираю этот текст, кидаю, например, в чат GPT4, даже ничего не редактирую, и у меня через пару секунд список дел на сегодня. Хороший лайфхак.
Найдите инструменты, которые вам нравятся. Пользуйтесь ими каждый день, поймите, на что они способны, и вы тоже провалитесь в эту «яму ограничений».
Ну, и последнее. Как же действительно внедрить «нейронку» прямо сейчас, прямо сегодня?
Есть только два способа, которые действительно работают. Если вы сами не имеете времени – а времени это пожирает довольно много, потому что нужно сделать много итераций, – найдите студента. Дайте ему рутинную работу и скажите: «Пользуешься только вот этими инструментами».
И вы увидите, насколько его компетенции вырастут, и он уже будет знать, что нужно конкретно для вашего бизнеса.
Скриншот из презентации Сергея Шимановича
Либо второй способ – создать своего персонального бота или агента. Вам кажется, это сложно? Нет, буквально недавно на одной из консультаций в большой производственной компании мы за полтора часа – даже не я, а энергетик, который далек от «нейронок», – создал бота в сервисе koze.com, который собирает у него с «бэка», с закрытого сайта информацию о датчиках. А он просто пишет в телеграмме «Потребление энергии в такое-то время», и бот сообщает ему эту информацию.
Очень крутой бесплатный сервис. Но не доверяйте ему, конечно, персональные данные: все бесплатное – мышеловочка.
Сервис Make посложнее, но я его люблю, потому что у него самый простой и понятный интерфейс. Он умеет парcить сайты, у него куча, куча модулей, похож на koze.com. И если вы хотите создать что-то посложнее, простенького бота, который будет с вами общаться или помогать, попробуйте Make, я уверен, что у вас все получится.
Просто помните, как правильно ставить промпт и вести за ручку. И тогда у вас не будет иллюзий, тогда вы будете понимать, как это работает, и не будете бояться.
Лизинг для бизнеса – это когда машина зарабатывает!
Выгодные условия от БНБ-Банка:
- Валюта: BYN
- Льготная ставка: 11,99%
- Условие для льготной ставки – открыть счет и подключить пакет РКО
- Заключить лизинговый договор до 23.03.2025
- Срок: до 60 месяцев
- Аванс: от 10%
- Сумма: до 250 000 USD
- Типы авто: легковые и грузовые, новые и б/у